写代码前的思考

本文介绍了编程中的关键步骤,包括如何读懂他人代码、编程前的基本思考、问题定位方法及代码测试策略等内容,帮助读者提高编程技能。
1、如何读懂别人的代码
(1)、简化代码流程,抓住关键的几步原理
(2)、再看函数实现,理解变量的名称、含义等基本信息,理解功能和作用
(3)、理解核心点——算法及逻辑的核心实现
(4)、代码细节——边界判断、临界条件、异常处理

2、编程前的基本思考
(1)、解决的是什么问题?哪些是不合理的需求?抓重点
(2)、会使用哪些业务原理?业务的基本原理、公式、前沿理论?
(3)、设计开发方案及撰写开发文档,考虑投入人力、实现难度、所需时间、开发细节、异常处理等
(4)、评审开发方案和具体的测试方案
(5)、具体编码实现,编码中需要考虑代码质量和效率

3、如何定位问题
(1)、最基本的手段——查看log
(2)、打桩——即用确定的输入来测试输出结果,确定问题范围和根因
4、上库
上库代码必须以最终版本验证(包括修改代码、注释、添加的文件等,因为前端HTML的注释和js/C/c++等语言的注释方式不一样,需要注意)

4、测试的几个小概念
(1)、测试代码的函数头
    测试项:Testing item
    功能描述:Fuction description
    测试编号:Testing number
    测试标题:Testing Title/Headline
    预期结果:Expected result
    日期:Date
    作者:Author
    修改内容:Amend Content
(2)、测试的级别和范围
    1)    方法级
    2)    类级
    3)    模块级——簇级
    4)    系统级——如进程间交互的测试
(3)、守护代码质量——持续集成CI、自动化构建守护和自动化测试
持续集成CI(Continuous integration)是一种软件开发实践。
CI是指开发阶段,对项目进行持续性自动化构建编译、测试守护,以达到控制代码质量的手段。
CI一般具有特定的特性/功能,可以作为开发/测试/部署/重用/购买的对象进行管理。
### 提升使用DeepSeek编代码时的思维效率 #### 整合长链思维模型的优势 通过利用从DeepSeek-R1中蒸馏的知识,可以增强DeepSeek-V3在处理复杂编程任务中的表现。这种方法不仅提升了推理性能,同时也保留了输出风格的一致性和可控性[^1]。对于开发者而言,在面对复杂的算法设计或数据结构问题时,借助经过优化后的LLM能够更快地找到解决方案。 #### 实践建议 为了更高效地运用DeepSeek来辅助编码工作: - **明确需求定义**:确保每次请求都清晰具体,这有助于减少误解并获得更加精准的结果。 - **善用提示工程**:构建高质量的输入指令可以帮助引导模型生成预期的回答。例如,当询问关于特定库的功能实现细节时,提供上下文信息以及想要了解的具体方面。 - **迭代改进查询**:如果初次尝试未能得到满意答复,则可以根据反馈调整提问方式再次尝试。这种循环往复的过程往往能逐步接近理想解法。 - **学习最佳实践案例**:研究其他成功应用该工具完成相似项目的实例,从中汲取经验教训用于指导个人项目开发流程。 ```python def optimize_code_with_deepseek(problem_description, context_information=None): """ 使用DeepSeek优化代码逻辑 参数: problem_description (str): 对待解决问题的文字描述 context_information (dict, optional): 额外背景资料,默认为空字典 返回: str: 经过优化后的代码片段字符串表示形式 """ # 构建详细的查询语句 query = f"{problem_description}\n\n{context_information}" # 调用API接口获取响应结果 response = call_api(query) return parse_response(response) # 示例调用函数 optimized_solution = optimize_code_with_deepseek( "如何在一个列表里查找最大值?", {"language": "Python", "desired_output_format": "function"} ) print(optimized_solution) ```
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