Poleziți codul pe care nimeni nu îl atinge în timp ce hotspot-urile reale ard 
 
 TL;DR: Nu pierdeți timpul refactorizând codul care nu se schimbă niciodată; concentrați-vă pe zonele cu probleme modificate frecvent. TL;DR: Nu pierdeți timpul refactorizând codul care nu se schimbă niciodată; concentrați-vă pe zonele cu probleme modificate frecvent. Probleme 
 
 
 
 
 
 
 Eforturi pierdute Priorități greșite Problemele reale pierdute Productivitatea echipei scade Alocarea necorespunzătoare a resurselor Sentimentul fals al progresului Soluții 
 
 
 
 
 
 Analiza schimbării frecvenței Identificarea hotspot-urilor de cod Utilizarea datelor de control al versiunii Accent pe zonele active Codul de măsurare Churn Recomandări ️ https://hackernoon.com/refactoring-021-remove-dead-code?embedable=true Contextul Acesta este mirosul anti-cod. Vei întâlni coduri urâte cu condiții complexe, funcții lungi și denumiri proaste. Vă amintiți de motto-ul lui Uncle Bob de a părăsi campingul mai bine decât atunci când l-ați găsit. Instinctul tău de refactorizare pornește și petreci zile curățându-l. Te simți productiv, dar îți pierzi timpul. Codul rău este problematic numai atunci când . you need to change it Codul stabil, chiar dacă este scris prost, nu vă afectează productivitatea. Adevărata datorie tehnică constă în hotspot-urile de cod: zone care sunt atât problematice, cât și modificate frecvent. Cele mai multe baze de coduri urmează o distribuție extremă în care . 5% din cod primește 90% din modificări Fără a analiza istoricul de control al versiunilor, nu puteți identifica care cod neplăcut contează de fapt. În cele din urmă, rezolvi lucrurile greșite, în timp ce problemele reale rămân intacte. Trebuie să abordați datoria tehnică, acordând prioritate codului cu calitate scăzută și frecvență ridicată de schimbare. Tot restul este optimizare prematură deghizată ca meserie. Sample Cod greșită 🙂 # 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
 Dreaptă 🙂 # 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
 Detecţie [X] Semiautomată Puteți detecta acest miros prin analizarea istoricului de control al versiunilor. Urmăriți ce fișiere se schimbă cel mai des și corelați acest lucru cu metrica calității codului. Instrumente precum Analiza git log sau script-urile personalizate vă pot arăta hotspot-urile reale. codificare Urmărește-ți codul pe care îl schimbați mai des. defectelor Excepţii Uneori trebuie să refactorizați codul stabil atunci când: 
 
 
 
 
 Dezvoltarea noilor caracteristici necesită schimbări adaptative Vulnerabilitățile de securitate necesită corecții Conformitatea normativă necesită schimbări Ești pe cale să reactivezi caracteristicile adormite Cheia este luarea intenționată a deciziilor bazate pe date reale, nu pe ipoteze. ️ ️ 
 
 Datorii tehnice Nivel [X] Între timp De ce este importantă mișcarea ️ În timp ce construiești o Între codul dvs. și comportamentul din lumea reală, veți observa că unele părți ale sistemului dvs. se schimbă mai activ decât altele. Harta dumneavoastră Ar trebui să reflecte această realitate. Bijecii Când refactorizați codul stabil, rupeți corespondența dintre efortul de dezvoltare și valoarea reală a afacerii. Tratați toate codurile în mod egal în modelul dvs. mental, dar lumea reală arată modele extreme de utilizare în care un mic procent de cod se ocupă de marea majoritate a modificărilor. Optimizezi pentru o lume imaginară în care toate codurile contează în mod egal. Generația Unele generatoare de cod sugerează refactorări fără a lua în considerare frecvența schimbării. Instrumentele și lanterne AI analizează codul în mod static și recomandă îmbunătățiri bazate numai pe modele, nu pe utilizare. Nu accesează istoricul de control al versiunilor pentru a înțelege ce îmbunătățiri contează cu adevărat, cu excepția cazului în care Spuneți-le să o facă. explicit Inteligența artificială ar putea marca fiecare funcție lungă sau condiționată complexă, tratând o metodă de moștenire dormitoare de 500 de linii la fel ca o funcție la fel de confuză pe care o modificați zilnic. Detecție AI vă poate ajuta să corectați acest miros de cod dacă îi oferiți contextul potrivit. Fără aceste informații, AI va face aceleași greșeli pe care le fac oamenii: recomandarea refactoring-urilor bazate pur pe structura codului. Încercați! Amintiți-vă: Asistenții AI fac multe greșeli 
 
 Prompt sugerat: Analizați istoricul git al acestei baze de coduri pentru a identifica fișierele cu o frecvență mare de schimbare. Apoi revizuiți metrica calității codului pentru acele fișiere. Recomandați refactorizarea numai la intersecția dintre codul de înaltă calitate și codul de calitate scăzută. Ignorați codul de calitate scăzută stabil." Prompt sugerat: Analizați istoricul git al acestei baze de coduri pentru a identifica fișierele cu o frecvență mare de schimbare. Apoi revizuiți metrica calității codului pentru acele fișiere. Recomandați refactorizarea numai la intersecția dintre codul de înaltă calitate și codul de calitate scăzută. Ignorați codul de calitate scăzută stabil." Fără instrucțiuni corespunzătoare 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 Chată Claude perplexitate Copilotul Tu Gemenii profunzime Țintă AI Grocă Cuvânt Cu instrucțiuni specifice 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 Chată Claude perplexitate Copilotul Tu Gemenii profunzime Țintă AI Grocă Cuvânt Concluzie Nu puteți îmbunătăți productivitatea polizând codul care nu se schimbă niciodată. contează doar atunci când vă încetinește, ceea ce se întâmplă în codul pe care îl modificați de fapt. Datorii tehnice Concentrați-vă eforturile de refacție acolo unde vă înmulțesc impactul: punctele fierbinți unde calitatea slabă se întâlnește cu schimbări frecvente. Toate celelalte sunt Mascată ca excelență în inginerie. procrastination Lăsați codul urât stabil să se odihnească în pace. Timpul uman este prea prețios pentru a-l irosi pe probleme care nu există. Relații 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 Mai multe informații https://www.youtube.com/v/F5WkftHqexQ?embedable=true Disclaimer Mirosurile sunt ale mele . Opinia Credite Fotografie de este Viktor Keri Unsplash 
 
 Prima regulă a optimizării este: Nu o face; a doua regulă este: Nu o face încă. Prima regulă a optimizării este: Nu o face; a doua regulă este: Nu o face încă. Michael A. Jackson https://hackernoon.com/400-thought-provoking-software-engineering-quotes?embedable=true Acest articol face parte din seria CodeSmell. 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 - Pierderea timpului refactorizând codul murdar

About Author

COMENTARII

Etichete suspendate

ACEST ARTICOL A FOST PREZENTAT IN

Related Stories

The Spacecoin Writing Contest by Spacecoin and HackerNoon: Round 2 Results 🎉

Intel Stuns Employees By Cutting Free Office Fruit (And Staff)

The Data Behind Colorado's First-ever Rural Venture Capital Pitch Event

How Soon Can Google Investors Make Bank?

The Spacecoin Writing Contest by Spacecoin and HackerNoon: Round 2 Results 🎉

Intel Stuns Employees By Cutting Free Office Fruit (And Staff)

The Data Behind Colorado's First-ever Rural Venture Capital Pitch Event

How Soon Can Google Investors Make Bank?

Light-Mode

Classic

Newspaper

Minty

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps