让你的软件永生,就靠这7个规则
生命会逝去,但一个好的软件不会。
要想写出一个“永垂不朽”的软件,关键是你能否遵循以下规则:
1、模块化
规则1:模块化。在一个模块中找bug总比在整个代码库里找简单得多。
人脑是极其复杂的生物,可以设计出能处理复杂问题的CPU,但自我本身却处理不来这些问题。想要证明吗?那么告诉我,在不使用任何计算器,纯心算的条件下,你能算出13*35是多少么。我敢打赌,你不能。至少在短时间内你办不到。
但是,我们擅长将复杂的问题分解为更容易解决的问题。
13*10是多少?130。
13*5呢?那就是130/2=65。
130*3?390。
390+65是多少?455。答案就是它了!
这就是如何分解问题的一个事例:将一个大型的复杂问题分解为一个个独立的小型的简单问题,从而快速得出正确的答案。
我们也可以按照同样的逻辑对待软件。模块化的代码不仅易于阅读,而且更容易调试。在大多数情况下,堆栈跟踪只会导致非常小的代码子集,而不是一下子出来个1000行代码的文件。甚至在更新某个特定模块时,也不需要捣腾整个系统——只要正在更新的那部分就可以了。
2、测试
规则2:任何不经过测试的代码都是耍流氓。
很多人认为测试和写软件是两码事,即使是在学校中,教师会教你如何使用C ++模板,却不会告诉你如何测试。在线教程能教你如何在Brainfuck制作web服务器,却不会说明如何测试。而这就是问题的所在。
有人说,我们应该在编写实际的应用程序逻辑之前就先写好测试。
但是在我看来,什么时候写测试其实并没有关系,只要写了就ok。不要试图一步登天,不要想着刚开始就写得出完美的测试:从简单的起步。用蛮力方式测试(如print(add(1,1)=2)),然后再测试对应语言的框架。
测试有助于我们了解软件的复杂性。你可以学到如何将软件模块化为可以独立的测试件。
3、持续集成
规则3:使用持续集成。只要出现问题代码,就会通知你。
你写的测试,你必须确保可以应用于多种环境(例如Python的多个版本)。并且如果需要作出任何改动,也得测试。
当然你也可以手动操作命令行,但是使用持续集成的平台更方便,更快捷,成本更低。
4、自动化
规则4:自动化。自动化可以减少步骤,节约时间。
我看到很多人会存储命令txt文件,以便需要的时候可以复制粘贴。我建议你不妨学习bash脚本(和/或Python)。
以下是一些你必须自动化的bash脚本任务:
将README.md转换为其他格式(取决于不同的分销渠道要求)
自动化测试(包括创建模拟服务器和/或数据,删除临时文件等)。
阶段化代码给开发服务器。
部署到生产。
自动化的更新依赖(特别是当更新有可能会破坏现有的API时,尤其要小心)。
5、冗余
规则5:冗余版本控制:不要仅依赖于Git,可以使用多个同步异地的远程遥控,增加冗余。
俗话说,鸡蛋不能放在同一个篮子里。如果你的代码只托管在Github上,那么一旦Github出现故障等,你的工作流程就会受影响。
给你个参考,我的代码是这么存储的:
所有代码都放在Dropbox的“Codebase”文件夹中。自动同步变化。
在Github也放上几乎所有的代码。
最重要的代码,则同时放在两处比较秘密的地方。
你看,除非世界末日,不然我的代码怎么搞也不会丢失。
6、提交
规则6:提交:做一点小小的改变,然后频繁提交,不要出现问题代码。
很多程序员将版本控制系统当作是备份方式,而非维护历史的一种手段。要知道,像这些历史信息是没用的,除非你想要做的只是检索文件。
在你提交改动信息一个星期后,因为发现引入了一个新的bug,所以你需要恢复原先的内容。但是现在,因为你提交的信息已经覆盖了原先的信息,那么你就只能慢慢摸索原来是怎么写的了。
版本控制系统,正是为了防止出现这样的情况。
如果你觉得写出好的提交很难,那么可以按照下面这个模板走:
每次提交都应该有一个目的。确定是修复bug,添加新的功能,还是删除现有的功能?
改动一次提交一次。
提交信息包括发布排序号码。
提交描述中应说明改动情况。这取决于项目的指导方针,通常包括是什么造成了bug,如何修复,以及如何对改动进行测试。
提交信息应写得明白易懂。
7、计划
规则7:有计划:为最坏的情况作准备。如果确实出现了错误应怎么做?在文件中详细说明这些步骤。
即使照着上面的6条规则一丝不苟地执行,写出来软件也不可能尽善尽美。如果你曾这样想过,那就未免过于天真了。
不怕一万,就怕万一。
可以制定一个计划,为最坏的情况作准备。如果网站流量一下子太多了怎么办?出现未知bug,导致系统瘫痪,可以到哪里去扒拉出备份?半夜三更服务器宕机,可以找谁?
好好考虑这些情况。但也不必过于杞人忧天。然后尽可能自动化可以自动化的步骤。
详细地记录到文档中。
结束
记住,你的软件是你的遗产。它能活得多久完全取决于你。So,软件是朝生暮死还是永垂不朽,就看你怎么做了。
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