ゴミを片付ける TL;DR: 未使用の関数、定数、および「念のため」のコードを削除します。 対処された問題 デッドコード 念のためコード 保守性の低下 アンカーボート 認知負荷 関連するコードスメル https://hackernoon.com/how-to-find-the-stinky-parts-of-your-code-part-ii-o96s3wl4?embedable=true   https://hackernoon.com/how-to-find-the-stinky-parts-of-your-code-part-xi-sit35t1?embedable=true   https://hackernoon.com/how-to-find-the-stinky-parts-of-your-code-part-xxx?embedable=true 手順 コードの機能カバレッジが適切であることを確認します。 コードをレビューするか、静的解析ツールを使用して、未使用の関数と定数を特定します。 念のため、追加された投機的コードを分析します。 不要なものや使用されていないものはすべて削除します。 コードに対して包括的な回帰テストを実行します。 サンプルコード 前に from flask import Flask, jsonify, make_response app = Flask(__name__) HTTP_100_CONTINUE = 100 HTTP_202_ACCEPTED = 202 # Not used HTTP_204_NO_CONTENT = 204 # Not Used HTTP_302_FOUND = 302 # Not Used HTTP_400_BAD_REQUEST = 400 # Not Used HTTP_401_UNAUTHORIZED = 401 # Not Used HTTP_403_FORBIDDEN = 403 HTTP_404_NOT_FOUND = 404 HTTP_410_GONE = 410 HTTP_500_INTERNAL_SERVER_ERROR = 500 HTTP_501_NOT_IMPLEMENTED = 501 probe_telemetry = { "temperature": {"solar_panels": 150, "instrument_1": 50}, "position": {"x": 1000000, "y": 2000000, "z": 3000000, "velocity": {"vx": 100, "vy": 200, "vz": 300}}, "status": {"power_level": 95, "communication_status": "OK"} } @app.route('/api/v1/probe/telemetry', methods=['GET']) def get_telemetry(): return jsonify(probe_telemetry), HTTP_200_OK # The following function is not invoked # and not implemented # It is a dead placeholder @app.route('/api/v1/probe/send_command', methods=['POST']) def send_command(): return jsonify( {"message": "Command endpoint not implemented yet."} ), HTTP_501_NOT_IMPLEMENTED @app.route('/api/v1/probe/data', methods=['GET']) def get_data(): return jsonify({"message": "Data not found"}), HTTP_404_NOT_FOUND @app.route('/api/v1/probe/redirect', methods=['GET']) def redirect_endpoint(): response = make_response( jsonify({"message": "Redirecting..."}), HTTP_301_MOVED_PERMANENTLY ) response.headers['Location'] = '/api/v1/probe/telemetry' return response @app.route('/api/v1/probe/not_modified', methods=['GET']) def not_modified_endpoint(): response = make_response(jsonify({"message": "Not Modified"}), HTTP_304_NOT_MODIFIED) response.headers['ETag'] = 'some_etag' return response @app.route('/api/v1/probe/gone', methods=['GET']) def gone_endpoint(): return jsonify( {"message": "Resource permanently gone"} ), HTTP_410_GONE 後 # 1. Ensure your code has good functional coverage. from flask import Flask, jsonify, make_response from http import HTTPStatus app = Flask(__name__) # 2. Identify unused functions and constants # by reviewing your code or using static analysis tools. HTTP_200_OK = HTTPStatus.OK HTTP_301_MOVED_PERMANENTLY = HTTPStatus.MOVED_PERMANENTLY HTTP_304_NOT_MODIFIED = HTTPStatus.NOT_MODIFIED HTTP_404_NOT_FOUND = HTTPStatus.NOT_FOUND HTTP_410_GONE = HTTPStatus.GONE HTTP_501_NOT_IMPLEMENTED = HTTPStatus.NOT_IMPLEMENTED probe_telemetry = { "temperature": {"solar_panels": 150, "instrument_1": 50}, "position": {"x": 1000000, "y": 2000000, "z": 3000000, "velocity": {"vx": 100, "vy": 200, "vz": 300}}, "status": {"power_level": 95, "communication_status": "OK"} } @app.route('/api/v1/probe/telemetry', methods=['GET']) def get_telemetry(): return jsonify(probe_telemetry), HTTP_200_OK # 3. Analyze the added speculative code, just in case. @app.route('/api/v1/probe/send_command', methods=['POST']) def send_command(): return jsonify({"message": "Command endpoint not implemented yet."}), HTTP_501_NOT_IMPLEMENTED @app.route('/api/v1/probe/data', methods=['GET']) def get_data(): return jsonify({"message": "Data not found"}), HTTP_404_NOT_FOUND # 4. Remove anything unnecessary or unused. # 5. Perform comprehensive regression testing on your code. タイプ セミオートマチック [x] 段階的に実行し、反復で不要なコードを削除できます。 安全性 変更後にアプリケーションを徹底的にテストすれば、このリファクタリングは安全です。静的分析ツールを使用すると、まだ使用されているものを削除しないようにすることができます。 なぜコードの方が優れているのでしょうか? 未使用の要素を削除することで、明瞭性が向上し、複雑さが軽減されます。 コードの理解と保守が容易になります。 推測的なコードを削減することで、現在の実際の要件に集中できるようになります。 どのようにして全単射が改善されるのでしょうか? デッドコードと推測要素は、ソフトウェアと現実世界のモデル間の を破壊します。 バイジェクション これらの要素を削除すると、コードが 正確に表現できるようになり、コードがよりクリーンで現実に近くなります。 MAPPER を 制限事項 デッドコードを削除するには、それが本当に使用されていないという確信が必要です。 このプロセスは静的分析または徹底したコードベースの知識に依存しており、堅牢なツールがないとエラーが発生しやすくなります。  AIによるリファクタリング 適切な指示がなければ 具体的な指示 チャットGPT   チャットGPT   クロード クロード 困惑 困惑 副操縦士 副操縦士 ジェミニ ジェミニ タグ ブローター 関連するリファクタリング https://hackernoon.com/improving-the-code-one-line-at-a-time?embedable=true クレジット 画像は の によるものです Pixabay Peter H この記事はリファクタリング シリーズの一部です。   https://maximilianocontieri.com/how-to-improve-your-code-with-easy-refactorings?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.

2020 - Hacker Noon Contributor of the Year in REFACTORING

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リファクタリング 021 - デッドコードの削除

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