程序员最头疼的事:命名

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作者: Phil Johnson  来源: 伯乐在线  发布时间: 2013-11-05 21:53  阅读: 469 次  推荐: 3    原文链接    [收藏]  

  原文链接: Don’t go into programming if you don’t have a good thesaurus

  许多程序员认为编程时,如何命名不仅是他们面临的老大难问题,也是最重要的事情之一。

  上周,我发起了一个“程序员编程中的老大难问题”的投票,主要是基于最近Quora上的跟帖讨论。根据大家的反响和投票结果,有一项投票遥遥领先,稳居第一——对于软件开发人员来说,最大的难题是:如何命名(例如:给变量,类,函数和过程命名等等)。

  对于这个结果,我多少有点意外,因为作为一个多年的开发人员,我不会投给这一项(我想我会投给“修改或维护别人的代码”)。但是真正让我惊讶的是,看起来好像不怎么重要的命名居然排列第一,跟期待的结果实在差太远了。下面是投票结果的分布图。

  该结果是来自Quora问答网站和更早的Ubuntu论坛跟帖的4500个开发者的投票。“如何命名”一项的选票几乎是其它八项的投票结果的总和,哇!

  的确,这些基于自我筛选的群体的投票结果是完全不科学的。但是我认为这个结果还是有一定意义的,换句话说,如何命名的确是个很棘手的问题,许多非编程人员可能会意识不到。

  几年前在StackExchange社区里对于这个话题刚好有个跟帖,为了强调这一点,我引用了一些内容是关于程序员在编程中对于命名的的痛苦和纠结。

  “我确实在编程的时候花了很多时间在考虑如何命名。” 

  “我不得不同意命名是一门艺术。” 

  “如果你想要提高代码的可读性,命名的确很重要。” 

  我认为最后一条抓住了部分核心,解释了命名为什么会这么难,因为它太重要了。准确的命名可以提高代码的可读性,让人容易理解,方便调试,也给以后修改和维护你的代码的人带来方便。一旦开始做了,很快你会发现要想出一个简洁又准确的名字没那么容易。就像Jeff Atwood 所写的:

  “想出好的命名的确很难,但是有难的道理,因为好的命名需要只用一两个单词出表达你的根本意思。” 

  而且,许多人认为,正确的命名能帮你写出好的代码。如果不能为一个变量或者函数想出一个清晰又简洁的名字,那可能是你的代码有问题。那样的话,你就得考虑重写或者进行代码重构了。

  “通常,如果你无法想出一个合适的名字,意味着你的设计可能有问题。你的一个方法里是不是实现了太多的功能?或者你的类的封装,凝聚性不够强?” 

  “我的经验是如果无法给你的类想出一个合适的名字,大多数情况都是你的类有问题:你可能不需要这个类,它有点多余了” 

  “命名难也不见得是坏事儿,它可以迫使你去认真思考你的类到底想要实现什么功能。”

  长话短说:如果你想要学习编程,一定要给自己准备一本好词典。 

转载于:https://www.cnblogs.com/code-style/p/3409962.html

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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