代码质量:结对编程最不重要的理由-兄弟连IT教育

本文探讨了结对编程在提升代码质量之外的价值,如建设企业文化、加速新手成长及促进团队知识共享。

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代码质量:结对编程最不重要的理由-兄弟连IT教育

Braintree对于软件开发有一套自己的方法。其中一个感觉特别有冲击力的就是有关结对编程方面的内容。

很多人在讨论结对编程的时候,通常注重的是结对对代码质量和开发效率产生的效果。这种观点认为:结对的成本是单一开发人员的两倍,但如果他们能在X%的时间内交付代码,并且bug数量和技术负债更少,分别只有单一开发人员的Y%和Z%,那么结合衡量X,Y和Z的值,结对才可能是有意义的。

虽然这种说法没错,但它忽略了我们之所以结对最重要的原因:结对有助于共建一种伟大的企业文化,是让新手开发人员加快速度的最佳方式,并提供了一种在开发团队中分享知识的很好方式。无论是哪种情况,实行结对编程虽然短期内会让成本小幅走高,但是从长远来看,巨大的收益也会随之而来。

 

结对意味着合作,这成就了企业文化的核心

结对是一种社会经验:每天8小时的工作时间会与另一个开发人员密切接触。这意味着,如果你与你结对的人不能进行有效的沟通,不能一起好好地研究工作中出现的问题,不能愉快地相处,那么你就悲剧了。这也是为什么Braintree在它的面试流程中将沟通能力和文化契合度列为与技术能力平起平坐的原因:我们不想要雇用那些不能结对的人!

招聘流程是企业文化的基石:没有正确的优秀人才就不可能创造一种充满活力的合作环境。在招聘开发人员时通过着重强调文化契合度和沟通能力,可以早早地表达一种协作的姿态。此外,这还有一定程度的自我选择范围:如果开发人员不想结对工作,那么他们可能并不适合Braintree这样的文化氛围。

短期成本也与此有关。如果我们决定不雇那种虽然技术好但不能好好共事的人,那么基本上等于是为了保护长效的企业文化而放弃了短期生产力的提高。

 

结对让新手开发人员加速

在与别人结对时,你不仅能观察他们如何编写代码,还能看到你的结对伙伴是如何面对整个开发流程的:发现哪里需要改变,编写测试,阅读源代码,查找文件,配置开发环境,等等。并且你还可以知道他们选用哪种工具,以及如何有效使用工具。

初级开发人员绝对能从中获益匪浅。更重要的是,当轮到他们操作的时候,他们还可以从他们的前辈那里得到连续的反馈。这是我的亲身经历——那个时候我刚加入Braintree,只有大概一年的专业开发经验,在大学里也没有学过多少计算机科学知识。但是在这工作三个月后,我的工作流程得到了彻底的改变。

从长远来看,高级开发人员同样受益:这已经是一个老生常谈的话题,但在教学的同时的确可以加深自己的理解。也就是说,初级开发人员和高级开发人员结对也有相关的短期成本与长期效益。一对高级开发人员固然比初级和高级开发人员结对的进展更快,特别是工作于高级开发人员熟悉的代码库的时候。然而,与新员工结对能使得新员工快速上手。

 

结对将知识转移置于开发流程的中心

除了基本的编程能力,开发人员需要大量的信息以便于有效地运作。这些信息包括领域知识,基本代码知识,公司约定认识,检查的最佳惯例,等等。任何值得认真对待的开发方法都需要有一种能够在团队中传播知识的好方法。

结对使得分享成为理所当然。问问题不再成为中断的拦路石——不断地与结对伙伴沟通是正常工作流程的一部分。

除此之外,还有数以百计的开发小技巧能从学自结对伙伴:命令行快捷键,vim技巧,结合vim和tmux的方法,等等等等,不计其数。

 

结对的持久战

Braintree的开发风格非常强调长远考虑。测试驱动开发;比起机智,代码的编写更强调可维护性和可读性;尽可能缓慢的彻底深入发展。结对是发展工作的一部分:它提供了一种能每天为开发团队提供小投资的方法。我们以这种方式工作,某种程度上是因为我们写的支付处理软件为我们的客户提供了任务关键型服务。而且也是因为我们认为,从长远来看,这些做法会有大大的回报。

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资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/f989b9092fc5 牛顿迭代法是一种高效的数值方法,用于求解方程的根,尤其擅长处理一元高次方程。它基于切线逼近原理,通过迭代逐步逼近方程的实根。对于一元三次方程 ax 3 +bx 2 +cx+d=0(其中 a 6 =0),牛顿迭代法可以找到所有可能的实根,而仅仅是其中一个。三次方程多有三个实根或复根的组合。 牛顿迭代法的步骤如下: 初始化:选择一个初始值 x 0 ,尽量使其接近实际根。初始值的选择对收敛速度影响很大。 构造迭代公式:迭代公式为 x n+1 =x n − f ′ (x n ) f(x n ) ,其中 f(x) 是方程,f ′ (x) 是其导数。对于一元三次方程,f(x)=ax 3 +bx 2 +cx+d,其导数 f ′ (x)=3ax 2 +2bx+c。 迭代计算:从 x 0 开始,利用迭代公式计算 x 1 ,x 2 ,…,直到满足终止条件,如连续两次迭代的差值小于阈值 ϵ,或达到大迭代次数。 检查根:每次迭代得到的 x n 可能是根。若 ∣f(x n )∣<ϵ,则认为 x n 是近似根。 在求解一元三次方程时,牛顿迭代法可能会遇到多重根或复根。对于多重根,迭代可能收敛缓慢甚至收敛,需要特别处理。对于复根,牛顿迭代法可能无法直接找到,因为复数的导数涉及复数除法,通常需要使用牛顿-拉弗森迭代的复数扩展版本。 为了避免陷入局部极值,可以尝试多个同的初始值进行迭代,从而找到所有实根。牛顿迭代法的收敛性依赖于函数的连续性和二阶导数的存在性,因此在使用前需要满足这些条件。在编程实现时,需考虑数值稳定性以及异常情况的处理,例如分母为零、迭代收敛等。牛顿迭代法在求解一元三次方程的实根时,表现出了优于其他简单方法的优势。
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