Nettoyer les poubelles
TL;DR : éliminez les fonctions, constantes et codes « juste au cas » inutilisés.
Problèmes résolus
Code mort
Code juste au cas où
Maintenabilité réduite
Bateaux d'ancrage
Charge Cognitive
Odeurs de code associées

Code Odeur 09 - Code Mort
Maxi Contieri ・ 28 octobre 2020

Code Odeur 54 - Bateaux à ancre
Maxi Contieri ・ 6 janvier 21

Code Odeur 148 - ToDos
Maxi Contieri ・ 13 juillet 22
Mesures
Assurez-vous que votre code a une bonne couverture fonctionnelle.
Identifiez les fonctions et constantes inutilisées en examinant votre code ou en utilisant des outils d'analyse statique.
Analysez le code spéculatif ajouté, juste au cas où.
Supprimez tout ce qui est inutile ou inutilisé.
Effectuez des tests de régression complets sur votre code.
Exemple de code
Avant
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
Après
# 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.
Taper
[X] Semi-automatique
Sécurité
Cette refactorisation est sûre si vous testez minutieusement votre application après les modifications. Les outils d'analyse statique peuvent vous aider à garantir que vous ne supprimez rien encore en cours d'utilisation.
Pourquoi le code est-il meilleur ?
Vous améliorez la clarté et réduisez la complexité en supprimant les éléments inutilisés.
Votre code devient plus facile à comprendre et à maintenir.
Réduire le code spéculatif permet également de vous concentrer sur les exigences actuelles et réelles.
Comment améliore-t-il la bijection ?
Le code mort et les éléments spéculatifs brisent Bijection entre votre logiciel et le modèle du monde réel.
La suppression de ces éléments garantit que votre code représente avec précision votre
MAPPER, le rendant plus propre et plus proche de la réalité.
Limites
La suppression du code mort nécessite l'assurance qu'il est réellement inutilisé.
Ce processus repose sur une analyse statique ou une connaissance approfondie de la base de code, qui peut être sujette aux erreurs sans outils robustes.
Refactoriser avec l'IA
Without Proper Instructions | With Specific Instructions |
---|---|
ChatGPT | ChatGPT |
Claude | Claude |
Perplexity | Perplexity |
Copilot | Copilot |
Gemini | Gemini |
Balises
- Bouffants
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Refactoring 003 - Extraire la constante
Maxi Contieri ・ 2 janvier 22
Crédits
Image de Peter H de Pixabay
Cet article fait partie de la série Refactoring.

Comment améliorer votre code avec des refactorisations faciles
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Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

Python et C ont chacun leurs propres avantages, et le choix doit être basé sur les exigences du projet. 1) Python convient au développement rapide et au traitement des données en raison de sa syntaxe concise et de son typage dynamique. 2) C convient à des performances élevées et à une programmation système en raison de son typage statique et de sa gestion de la mémoire manuelle.

Le choix de Python ou C dépend des exigences du projet: 1) Si vous avez besoin de développement rapide, de traitement des données et de conception du prototype, choisissez Python; 2) Si vous avez besoin de performances élevées, de faible latence et de contrôle matériel, choisissez C.

En investissant 2 heures d'apprentissage Python chaque jour, vous pouvez améliorer efficacement vos compétences en programmation. 1. Apprenez de nouvelles connaissances: lire des documents ou regarder des tutoriels. 2. Pratique: Écrivez du code et complétez les exercices. 3. Revue: consolider le contenu que vous avez appris. 4. Pratique du projet: Appliquez ce que vous avez appris dans les projets réels. Un tel plan d'apprentissage structuré peut vous aider à maîtriser systématiquement Python et à atteindre des objectifs de carrière.

Les méthodes pour apprendre Python efficacement dans les deux heures incluent: 1. Passez en revue les connaissances de base et assurez-vous que vous connaissez l'installation de Python et la syntaxe de base; 2. Comprendre les concepts de base de Python, tels que les variables, les listes, les fonctions, etc.; 3. Master Basic et Advanced Utilisation en utilisant des exemples; 4. Apprenez des erreurs courantes et des techniques de débogage; 5. Appliquer l'optimisation des performances et les meilleures pratiques, telles que l'utilisation des compréhensions de la liste et le suivi du guide de style PEP8.

Python convient aux débutants et à la science des données, et C convient à la programmation système et au développement de jeux. 1. Python est simple et facile à utiliser, adapté à la science des données et au développement Web. 2.C fournit des performances et un contrôle élevés, adaptés au développement de jeux et à la programmation système. Le choix doit être basé sur les besoins du projet et les intérêts personnels.

Python est plus adapté à la science des données et au développement rapide, tandis que C est plus adapté aux performances élevées et à la programmation système. 1. La syntaxe Python est concise et facile à apprendre, adaptée au traitement des données et à l'informatique scientifique. 2.C a une syntaxe complexe mais d'excellentes performances et est souvent utilisée dans le développement de jeux et la programmation système.

Il est possible d'investir deux heures par jour pour apprendre Python. 1. Apprenez de nouvelles connaissances: apprenez de nouveaux concepts en une heure, comme les listes et les dictionnaires. 2. Pratique et pratique: utilisez une heure pour effectuer des exercices de programmation, tels que la rédaction de petits programmes. Grâce à une planification et à une persévérance raisonnables, vous pouvez maîtriser les concepts de base de Python en peu de temps.

Python est plus facile à apprendre et à utiliser, tandis que C est plus puissant mais complexe. 1. La syntaxe Python est concise et adaptée aux débutants. Le typage dynamique et la gestion automatique de la mémoire le rendent facile à utiliser, mais peuvent entraîner des erreurs d'exécution. 2.C fournit des fonctionnalités de contrôle de bas niveau et avancées, adaptées aux applications haute performance, mais a un seuil d'apprentissage élevé et nécessite une gestion manuelle de la mémoire et de la sécurité.


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