Olyan kódot polírozol, amelyet senki sem érint, miközben a valódi hotspotok égnek 
 
 TL;DR: Ne pazarolja az időt a soha nem változó kód újrafogalmazásával; a gyakran módosított problémás területekre összpontosítson. TL;DR: Ne pazarolja az időt a soha nem változó kód újrafogalmazásával; a gyakran módosított problémás területekre összpontosítson. Problémák 2 
 
 
 
 
 
 
 Elpazarolt erőfeszítések Rossz prioritások Valódi problémák elmulasztása Csapat termelékenysége csökken Erőforrások elosztása Hamis előrehaladás érzése Megoldások 
 
 
 
 
 
 A frekvencia változásának elemzése Hotspot kódok beállítása A verziószabályozási adatok használata Az aktív területekre összpontosítunk Kódolás Churn Újraélesztés ️ https://hackernoon.com/refactoring-021-remove-dead-code?embedable=true A kontextus Ez az anti-kód illata. Rossz kódot találsz összetett feltételezésekkel, hosszú funkciókkal és rossz elnevezéssel. Emlékszel Bob bácsi mottójára, miszerint jobb elhagyni a kempinget, mint amikor megtaláltad. Az újratermelő ösztöne elindul, és napokat töltesz annak tisztításával. Természetesnek érzed magad, de időt pazarolsz. A rossz kód csak akkor problémás, ha . you need to change it A stabil kód, még akkor is, ha rosszul íródott, nem károsítja a termelékenységet. A valódi technikai adósság a kód hotspotokban rejlik: olyan területeken, amelyek problémásak és gyakran módosulnak. A legtöbb kódbázis egy extrém eloszlást követ, ahol . A kód 5% -a megkapja a változások 90% -át Anélkül, hogy elemezné a verziószabályozási előzményeket, nem tudja meghatározni, hogy melyik rendetlen kód valóban számít. Végül kijavítod a rossz dolgokat, míg a valódi problémák érintetlenek maradnak. Meg kell oldani a technikai adósságot a rossz minőségű és magas változási gyakoriságú kódok prioritásával. Minden más korai optimalizálás, amely kézművességnek álcázódik. Kódex Tévedés # This authentication module hasn't changed in 3 years
# It's deprecated and will be removed next quarter
# But you spend a week "improving" it

class LegacyAuthenticator:
    def authenticate(self, user, pwd):
        # Original messy code from 2019
        if user != None:
            if pwd != None:
                if len(pwd) > 5:
                    # Complex nested logic...
                    result = self.check_db(user, pwd)
                    if result == True:
                        return True
                    else:
                        return False
        return False

# After your "refactoring" (that nobody asked for):
class LegacyAuthenticator:
    def authenticate(self, user: str, pwd: str) -> bool:
        if not self._is_valid_input(user, pwd):
            return False
        return self._verify_credentials(user, pwd)

    def _is_valid_input(self, user: str, pwd: str) -> bool:
        return user and pwd and len(pwd) > 5

    def _verify_credentials(self, user: str, pwd: str) -> bool:
        return self.check_db(user, pwd)

# Meanwhile, the actively developed payment module
# (modified 47 times this month) remains a mess
 Igazán 🙂 # You analyze git history first:
# git log --format=format: --name-only | 
# grep -E '\.py$' | sort | uniq -c | sort -rn

# Results show PaymentProcessor changed 47 times this month
# And it does not have good enough coverage
# LegacyAuthenticator: 0 changes in 3 years

# Focus on the actual hotspot:
class PaymentProcessor:
    # This gets modified constantly and is hard to change
    # REFACTOR THIS FIRST
    def process_payment(self, amount, card, user, promo_code,
                       installments, currency, gateway):
        # 500 lines of tangled logic here
        # Changed 47 times this month
        # Every change takes 2+ days due to complexity
        pass

# Ignore stable legacy code
# But you can use IA to cover existing functionality
# With acceptance tests validated by a human product owner

class LegacyAuthenticator:
    # Leave this ugly code alone
    # It works, it's stable, it's being deprecated
    # Your time is better spent elsewhere
    def authenticate(self, user, pwd):
        if user != None:
            if pwd != None:
                if len(pwd) > 5:
                    result = self.check_db(user, pwd)
                    if result == True:
                        return True
        return False
 Kutatás [X] félautomatikus Ezt a szagot a verziókezelési előzményeinek elemzésével észlelheti. Kövesse nyomon, hogy mely fájlok változnak leggyakrabban, és korreláljon a kódminőségi mutatókkal. Eszközök, mint , git naplóelemzés, vagy egyéni szkriptek jeleníthetik meg a tényleges hotspotokat. Kódolás Kövesd a a kódot, amelyet gyakrabban változtat. hiányosságok Kivételek Néha stabil kódot kell refaktoroznia, ha: 
 
 
 
 
 Az új fejlesztés adaptív változásokat igényel A biztonsági rések javításra szorulnak A szabályozás változásokat követel Hamarosan újraaktiválod az alvó funkciókat A kulcs a tényleges adatokon alapuló szándékos döntéshozatal, nem a feltételezések. Időjárás ️ 
 
 Műszaki adósság Szint x Középtávú Miért fontos a szoptatás? ️ Miközben építesz egy A kód és a valós viselkedés között észre fogod venni, hogy a rendszer egyes részei aktívabban változnak, mint mások. Térkép Az Ön tükröznie kell ezt a valóságot. Biokémia A stabil kód újrafogalmazásakor megszakítja a fejlesztési erőfeszítés és a tényleges üzleti érték közötti egyensúlyt. Minden kódot egyformán kezelsz a mentális modellben, de a valós világ szélsőséges használati mintákat mutat, ahol a kód egy kis százaléka kezeli a változások túlnyomó többségét. Ön egy képzeletbeli világra optimalizál, ahol minden kód egyformán számít. A generáció Néhány kódgenerátor javasolja a refaktorozást anélkül, hogy figyelembe venné a változási gyakoriságot. Az AI-eszközök és linterek statikusan elemzik a kódot, és csak a mintákon, nem pedig a használaton alapuló fejlesztéseket javasolnak. Nem férnek hozzá a verziószabályozási előzményeihez, hogy megértsék, mely fejlesztések valójában számítanak, hacsak nem Mondd meg nekik, hogy tegyék meg. Kifejezetten Az AI minden hosszú funkciót vagy összetett feltételt megjelölhet, miközben egy alvó 500 soros öröklési módszert ugyanúgy kezeli, mint egy olyan zavaros funkciót, amelyet naponta módosít. A felderítés Az AI segíthet a kód szagának javításában, ha megfelelő kontextust biztosít. Meg kell adnia a változási gyakoriságot mutató verziószabályozási adatokat. Ezen információk nélkül az AI ugyanazokat a hibákat követi el, amelyeket az emberek elkövetnek: csak a kód szerkezetén alapuló refaktoringokat javasolnak. Próbáld ki! Ne feledje: az AI asszisztensek sok hibát követnek el 
 
 Javasolt utasítás: Elemezze ennek a kódbázisnak a git-történetét, hogy azonosítsa a magas változási gyakoriságú fájlokat. Ezután ellenőrizze a kódminőségi mutatókat ezeknek a fájloknak. Javasoljuk, hogy csak a magas és alacsony minőségű kódok kereszteződését újrafoglalja. Javasolt utasítás: Elemezze ennek a kódbázisnak a git-történetét, hogy azonosítsa a magas változási gyakoriságú fájlokat. Ezután ellenőrizze a kódminőségi mutatókat ezeknek a fájloknak. Javasoljuk, hogy csak a magas és alacsony minőségű kódok kereszteződését újrafoglalja. Megfelelő utasítások nélkül 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 Csehország Claire félreértés gyermekpilóta Te Kettős mélység A cél az Gróck Kövér Különleges utasítások 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 Csehország Claire félreértés gyermekpilóta Te Kettős mélység A cél az Gróck Kövér Következtetés A termelékenységet nem lehet javítani olyan kódok polírozásával, amelyek soha nem változnak. Csak akkor számít, ha lassítja Önt, ami a kódban történik, amit valójában módosít. Műszaki adósság Koncentráld a megújító erőfeszítéseidet ott, ahol megsokszorozzák a hatásodat: azok a forró pontok, ahol a rossz minőség gyakori változásokkal találkozik. Minden más az A mérnöki kiválóság álcázása. procrastination Hagyja, hogy a stabil csúnya kód békében pihenjen. Az emberi idő túl értékes ahhoz, hogy olyan problémákra pazaroljon, amelyek nem léteznek. Kapcsolattartás https://hackernoon.com/code-smell-06-trying-to-be-a-clever-programmer?embedable=true https://hackernoon.com/how-to-find-the-stinky-parts-of-your-code-part-iv-7sc3w8n?embedable=true https://hackernoon.com/how-to-find-the-stinky-parts-of-your-code-part-xxx?embedable=true https://hackernoon.com/how-to-find-the-stinky-parts-of-your-code-part-xii?embedable=true További információk https://www.youtube.com/v/F5WkftHqexQ?embedable=true Disclaimer Az illatok az enyémek . véleménye Hitelek Fotózás Azon György Keri Egyenlítő 
 
 Az optimalizálás első szabálya: ne csináld, a második szabály: még ne csináld. Az optimalizálás első szabálya: ne csináld, a második szabály: még ne csináld. Michael A. Jackson előzetes https://hackernoon.com/400-thought-provoking-software-engineering-quotes?embedable=true Ez a cikk a CodeSmell sorozat része. https://hackernoon.com/how-to-find-the-stinky-parts-of-your-code-part-i-xqz3evd?embedable=true

The code in this story is for educational purposes. The readers are solely responsible for whatever they build with it.

Winner of Noonies 2020 for the award Hacker Noon Contributor of the Year - REFACTORING.

Code Smell 318 - Időpocsékolás a piszkos kód újrafogalmazásában

About Author

HOZZÁSZÓLÁSOK

HANG TAGOK

EZT A CIKKET BEMUTATTA

Related Stories

INTRODUCTION

Of The First and Last Things: Part 4

A SECOND ENIGMA

How Emoji Credibility Indicators Add Context to HackerNoon Stories

INTRODUCTION

Of The First and Last Things: Part 4

A SECOND ENIGMA

How Emoji Credibility Indicators Add Context to HackerNoon Stories

Light-Mode

Classic

Newspaper

Minty

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps