给 C# 开发者的代码审查清单

本文提供了详细的编码规范指南,包括代码质量提升、命名规范、异常处理、安全性增强等方面的内容,旨在帮助开发者编写可维护、高效且安全的代码。

0x01.确保没有任何警告(warnings)。

0x02.如果先执行Code Analysis(启用所有Microsoft Rules)再消除所有警告就更好了。

0x03.去掉所有没有用到的usings。编码过程中去掉多余代码是个好习惯。(参考:msdn

0x04.在合理的地方检查对象是否为’null’,避免运行的时候出现Null Reference Exception。

0x05.始终遵循命名规范。一般而言变量参数使用驼峰命名法,方法名和类名使用Pascal命名法。(参考:msdn

0x06.请确保你了解SOLID原则。

根据维基百科定义:在程序设计领域,SOLID (单一功能、开闭原则、里氏替换、接口隔离以及依赖反转)是由罗伯特·C·马丁在21世纪早期引入的记忆术首字母缩略字,指代了面向对象编程和面向对象设计的五个基本原则。当这些原则被一起应用时,它们使得一个程序员开发一个容易进行软件维护和扩展的系统变得更加可能。SOLID所包含的原则是通过引发编程者进行软件源代码的代码重构进行软件的代码异味清扫,从而使得软件清晰可读以及可扩展时可以应用的指南。SOLID被典型的应用在测试驱动开发上,并且是敏捷开发以及自适应软件开发的基本原则的重要组成部分。参考:wiki/SOLID_(面向对象设计)

0x07.代码可重用性:如果一块代码已经被使用超过一次,或者你希望将来使用它,请提取成一个方法。将重复的工作做成通用的方法放在相关的类中,这样一旦你完成别人就可以使用了。将常用功能开发成用户控件,这样可以跨项目重用它们。(参考:

0x08.代码一致性:比方说,Int32写成int,String写成string,应该在代码里保持统一形式。不能一会二写成int一会儿写成Int32。

0x09.代码可读性:代码应该是可维护的,便于其他开发者理解。(参考:msdn

0x10.释放非托管资源,比如文件I/O,网络资源等。一旦使用结束就应该释放它们。如果你想一旦超出使用范围就自动释放对象,可以使用usings将非托管代码括起来。参考:msdn

0x11.合理实现异常处理(try/catch和finally块)和异常记录。参考:msdn

0x12.确保代码中方法的行数不要过多,不超过30到40行。

0x13.及时用代码管理工具check-in/check-out代码。(比如TFS)参考:codeproject.com

0x14.相互审查代码:和你的同事交换代码,实现内部审查。

0x15.单元测试:编写开发测试用例完成单元测试,确保代码被送到QA以前,基本测试完成。参考:msdn

0x16.尽量避免for/foreach循环嵌套和if条件嵌套。

0x17.如果代码只会使用一次,请使用匿名类型。参考:msdn

0x18.尽量使用LINQ查询和Lambda表达式,增加可读性。参考:msdn

0x19.合理使用var、object和dynamic关键字。由于很多开发者会感到困惑或者知道的很少,会觉得它们有些相似,故而交换使用,这是要避免的。参考:blogs.msdn

0x20.使用访问限定符(private, public, protected, internal, protected internal)限定每个方法、类或变量的需要范围。比方说如果一个类只会在程序集内使用,那么定义成internal就足够了。参考:msdn

0x21.在需要保持解耦的地方使用接口,有些设计模式的出现也是由于接口的使用。参考:msdn

0x22.按照用法和需要将类定义为sealed、static或abstract。参考:msdn

0x23.如果需要多次串联,请使用Stringbuilder代替string,这可以节省堆内存。

0x24.检查是否有不可能执行的代码,如果有,请修改。

0x25.在每个方法前注释,说明它的用法、输入类型和返回值类型信息。

0x26.使用类似Silverlight Spy的工具,检查和操控Silverlight应用在运行时对XMAL的渲染,以此来改善效率。这可以在设计执行XAML时,节省大量退回和来回修改的时间。

0x27.使用filddler工具通过检查HTTP/网络流量和带宽,来跟踪web应用和服务的性能。

0x28.如果你想确认Visual Studio以外的方法,请使用WCFTestClient.exe工具,或者装载它的进程到Visual Studio来进行调试。

0x29.在任何合理的地方使用constants和readonly。参考: /msdnmsdn

0x30.尽量避免强制转换和类型转换,因为会造成性能损失。参考:msdn

0x31.对于你想提供自定义信息的类,请重载ToString(来自Object类)。参考:msdn

0x32.避免直接从其他代码中ctrl+c/ctrl+v。一直建议还是自己用手敲,即使你已经找到相关代码。这样可以锻炼自己写代码能力,还能正确理解那段代码的用法。最终你永远都不会忘记那段代码。

0x33.保持阅读书籍和文章的良好习惯,遵循大神们的实践指导。(比如微软专家和一些著名的专家,Martin Fowler, Kent Beck, Jeffrey Ritcher, Ward Cunningham, Scott Hanselman, Scott Guthrie, Donald E Knuth.)

0x34.确认代码是否有内存泄漏。如果有,请确保已修正。参考:blogs.msdn.com

0x35.尽可能参加专家们组织的技术研讨会,可以接触到最新的软件趋势、技术和最佳实践

0x36.要透彻理解OOP概念,并尽可能在代码里实现。

0x37.知道项目设计架构,可以从整体上理解程序的执行流程。

0x38.采取必要措施阻止避免任何交叉脚本攻击、SQL注入和其他安全漏洞。

0x39.永远记得将保密和敏感信息加密(通过使用好的加密算法),比如保存到数据库的密码和保存在web.config文件中的连接字符,要避免被非认证的用户操纵。

0x40.避免对已知类型(原始类型)使用默认关键字,比如int, decimal, bool等。多数情况下,如果不确定是值类型还是引用类型,就使用泛型类型(T)。参考:msdn

0x41.微软(在代码分析条例和指导中)并不推荐使用’out’和’ref’,这些关键字是通过引用传参,请注意,’ref’参数在传入被调用方法之前,应当在调用方法中先初始化,但’out’参数就不是这样。参考:msdn

成都市作为中国西部地区具有战略地位的核心都市,其人口的空间分布状况对于城市规划、社会经济发展及公共资源配置等研究具有基础性数据价值。本文聚焦于2019年度成都市人口分布的空间数据集,该数据以矢量格式存储,属于地理信息系统中常用的数据交换形式。以下将对数据集内容及其相关技术要点进行系统阐述。 Shapefile 是一种由 Esri 公司提出的开放型地理空间数据格式,用于记录点、线、面等几何要素。该格式通常由一组相互关联的文件构成,主要包括存储几何信息的 SHP 文件、记录属性信息的 DBF 文件、定义坐标系统的 PRJ 文件以及提供快速检索功能的 SHX 文件。 1. **DBF 文件**:该文件以 dBase 表格形式保存与各地理要素相关联的属性信息,例如各区域的人口统计数值、行政区划名称及编码等。这类表格结构便于在各类 GIS 平台中进行查询与编辑。 2. **PRJ 文件**:此文件明确了数据所采用的空间参考系统。本数据集基于 WGS84 地理坐标系,该坐标系在全球范围内广泛应用于定位与空间分析,有助于实现跨区域数据的准确整合。 3. **SHP 文件**:该文件存储成都市各区(县)的几何边界,以多边形要素表示。每个多边形均配有唯一标识符,可与属性表中的相应记录关联,实现空间数据与统计数据的联结。 4. **SHX 文件**:作为形状索引文件,它提升了在大型数据集中定位特定几何对象的效率,支持快速读取与显示。 基于上述数据,可开展以下几类空间分析: - **人口密度评估**:结合各区域面积与对应人口数,计算并比较人口密度,识别高密度与低密度区域。 - **空间集聚识别**:运用热点分析(如 Getis-Ord Gi* 统计)或聚类算法(如 DBSCAN),探测人口在空间上的聚集特征。 - **空间相关性检验**:通过莫兰指数等空间自相关方法,分析人口分布是否呈现显著的空间关联模式。 - **多要素叠加分析**:将人口分布数据与地形、交通网络、环境指标等其他地理图层进行叠加,探究自然与人文因素对人口布局的影响机制。 2019 年成都市人口空间数据集为深入解析城市人口格局、优化国土空间规划及完善公共服务体系提供了重要的数据基础。借助地理信息系统工具,可开展多尺度、多维度的定量分析,从而为城市管理与学术研究提供科学依据。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
【顶级EI复现】计及连锁故障传播路径的电力系统 N-k 多阶段双层优化及故障场景筛选模型(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了名为《【顶级EI复现】计及连锁故障传播路径的电力系统 N-k 多阶段双层优化及故障场景筛选模型(Matlab代码实现)》的技术资源,重点围绕电力系统中连锁故障的传播路径展开研究,提出了一种N-k多阶段双层优化模型,并结合故障场景筛选方法,用于提升电力系统在复杂故障条件下的安全性与鲁棒性。该模型通过Matlab代码实现,具备较强的工程应用价值和学术参考意义,适用于电力系统风险评估、脆弱性分析及预防控制策略设计等场景。文中还列举了大量相关的科研技术支持方向,涵盖智能优化算法、机器学习、路径规划、信号处理、电力系统管理等多个领域,展示了广泛的仿真与复现能力。; 适合人群:具备电力系统、自动化、电气工程等相关背景,熟悉Matlab编程,有一定科研基础的研究生、高校教师及工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于电力系统连锁故障建模与风险评估研究;②支撑高水平论文(如EI/SCI)的模型复现与算法验证;③为电网安全分析、故障传播防控提供优化决策工具;④结合YALMIP等工具进行数学规划求解,提升科研效率。; 阅读建议:建议读者结合提供的网盘资源,下载完整代码与案例进行实践操作,重点关注双层优化结构与场景筛选逻辑的设计思路,同时可参考文档中提及的其他复现案例拓展研究视野。
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