Clean Code (1):让代码成为一种艺术

“Clean code is easy to understand, dirty code is not.”

任何傻瓜都能写出计算机能理解的代码,但优秀的程序员写出的是人能理解的代码

在软件开发的漫长生命周期中,我们花费在阅读代码上的时间远多于编写代码的时间。如果代码像一团乱麻,维护它将成为一场噩梦。本文将带你探索什么是 Clean Code,识别痛点,并掌握重构之道。

本系列博客参考了以下Clean Code课程(强烈建议大家去学习一下):b站


什么是Clean Code?

Clean Code不仅仅是“能跑通”的代码,它更像是一篇写得很好的散文。

核心特征

我们可以通过以下思维导图来概括 Clean Code 的核心要素:

Clean Code

Readable and Meaningful

可读且有意义

Reduce Cognitive Load

降低认知负荷

Concise and To the Point

简洁且切中要害

Avoid Bad Smells

避免反直觉命名

避免复杂嵌套

避免巨型代码块

Best Practices

遵循最佳实践与模式

Enjoyable

编写和维护是一种乐趣

简而言之,Clean Code 应该让阅读者在阅读时感到愉悦,而不是困惑。 它应该像是一个精心设计的用户界面,引导你自然地理解其背后的逻辑。


关键痛点

我们在审查代码(Code Review)时,经常会遇到让人头秃的“坏味道”(Bad Smells)。以下是五个最常见的痛点:

1. Names (命名灾难)

变量、函数和类的命名模糊不清,迫使读者必须深入实现细节才能猜出它的用途。

  • Bad (Python):
    d = 12 # 经过的时间
    def get_it(l):
        # l 是一个列表
        list1 = []
        for x in l:
            if x[0] == 4:
                list1.append(x)
        return list1
    
  • Good (Python):
    elapsed_time_in_days = 12
    
    def get_flagged_cells(game_board):
        flagged_cells = []
        for cell in game_board:
            if cell.is_flagged():
                flagged_cells.append(cell)
        return flagged_cells
    

2. Structure & Comments (结构与注释)

代码格式混乱,或者充斥着无用的、误导性的注释。好的代码应该是自解释的,注释应该解释“为什么”而不是“是什么”。

  • Bad (Java):
    // Check if employee is eligible for full benefits
    if ((employee.flags & HOURLY_FLAG) && (employee.age > 65)) {
        // ...
    }
    
  • Good (Java):
    if (employee.isEligibleForFullBenefits()) {
        // ...
    }
    

3. Functions (函数臃肿)

函数过长,做的事情太多(违反单一职责原则),参数列表像火车一样长。

  • 痛点流程图:

开始阅读函数

函数长度 > 20行?

认知负荷增加

参数数量 > 3个?

难以记忆参数顺序

易于理解

这就是 Dirty Code

4. Conditionals & Error Handling (条件嵌套与错误处理)

深不见底的 if-else 嵌套(箭头型代码),以及被吞掉的异常。

  • Bad (Java - 嵌套地狱):
    if (user != null) {
        if (user.isActive()) {
            if (user.hasPermission("ADMIN")) {
                deletePage();
            }
        }
    }
    
  • Good (Java - 卫语句):
    if (user == null || !user.isActive() || !user.hasPermission("ADMIN")) {
        return;
    }
    deletePage();
    

5. Classes & Data Structures (类与数据结构)

类不仅包含数据,还包含杂乱无章的逻辑,导致“上帝类”(God Class)的诞生。缺乏对数据结构(Data Structure)和对象(Object)的清晰界定。

6.💡 解决方案

如何解决上述痛点?我们需要引入规则、模式和方法论。

(1)Rules & Concepts (规则与概念)

  • DRY (Don’t Repeat Yourself): 消除重复代码。
  • KISS (Keep It Simple, Stupid): 保持简单,避免过度设计。
  • Boy Scout Rule (童子军军规): 离开营地时,要比你来时更干净。每次提交代码时,都顺手清理一下之前的烂代码。

(2)Patterns & Principles (模式与原则)

最著名的当属 SOLID 原则:

原则解释
SRP单一职责原则 (Single Responsibility Principle)
OCP开闭原则 (Open/Closed Principle)
LSP里氏替换原则 (Liskov Substitution Principle)
ISP接口隔离原则 (Interface Segregation Principle)
DIP依赖倒置原则 (Dependency Inversion Principle)

(3)Test-Driven Development (测试驱动开发)

TDD 不仅保证了代码的正确性,它还迫使你编写可测试的代码,而可测试的代码通常是解耦良好的 Clean Code。

生产代码 测试代码 开发者 生产代码 测试代码 开发者 循环往复 1. 编写一个失败的测试 测试失败 (Red) 2. 编写刚好能通过测试的代码 执行逻辑 测试通过 (Green) 3. 重构代码 (Refactor)

如何编写整洁代码

1. Clean Code 不是一蹴而就的

不要指望第一遍就能写出完美的代码。写作也是先写草稿,再修改润色。代码也是如此。

流程: 先写出能工作的脏代码 -> 添加测试覆盖 -> 不断重构 (Refactor) -> 得到 Clean Code。

在这里插入图片描述

2. 持续重构的艺术

随着时间的推移,我们希望项目呈现如下趋势:

在这里插入图片描述

  • 初期: 快速迭代,Dirty Code 可能较多。
  • 持续重构: 随着功能增加,如果你坚持重构,Dirty Code 的比例会显著下降,Clean Code 成为主体。
  • 放弃重构: 如果放任自流,Dirty Code 会呈指数级增长,最终导致项目无法维护(The Big Ball of Mud)。

编写 Clean Code 是一种职业素养,也是一种对队友的尊重。它需要刻意练习,需要我们在每次敲击键盘时都多思考一秒:“这行代码,我的同事明天能看懂吗?”

愿你的代码永远整洁,Bug 永远远离!

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