完美的编程节奏

本文分享了一种结合git和测试驱动的高效编程节奏,通过不断地小步快跑开发方式,实现代码的快速迭代和完善,同时保持良好的代码质量和开发者的积极心态。

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超爽感觉

写程序的时候最爽的感觉可能就是一切顺利了:

  1. 每段代码一写出来就立即可以工作。
  2. 自己心里对于新代码的工作能力极为自信。
  3. 不会被 bug 或者一个问题卡住,而是不断向前进展,即使遇到问题也可以在很短时间搞定

在我们有这些感觉的时候,往往也是生产力最高的时候,而且结果一般也非常好。反之,我们代码磕磕绊绊的时候、被一个问题卡住动弹不得的时候、对代码没有任何自信的时候,一般实际的结果也确实糟糕。

尽管我们经常会期待学习新的技术会带来更多这样的流畅时刻,所以不断投入精力和时间去学习新的技术,但新技术却常常带来更多的麻烦和困惑,看起来并非这种 flow (流状态、请参考 flow)的可靠来源。

而糅合了 git、测试驱动的编程节奏感往往能带来这种超爽的感觉!

一段节奏

这是我自己记录一段的编程节奏:

  1. 已经决定特性 auth-svc 的开发,我打开 SourceTree 软件,按下 git-flow 按钮,开始一个新的特性分支 auth-svc。
  2. 打开 intelliJ IDEA 和项目,编程工作开始。
  3. 立即打开一个终端窗口,在里面运行 lein midje :autotest,让自动测试开始运行。如果项目已经处于良好健康状况,应该很快看到 all tests passed 的绿灯。
  4. 新建一个测试单元,或者在现成的测试单元中开始写 midje 测试用例。在 clojure 下和 midje 下,这一般非常容易,每个测试用例一般就 1-2 行代码。一般我的节奏是写 4-5 个最简单的测试用例。
  5. 把测试用例中假设会实现的函数制造出一个空实现。
  6. 按下 save all files 按钮,这时 idea 下的终端窗口会出现测试失败的红灯。
  7. 仔细检查所有的错误都如同预期,而且所有的测试都会失败。
  8. 将这些失败的测试 commit 进 git,commit message 一般是“完成测试代码写作”。
  9. 鉴于我已经完成了些东西,我会起身喝口水聊聊天什么的,或者简单走动下,预防颈椎病。
  10. 重新坐下开始实现真正的代码,让测试通过。每次完成一段代码,存盘后终端上应该会告诉我又有一个新的测试用例通过了。因为我的测试很少而且很小——往往仅仅完成一个功能的一个部分:

    • 如果功能还没实现,我不会处理错误输入。(我也还没写错误检查用例)
    • 如果这个实现就是在检查错误,我会将为每个要检查的错误写至少一个测试用例。
  11. 全部测试通过后,又可以看到令人心情愉悦的 all tests passed 的绿灯了!
  12. 把成功的实现 commit 进 git,然后再起身转一圈去。
  13. 重复上面的循环,直到这个特性全部实现。
  14. 大大地休息一下。
  15. 回来开始补充文档,顺手重构一下刚刚完成的代码。
  16. 将新的改动 commit 回 git。
  17. 在 sourceTree 里再次按下 git-flow 按钮结束这个特性。

要点

你未必使用同样的技术栈,但你仍然可以拥有同样的编程节奏感!这种 flow 的配方是:

  • 依赖于 git,并且频繁 commit。极大提高安全感。你不会担心在代码里做实验,毕竟它比 ctrl-z 要可靠得多。我一般每完成5-20行代码就 commit 一次。(当然这是代码密度极高的 clojure 程序,如果是 Java 估计要 x4 或者 x5 了)
  • 写小的测试,先写。这里的测试驱动目的其实倒不是质量,也是提高完成感。相当于给自己先设置了一个小关卡。
  • 不要试图一次写出完备的测试。这样实现时心理压力会太大。
基于数据挖掘的音乐推荐系统设计与实现 需要一个代码说明,不需要论文 采用python语言,django框架,mysql数据库开发 编程环境:pycharm,mysql8.0 系统分为前台+后台模式开发 网站前台: 用户注册, 登录 搜索音乐,音乐欣赏(可以在线进行播放) 用户登陆时选择相关感兴趣的音乐风格 音乐收藏 音乐推荐算法:(重点) 本课题需要大量用户行为(如播放记录、收藏列表)、音乐特征(如音频特征、歌曲元数据)等数据 (1)根据用户之间相似性或关联性,给一个用户推荐与其相似或有关联的其他用户所感兴趣的音乐; (2)根据音乐之间的相似性或关联性,给一个用户推荐与其感兴趣的音乐相似或有关联的其他音乐。 基于用户的推荐和基于物品的推荐 其中基于用户的推荐是基于用户的相似度找出相似相似用户,然后向目标用户推荐其相似用户喜欢的东西(和你类似的人也喜欢**东西); 而基于物品的推荐是基于物品的相似度找出相似的物品做推荐(喜欢该音乐的人还喜欢了**音乐); 管理员 管理员信息管理 注册用户管理,审核 音乐爬虫(爬虫方式爬取网站音乐数据) 音乐信息管理(上传歌曲MP3,以便前台播放) 音乐收藏管理 用户 用户资料修改 我的音乐收藏 完整前后端源码,部署后可正常运行! 环境说明 开发语言:python后端 python版本:3.7 数据库:mysql 5.7+ 数据库工具:Navicat11+ 开发软件:pycharm
MPU6050是一款广泛应用在无人机、机器人和运动设备中的六轴姿态传感器,它集成了三轴陀螺仪和三轴加速度计。这款传感器能够实时监测并提供设备的角速度和线性加速度数据,对于理解物体的动态运动状态至关重要。在Arduino平台上,通过特定的库文件可以方便地与MPU6050进行通信,获取并解析传感器数据。 `MPU6050.cpp`和`MPU6050.h`是Arduino库的关键组成部分。`MPU6050.h`是头文件,包含了定义传感器接口和函数声明。它定义了类`MPU6050`,该类包含了初始化传感器、读取数据等方法。例如,`begin()`函数用于设置传感器的工作模式和I2C地址,`getAcceleration()`和`getGyroscope()`则分别用于获取加速度和角速度数据。 在Arduino项目中,首先需要包含`MPU6050.h`头文件,然后创建`MPU6050`对象,并调用`begin()`函数初始化传感器。之后,可以通过循环调用`getAcceleration()`和`getGyroscope()`来不断更新传感器读数。为了处理这些原始数据,通常还需要进行校准和滤波,以消除噪声和漂移。 I2C通信协议是MPU6050与Arduino交互的基础,它是一种低引脚数的串行通信协议,允许多个设备共享一对数据线。Arduino板上的Wire库提供了I2C通信的底层支持,使得用户无需深入了解通信细节,就能方便地与MPU6050交互。 MPU6050传感器的数据包括加速度(X、Y、Z轴)和角速度(同样为X、Y、Z轴)。加速度数据可以用来计算物体的静态位置和动态运动,而角速度数据则能反映物体转动的速度。结合这两个数据,可以进一步计算出物体的姿态(如角度和角速度变化)。 在嵌入式开发领域,特别是使用STM32微控制器时,也可以找到类似的库来驱动MPU6050。STM32通常具有更强大的处理能力和更多的GPIO口,可以实现更复杂的控制算法。然而,基本的传感器操作流程和数据处理原理与Arduino平台相似。 在实际应用中,除了基本的传感器读取,还可能涉及到温度补偿、低功耗模式设置、DMP(数字运动处理器)功能的利用等高级特性。DMP可以帮助处理传感器数据,实现更高级的运动估计,减轻主控制器的计算负担。 MPU6050是一个强大的六轴传感器,广泛应用于各种需要实时运动追踪的项目中。通过 Arduino 或 STM32 的库文件,开发者可以轻松地与传感器交互,获取并处理数据,实现各种创新应用。博客和其他开源资源是学习和解决问题的重要途径,通过这些资源,开发者可以获得关于MPU6050的详细信息和实践指南
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