改良程序的11技巧

本文分享了编写清晰、可读性强的程序的十一条技巧,包括保持方法简短、避免变量多用途、使用描述性命名等,旨在提升代码质量和维护效率。

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有很多理由都能说明为什么我们应该写出清晰、可读性好的程序。 最重要的一点,  程序你只写一次,但以后会无数次的阅读

当你第二天回头来看你的代码时,你就要开始阅读它了。 当你把代码拿给其他人看时,他必须阅读你的代码。 因此,在编写时多花一点时间,你会在阅读它时节省大量的时间。

让我们看一些基本的编程技巧:

  1. 尽量保持方法简短.
  2. 永远永远不要把同一个变量用于多个不同的目的.
  3. 使用自描述的变量名和方法名.
  4. 尽可能的把变量定义在靠近使用它的地方.
  5. 拒绝神秘数字.
  6. 友好的对待你的语言.
  7. 不要逆常规而行.
  8. 警惕过早优化.
  9. 积极重构测试过的程序.
  10. 不要过度沉迷于技巧.
  11. 通过习例学习新知.

现在,让我们把每个小点展开来详细讲一下。

1. 尽量保持方法简短

尽管很多人都遵循这个规则,但它仍然非常的重要。 你写的方法要始终能在一个屏幕里放得下 。 如果你需要去滚动屏幕,这会分散你的注意力,而且你看不到整个的上下文。

最佳长度是 5-20 行,这根据你的情况而定。

当然,getters/setters 通常是一行代码的方法,但与其说它们是真正的方法,不如说它们只是存取工具。

2. 永远永远不要把同一个变量用于多个不同的目的

一个变量应该始终只为一个目的服务 。 通过使变量常量化(C++里的const , Java里的final ),使得编译器能够优化编译, 而且使你的代码醒目表达这个变量是不能改变的,你的程序的可读性会变得更好。

3. 使用自描述的变量名和方法名

你的代码应该,对于任何人来说, 只要看一眼就能知道是干嘛的 。 尽量不要用简写方式,除非有特殊的习惯,就像下面的:

src - source
pos - position
prev - previous

如果你认为描述性的名称并不是那么有价值,请对比一下n, ns, nsisd  和 numTeamMembers, seatCount, numSeatsInStadium

4. 尽可能的把变量定义在靠近使用它的地方

盖房子时,你可不希望把锤子放到别人的院子里。你希望把它们放的离手头越近越好。定义变量也是同样的道理。

int foo = 3;
int bar = 5;
// 一大段使用“bar”的代码,
// 但没用到“foo”
// ...

baz(foo);

这段代码可以简单的重构成

int bar = 5;
// 一大段使用“bar”的代码,
// 但没用到“foo”
// ...

int foo = 3;
baz(foo);

当你把变量的声明和第一次用到它的地方间隔太远时(距离超过一个屏幕),这确实会成为一个问题。 记住上下文关系会变得困难,你需要滚动屏幕去找哪来的这个变量。

5. 拒绝神秘数字

当你要把什么东西跟一个常量值做比较时,记得把这个值定义成常量。 没有什么会比去猜测你的同事写的这样的代码更让人头疼的事了:

il < 4384

换个形式感觉如何?

inputLength < MAX_INPUT_LENGTH

6. 友好的对待你的语言

学习新语言是一种很有乐趣的事情,你能 学到一种新的完成任务的途径 。 当一个对一种语言已经很专业的人去学习另一种语言时,会出现一种很大的负面效应。 比如说你是一个Java开发者,试图去学习Ruby。 你应该学会用Ruby的方式解决问题,而不是沿用Java的解决问题的思想。

当你需要重复5遍”Hello world!“时,在Java里,你可能会这样做:

for (int i = 0; i < 5; i++) {
    System.out.println("Hello world!");
}

在Ruby里,你也许会禁不住这样写:

for i in (0..5)
  puts "Hello world!"
end

这样看起来没问题,但有一个更好的方式:

5.times { puts "Hello world!" }

7. 不要逆常规而行

每种语言都有自己不同的习俗约定。一般来说,人们听的最多的是Java的编码规范。让我们看看其中的一些习俗规范:

  • 方法名应该小写字母开头,其后用字母大写的单词连接(veryLongVariableName)
  • 类名应该都使用首字母大写的单词连接而成
  • 常量名应该全部大写,用下划线连接(MY_CONSTANT)
  • 左大括号应该跟 if 语句在同一行

只有在有必要的理由时才去打破这些常规,不要轻易的因为你不高兴就违反它。如果你只是在团队里改变一些这样的习惯,那也没问题,但当把你代码拿出来和其他的没有这些思想准备的程序员共享时,问题就会来了。

8. 警惕过早优化

过早优化是所有问题的根源 , 至少电视上是这么说的 … 你第一应该关心的事情是写出易于理解的代码。 起初写的程序不要求快。 除非你的程序很慢,否则谈优化都是为时太早 。 如果你想优化什么东西,你首先需要知道问题出在哪。这就是我们需要 profilers  这个工具的原因。

在没有知道问题在哪的情况下试图对程序进行优化,其结果必然是把程序能坏,至少你的代码会丧失可读性。如果你觉得有些地方很慢,不要盲目的重写代码,你应先找到慢的证据。

不要傻乎乎的去解决根本不存在的问题

9. 积极重构测试过的程序

没有任何东西会是完美的。即使你感觉你真正写出了一段完美的代码,几个月后回头再看看,你可能会惊讶道”怎么会这样傻?“

改进程序的一个好方法就是重构,但要等程序测试通过之后。你首先要确保程序是好的可运行的,你可以通过自动化测试或手工测试完成这个工作。

之初,你需要的是程序可用。不要期望在第一次就写出完美的程序,你只需要把它写出来,可用。 然后重构它,使之完美 。 对于你们当中知道测试驱动开发(TDD)的人来说,对这个会很熟悉。 这里的关键就在于你要习惯于重构这种事情。 如果你使用的是像IntelliJ IDEA这样强大的集成开发工具的话,重构的工作会变得简单的多。

重构之后,你也许会弄出一些Bug,导致某些功能出问题。 这就是为什么说写自动化测试的原因。 不论何时重构后,只要运行一下所有的测试用例,你就能准确的知道什么地方出了问题。

10. 不要过度沉迷于技巧

当我第一次读到有关设计模式的知识时,我觉得我找到了圣杯。 这些精心设计的思想作用显著,它能使你的设计易于理解,因为你可以简单的说”我使用的是‘观察器模式’“,而不用从头到尾的解释一遍。 那么,有问题吗?一切看起来都这么自然、简单,你开始不论在哪都使用设计模式。 为什么不把这个类做成singleton呢?干嘛不去再创建一些工厂类呢?

于是一个80行就能写完的脚本,你最终使用了10个类,15个接口,外加一大堆范式和标记符。 97%的代码不做任何事情。 设计模式是一种十分有用的用来简化你的设计的工具,但这 不意味  着你该在所有能用到的地方都用它。 你应该用它们,但不能滥用

11. 通过习例学习新知

编程是一种学习新知的过程。 当你学到了新的程序库或新语言,你可能会迫不及待的丢掉旧的代码,用你新学到的东西重新写一遍。 有很多的理由都能说明你不该这么做。

往现有的应用里增加新的类库或框架同属于这种情况。 就说你写了一个Javascript的web应用,期间,你发现了jQuery。 现在你突然急切的想丢到你的Javascript程序,重新用jQuery写,尽管你还从来没用过它。

最好的方式是你先用jQuery写一些简单的例子,通过这种方式把你在应用里将要用到的知识都学会。 需要AJAX?在你的项目之外做一些小例子,当完全弄懂了后,丢掉例子,应用到你的产品里。

如果你非常关注编程技术,我强烈的推荐你阅读Steve McConnell写的 《 代码大全》 一书。它会永远的改变你对编程的认识。:)

内容概要:本文介绍了多种开发者工具及其对开发效率的提升作用。首先,介绍了两款集成开发环境(IDE):IntelliJ IDEA 以其智能代码补全、强大的调试工具和项目管理功能适用于Java开发者;VS Code 则凭借轻量级和多种编程语言的插件支持成为前端开发者的常用工具。其次,提到了基于 GPT-4 的智能代码生成工具 Cursor,它通过对话式编程显著提高了开发效率。接着,阐述了版本控制系统 Git 的重要性,包括记录代码修改、分支管理和协作功能。然后,介绍了 Postman 作为 API 全生命周期管理工具,可创建、测试和文档化 API,缩短前后端联调时间。再者,提到 SonarQube 这款代码质量管理工具,能自动扫描代码并检测潜在的质量问题。还介绍了 Docker 容器化工具,通过定义应用的运行环境和依赖,确保环境一致性。最后,提及了线上诊断工具 Arthas 和性能调优工具 JProfiler,分别用于生产环境排障和性能优化。 适合人群:所有希望提高开发效率的程序员,尤其是有一定开发经验的软件工程师和技术团队。 使用场景及目标:①选择合适的 IDE 提升编码速度和代码质量;②利用 AI 编程助手加快开发进程;③通过 Git 实现高效的版本控制和团队协作;④使用 Postman 管理 API 的全生命周期;⑤借助 SonarQube 提高代码质量;⑥采用 Docker 实现环境一致性;⑦运用 Arthas 和 JProfiler 进行线上诊断和性能调优。 阅读建议:根据个人或团队的需求选择适合的工具,深入理解每种工具的功能特点,并在实际开发中不断实践和优化。
内容概要:本文围绕低轨(LEO)卫星通信系统的星间切换策略展开研究,针对现有研究忽略终端运动影响导致切换失败率高的问题,提出了两种改进策略。第一种是基于预测的多属性无偏好切换策略,通过预测终端位置建立切换有向图,并利用NPGA算法综合服务时长、通信仰角和空闲信道数优化切换路径。第二种是多业务切换策略,根据不同业务需求使用层次分析法设置属性权重,并采用遗传算法筛选切换路径,同时引入多业务切换管理方法保障实时业务。仿真结果显示,这两种策略能有效降低切换失败率和新呼叫阻塞率,均衡卫星负载。 适合人群:从事卫星通信系统研究的科研人员、通信工程领域的研究生及工程师。 使用场景及目标:①研究和优化低轨卫星通信系统中的星间切换策略;②提高卫星通信系统的可靠性和效率;③保障不同类型业务的服务质量(QoS),特别是实时业务的需求。 其他说明:文章不仅详细介绍了两种策略的具体实现方法,还提供了Python代码示例,包括终端位置预测、有向图构建、多目标优化算法以及业务感知的资源分配等关键环节。此外,还设计了完整的仿真测试框架,用于验证所提策略的有效性,并提供了自动化验证脚本和创新点技术验证方案。部署建议方面,推荐使用Docker容器化仿真环境、Redis缓存卫星位置数据、GPU加速遗传算法运算等措施,以提升系统的实时性和计算效率。
内容概要:该论文深入研究了光纤陀螺(FOG)的温度特性及其补偿方法。首先分析了光纤陀螺各主要光学和电子器件的温度特性,通过有限元方法模拟温度场对陀螺的影响,进行了稳态和瞬态热分析。接着提出了高阶多项式算法和RBF神经网络算法两种温度补偿方法,并建立了相应的数学模型。论文还设计了不同温度条件下的实验以验证补偿效果,研究表明结合这两种算法能有效补偿光纤陀螺的温度漂移误差。此外,论文提供了详细的Python代码实现,包括数据预处理、补偿算法实现、有限元热分析模拟以及补偿效果的可视化。 适合人群:具备一定编程基础和物理基础知识的研究人员或工程师,尤其是从事惯性导航系统、光纤传感技术领域工作的人员。 使用场景及目标:①研究光纤陀螺在不同温度条件下的性能变化;②开发和优化温度补偿算法以提高光纤陀螺的精度;③利用提供的代码框架进行实验设计和数据分析,探索更有效的补偿策略。 其他说明:论文不仅提供了理论分析,还有具体的代码实现,有助于读者更好地理解和应用。文中涉及的补偿算法和有限元分析方法可以为其他相关领域的研究提供参考。此外,论文还讨论了温度误差的多物理场耦合机理、静态与动态补偿的综合效果以及工程实现中的关键技术瓶颈和解决方案。
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