书写正确的代码

【我的OpenGL学习进阶之旅】 C++ 长行字符串多行书写的方法以及如何书写正确的OpenGL Shader着色器代码 1. 如何在C++中书写多行字符串 2. OpenGL该在哪里书写正确的shader着色器代码 阅读详情

    写下这个标题的时候我就在想,正确的代码?能够按要求正确地运行,不就是正确的代码吗,如果这些代码还具有较高的性能,那么甚至还能被称作非常正确。其实这是不准确的,如果代码是方便面,吃完就可以丢到垃圾桶里,我想这么理解就很不错了。但事实上,一份代码可能在写成之后,需要不断修改、升级发布新的版本,而在这个过程中会有很多人加入其中,所以在多次易手之后,代码能够让别人快速理解,那么清晰的逻辑结构以及良好的可读性才是衡量正确的标准。

    但这个问题的解决方案我们并不陌生——Architecture。但是这个词压下来总让很多coder觉得面临了一个难题:啊,我要怎样在看清海市蜃楼前画出海市蜃楼?踌躇中不由得手心出汗。至少我是这么觉得的。我相信,即便是有这样能力的那些架构师们,也不是来自于氪星球,生来就有超能力的。如果你喜欢抬杠,非要说Knuth很小的时候就能够把计算机当作打印机,只是把脑子里的宏图复写下来而已,那我只好服输:赛亚人也不算数。那么为了不讲鬼故事吓跑小朋友,其实可以将架构换成一个亲民一点的词,设计模式。这个东西大家一定都耳熟能详,它们其实就是匠人手里小工具,能够帮助我们更好地搭一座像模像样的小屋。刚接触设计模式的时候,发现大大小小几十个模式虽然多,但其实都不难理解,然而到自己实际开始书写代码时,发现这些模式对我一点帮助也没有,代码自成一体,好像没有必要或者不能使用一些模式,总不能为了使用设计模式而使用设计模式吧。嗯,最后这个观点是正确的。我觉得这个时候其实是离程序太近了,两个月之后回来再看看,想法可能就有所改观了。

    Graham认为,程序员和画家在本质上是一样的,画家或者说画手在绘制作品的时候仅仅有一个主题和大概的布局,在一笔一笔添加到画布上时也同时在填充画手心里的构思。编程的过程就是和程序对话的过程,书写的过程就是思考的过程,在不断编写的过程中代码才逐渐丰满起来,不要企望在写下第一个int的时候,整个程序的轮廓都清晰可见,程序的结构是一步步修改完善的,架构师也是一点点养成的。好像有点扯远了,那么我们回到主题上,设计模式能帮助我们写出正确的代码。可是怎么用呢?这就是上面大段口水想要表达的内容,在编写的过程中时刻警觉所遇到的困境,并且思考使用优雅的方法来解决,自然地融入设计模式,揣摩理解架构的核心理念。

  我就来举个小例子吧。在完成一个程序的编写后,没有进行整体的调试,也许你会说,天呐,竟然没有调试。遗憾的是,这就是事实。因为这个程序需要和真实设备进行大量的服务交互,而模拟环境下无法提供这些服务,糟糕的是,我要等一个月才能有这样满足条件的设备,所以唯一能做的就是在模拟环境下测试一下UI的流程。而测试UI的手段相当原始,相信任何心理健康的人都会像在帝国大厦顶上看到金刚一样惊讶,是的,我将所有需要调用服务的代码都临时注释掉。我承认这是我在java环境下没有找到类似条件编译这样的方法而采取无耻手段,但好在我很快就停止这种令人羞愧的行径。因为,我不但需要在代码中加入一些仅仅为了调试的测试语句,更可怕的是,出去喝了一杯咖啡之后,我自己也忘记了哪里被注释掉了最后应该还原回去。

    在意识到这种暴力是无益于和谐社会之后,我开始思考如何在上设备前进行比较全面的测试,幸运的是在等待设备前我有足够发呆的时间。我首先想到的是,可以构建一个模拟的服务,在测试的时候使用这个模拟的测试服务(TestService),在真机测试时再切换成真正的设备服务(RealService)。那么,现在我需要做的,仅仅是将使用设备服务的代码修改成是使用测试服务,即

RealService.doService() ---->TestService.doService()

   其他的代码都不需要修改,我仅需要作一个Ctrl+H的操作就可以了。可是做这种危险的替换,我想我晚上会担心得睡不着觉的。所以,为何不将实现抽象出来呢?就像无数教科书上说的:面向接口编程而不要面向实现。


    可能在第一步时候你就想到这么做了,想要我承认你比我聪明,别做梦了,这不是自命不凡的程序员干的事儿。话说回来,好像现在要好多了,代码中出现使用服务的地方都是用了顶级服务,类似于IService.doService(),是的,仅需要在获取服务的地方切换真实服务和测试服务,事情终于变得合理了一点。而且,似乎可以利用依赖注入模式(DependencyInjection)来将设计变得更漂亮一点。为什么不呢?我修改了代码,从统一的入口处获取服务,而服务此时使用了IService接口进行了抽象,整个程序根本不知道使用的是真实服务还是测试服务,我自己配置决定具体注入的是RealService还是TestService。

    如果我就此打住,相信很多人会说,嗯,你说得很对,但等等,怎么做啊?是的,我自己的代码,只能我自己来设计。难道要丢给测试团队的小妹妹,那么任何人都会责怪我的。好吧,我希望在配置文件里写上程序运行模式,比如run_mode=test,那么程序就会建立测试服务并注入到请求服务的地方。那么现在我需要一个创建者,请求服务的代码只认识这个服务创建者,它向这个创建者说,喂,我要服务!然后这个创建者说好,他看了一看配置文件里的run_mode=test,然后拿起一个测试服务给请求者,说:给你服务!是的,事情就这么简单,我当时脑子里就是这么想的,我希望这样说你已经明白了,这就是一个抽象工厂模式(Abstract Factory)。


    服务请求者保持了一个ICreator(我使用了Creator而不是Factory是有原因的)引用,当请求者需要使用服务时,ICreator根据配置文件决定使用的是测试服务创建器(TestServiceCreator)还是真实服务创建器(RealServiceCreator),然后它们各自生产自己的服务交付给请求者,完成了简单的依赖注入。

    现在先暂停一下,回顾一下现在的设计,从最初的直接获取并使用服务,到现在是用创建器获取服务,中间涉及的对象增加了,似乎增加了程序的复杂度了。不过事实上,程序现在更美观正确了,服务使用者和服务的获取分离开了,我终于可以开始进行主程序的调试而不必担心被你嘲笑了。如果以后需要修改服务,或者添加新的服务,那么仅需要添加新的服务及其创建器就好了,服务的调用代码是不需要更改的。降低系统的耦合,提高系统的扩展能力,这就是无数现行开发框架的核心目的,理解这个中心思想(这让我想起了小学语文老师),再去掌握这些开发框架,它们才能被融汇成自己的内功而不是手中的冷兵剑。

    事情到了这里似乎是完美了,但等等,还有点教科书之外的东西。有一个服务它很特别,我要说“特别”真是一个terrific的词,如果你说一个女孩很特别,我知道你是爱上她了,她肯定在某方面很吸引你,但如果在编程的时候遇到特别的东西,就是值得头疼的事了,它意味着你得使用专门的代码进行特殊处理。这个令人头痛的东西就是服务A,这个服务需要请求者逐渐填充一些配置参数,最后再使用根据这些配置参数获得的服务,如:

serviceA.config(param);

serviceA.doService();

    逐渐填充,这个要求毁了我之前全部的设计,但我稍后又镇定了下来,我不希望因为一个特殊的要求而退回之前糟糕的设计。但这个逐渐填充,让我想到了另一个设计,生成器(Builder)模式。它要解决的设计问题就是这种逐渐生成的对象创建模式,那么好吧,就将工厂模式和生成器模式结合起来吧,这就是我将之前的创建器命名为Creator的原因,因为它既不是Factory也不是Builder。基本的思路是请求者向创建器提交服务请求,并且一步步配置创建器,最后创建器根据这些配置参数再创建服务,创建器在这里仅仅作为一个配置参数的转发器,最终的实现仍然是服务本身,最后创建器将配置好的服务转交给请求者。


    最终的结果和原工厂模式很相似,但不同的是现在工厂可以看成是动态创建的,橙色部分可以看成是一个生成器模式。现在程序的服务创建是这样的:

requester.creator.configService(args).createService().doService();

    创建器在逐步配置完成后最后一步才返回服务对象,在设计接口时将配置方法定义为:

ICreator configService(args)

    所以在使用中可以不断配置:

creator.configService(…).configService(…)………

    这种方式被称为方法链,方法链在编程中是一个好用的手段,不过有的人并不赞同,因为它增加了调试的难度,使得难以追踪异常的来源,不过它的可读性比方块赋值代码高得多,总的来说利大于弊。

     OK,现在特别的服务也解决了,可以放心地测试了。

     编写正确的代码,我也忘记了再哪本书上看到这句话的了,仅用以警醒自己在编码的时候勤于思考,尽量写出优雅的代码,点滴涓流,终汇成海。

    I wish and I believe.


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plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); 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成为前端工程师也有了一定的时间,在工作中偶尔也会发现自己的同学们在同一个项目上的书写规范问题成为了两人沟通和代码可读性的障碍。 作为一名前端工程师,CSS的书写规范也是十分重要的。这里我来分享一下我的一些书写心得。 首先是CSS中元素的书写位置: 1.位置属性(position,top,right,z-index,display.float等) 2.大小(width,height,

u012371687的专栏 472

python代码的书写要求

刚刚接触python,python是对缩进要求很严格的语言,对于我这种平时tab,空格乱用的菜鸟来说简直是吃劲苦头阿,经常出现IndentationError。在这里我就结合自己的经历说说书写格式,如有错,忘大家指正,谢谢阿: 1.第一行代码一定要紧靠编辑器的左边,不要有空格。 2.如果遇到上面语句有“:”的,下面的语句一定要缩进,一般你按Enter之后编辑器会自动给你缩进的,如果没有

m1111121的专栏 1729

python语言代码书写规则-python代码书写规范与基本使用

Q:代码等于号两边要不要空格,有影响吗A:没有影响,要习惯空格,这样更加规范美观,有辨识度,如:a = 0b = input("输入你的问题")Q:单引号、双引号、三引号的区别A:正常使用单引号和双引号都是可以的,三引号表达的是换行字符串,会将引号内的所有内容打印出来,如:print("""你好啊天气真好""")Q:直...

weixin_39653717的博客 770
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