直面问题

本文通过一个实际案例探讨了代码审查的重要性,展示了即使是经验丰富的开发者也可能犯错,并强调了问题总会出现,我们能做的是通过重构和代码审查等手段尽可能地提前发现并解决它们。

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brooks 写的 《人月神话》是IT行业的经典,大家都非常多的引述关于没有银弹的断言。
不过在这本书内,我还注意到他提到了一个关于bug的故事: 一个非常优秀的IBM程序员,主动拿出自己的代码来做评审,虽然信心满满,但是在一个15行的代码块内被找出了7个bug 来。
看到这里,我合上书,想想,这是一段怎样的代码,是那个行业的,用了什么样的语言?这个IBM程序员真的那么能干吗?
虽然缺乏这样的信息,我觉得15对7都是一个令人惊讶的数字。可是别人的例子到底不是自己的例子,感同身受的角度来说,终究还是差了点。就好比一个人来到了罗马和在相片上看到了罗马,差距是非常大的。
冥冥中自有安排。终于我也碰上了一次。
文章“巧用??操作符”发出后,下班前几分钟,yy找到我,这是我们的对话。为了方便阅读,我列出这两行代码:
var serials = serialout ?? "" + splitter + serialin ?? "";
serials.TrimStart(splitter);
yy:不好意思,你的代码我发现了2个错误。
me:两行代码你发现了2个错误?
yy:是啊。一个是??操作符的结合优先级比+低,导致和你期望的不一致;还有不仅仅要考虑TrimStart,当serialin==null时,需要TrimEnd。
me: 真不错。你把这个发到论坛上去吧。
yy: 不用了,你知道就可以了。
me: 不,一定要发上去;这样的学习机会不多,不能只是你我知道,让大家都知道多好。
yy: 好吧。
第二天他又找到了一个,说,"你不要介意,我又发现了一个bug,因为 serials.TrimStart 不会改变serials,而是通过函数返回值的方式得到新值,所以必须付给一个变量,像这样:serials = serials.Trim(splitter)“。
最后的效果是:
var serials = (serialout ?? "") + splitter + (serialin ?? "");
serials = serials.Trim(splitter);
这样下来,我的这个代码段的代码行和bug比例为 2:3,比起brooks的案例的15:7还要高!终于圆了一个n年前的梦啊。
我对如下的看法更加清晰:
1. 问题只要找,总是有的。
2. 我们能够做的,是在一定范围内控制错误,而不可能彻底的消灭他
3. 我们无法控制没有问题,但是可以通过一定的做法,让问题更加容易被发现;这就是重构的基本理由。
4. 问题常常存在于开发者的思维死角,因此换了角度,问题往往容易被发现;这就是互换评审的基本理由。
5. 人们总是容易因为不同的看法导致无法达成一致,也恰恰是这样的不同看法的存在,导致互换评审能够更加容易让问题暴露出来。真是非常有趣的人性。上帝怎么安排的?
为此我专门感谢了他。
hbuilderx心理测试案例:你最近的压力来源是什么? 1. 问题1:当你感到疲惫时,最想做什么?(可多选) A. 一个人安静地待着 B. 找朋友或家人聊天 C. 直接睡觉或休息 D. 刷手机/玩游戏转移注意力 (根据第一选择跳转,如选A→问题2;选B→问题3;选C/D→问题4) 注:此处需要设置选择A或B时不可多选,选C或D时可多选,但AB无法选择 2. 独处时,你更容易出现哪种状态?(可多选) A. 听音乐、看书或做喜欢的事 B. 胡思乱想,感到焦虑 C. 觉得孤独,但不想联系别人 (选A→问题4;选B/C→结果A) 3. 和朋友聊天时,你通常会谈论什么?(可多选) A. 生活中的烦恼 B. 有趣的事情或八卦 C. 未来计划或目标 (选A→结果C;选B→结果D;选C→问题4) 4. 你对“未来”的第一反应是?(可多选) A. 充满期待 B. 有点迷茫 C. 感到压力 (选A→结果D;选B→结果C;选C→结果E) 测试结果: A:情绪压力 你容易陷入焦虑或孤独,需要主动调节情绪,比如运动或写日记。 B:逃避倾向(直接从问题1选D或问题2选C) 你用娱乐掩盖压力,建议尝试直面问题,拆分任务逐步解决。 C:人际压力 你太在意他人看法或关系负担,学会拒绝能让你更轻松。 D:动力不足 你有目标但行动力差,设定小目标并奖励自己会更有效。 E:工作/学业压力 任务繁重让你喘不过气,优先排序+定时休息很重要。 ###要求一个问题一个页面,最后展示测试结果。
04-30
内容概要:本文全面解析了数智化毕业设计项目开发与写作技巧,涵盖关键概念、核心技巧、应用场景、代码案例分析及未来发展趋势。首先定义了数智化毕业设计项目,强调数据赋能性、智能交互性和场景适配性,并指出数智化写作技巧的重要性。接着介绍了项目开发的“需求锚定 - 技术匹配 - 迭代优化”三步法,以及写作的“问题导向 - 方案论证 - 成果验证”结构。文章列举了教育、医疗、工业等领域的应用场景,如智能学习推荐系统、疾病风险预测模型等。最后通过“基于用户行为数据的智能商品推荐系统”的代码案例,详细展示了数据预处理、协同过滤模型构建及模型评估过程。展望未来,数智化毕业设计将呈现轻量化开发、跨学科融合和落地性强化的趋势。 适合人群:高等院校即将进行毕业设计的学生,特别是对数智化技术感兴趣的理工科学生。 使用场景及目标:①帮助学生理解数智化毕业设计的关键概念和技术实现路径;②指导学生掌握项目开发和写作的具体技巧;③提供实际应用场景和代码案例,增强学生的实践能力;④引导学生关注数智化技术的未来发展趋势。 阅读建议:本文内容丰富,建议读者先通读全文,把握整体框架,再深入研读感兴趣的部分。对于代码案例部分,建议结合实际操作进行学习,加深理解。同时,关注文中提到的未来发展趋势,为自己的毕业设计选题提供参考。
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