提高代码阅读能力的7种方法

本文介绍了提高代码阅读能力的方法,包括运行代码了解项目构建方式、掌握工具辅助阅读、理解语言特性和设计模式等,同时强调了代码审查和重构的重要性。

运行代码

是的,这是阅读代码的第一步。这可能不会给你过多关于项目的细节,但是,你将知道如何构建它并运行它,你将了解它使用的库、它所依赖的开发框架等等,这是提高你对某个特定项目理解的好方法。如果你想编写与你正在探究的特定项目类似的自己的软件,你可能会对你应该使用的框架或库有一些想法。

 

找到高层次的逻辑

当你开始阅读一个项目的代码时,你可能会陷入到每一个细节当中。这是有问题的,相反的,你应该专注于高层次的结构。要找到切入点,并从那里开始,大部分的软件项目都有一个主要的方法,就从那里开始。此外,如果这是一个web应用程序,请开始查看不同的包,比如业务逻辑存放在何处、UI代码保存在哪里、控制器在何处等等。

大致来说,就是浏览整个项目并获得一个基本的想法,然后问自己想专注于什么地方,就先从那个部分读起。你可以不读完整的代码库,而只是读它可能会引起你兴趣的一部分。当你找到你的切入点,你可以通过方法调用,看它引领你到何处,从而了解项目的业务逻辑。

 

使用/了解工具

有很多工具可以用来阅读和探究源代码,有助于可视化代码。例如,IntelliJIdea工具具有导航源代码的功能,允许你通过单词、单词的一部分,甚至是单词的缩写来搜索。你也应该学习键盘快捷键。用鼠标导航源代码可能会相当枯燥和缓慢,用键盘快捷键可以更快地跳转。你可以快速地从源代码的一部分跳转到另外一部分。

还有一个阅读代码的好软件,叫Sourcegraph,这是由两个斯坦福大学的毕业生创建的,他们是Quinn Slack 和 Beyang Liu,他们在花费时间去查看缺少文档说明的代码以后,决定开发一个工具来帮助他们更好地阅读和理解代码。

 

了解语言/约定

深入了解某个特定语言有助于提高代码阅读技能。每种语言都有自己的一套约定、样式和语法。这些知识帮助你快速地熟悉一个特定的代码。例如,在java语言中,方法名以小写字母开头,而在C#语言中,方法名以一个大写字母开头。知道这个区别可以帮助你从源代码中识别方法。

 

阅读最佳实践/设计模式

你正在阅读的代码,或者它的某个结构,可能看起来很晦涩,或者你可能不熟悉它,这是很自然的。有许多良好的实践和设计模式,人们用它来正确地和最佳地做事。例如,有一种模式称为Singleton,它的构造函数保持私有。你可能会问,究竟为什么有人想保持构造函数私有呢。

我一直认为它是公有的,否则,我如何创建一个类的实例。嗯,这背后有一个原因。Singleton模式防止你不止一次地实例化一个类,其中有许多实际的应用案例。如果你了解这种模式,你就不会为此而头撞南墙了。因此,对于某些模式的了解,例如,Gang of Four(Erich Gamma, Richard Helm, Ralph Johnson,John Vlissides软件设计领域的四位世界顶级大师.)有23种有文档说明的设计模式,可以显著地帮助你提高代码阅读能力。

 

代码审查

软件开发是一个非常讲究协作的工作。没有人可以单独构建一个大型的或重要的软件。每个软件都是由一个团队构建的。在一个团队中,每个人都贡献自己的一份力量去塑造这个项目。在项目结束的那一天,每个人的贡献都会合并成一份对用户真正有价值的工作。

除了做实际的编码以外,现在每一个团队都有另外一种做法,那就是在进行观察、建议和相互学习时,互相审查对方的代码。这是一个构建代码库知识的强有力的工具,在团队中建立牢固的纽带,提高代码质量,从而减少系统中的错误,并使客户满意。

做代码检查,你不得不阅读团队中其他人的代码,最终会提高你的代码阅读能力。

 

临时重构

临时重构也可以帮助您提高代码阅读技能。你可以找取一段长的方法代码,然后不断地把方法细分成多个部分。持续分解,直到你了解这一大段方法代码背后真正的意义。之后,你可以对这些方法做些注释,然后回滚这些更改。

这可以帮助你理解方法的架构,也可以增加你代码重构的知识。

基于遗传算法的微电网调度(风、光、蓄电池、微型燃气轮机)(Matlab代码实现)内容概要:本文档介绍了基于遗传算法的微电网调度模型,涵盖风能、太阳能、蓄电池和微型燃气轮机等多种能源形式,并通过Matlab代码实现系统优化调度。该模型旨在解决微电网中多能源协调运行的问题,优化能源分配,降低运行成本,提高可再生能源利用率,同时考虑系统稳定性与经济性。文中详细阐述了遗传算法在求解微电网多目标优化问题中的应用,包括编码方式、适应度函数设计、约束处理及算法流程,并提供了完整的仿真代码供复现与学习。此外,文档还列举了大量相关电力系统优化案例,如负荷预测、储能配置、潮流计算等,展示了广泛的应用背景和技术支撑。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事微电网、智能电网优化研究的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习遗传算法在微电网调度中的具体实现方法;②掌握多能源系统建模与优化调度的技术路线;③为科研项目、毕业设计或实际工程提供可复用的代码框架与算法参考; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注目标函数构建与约束条件处理,同时可参考文档中提供的其他优化案例进行拓展学习,以提升综合应用能力
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