Зеленое кодирование — Tricentis: время тестирования неоптимальных алгоритмов и раздувание кода

Зеленое кодирование - Tricentis: время тестирования неоптимальных алгоритмов и раздувание кода

Это гостевой пост для Computer Weekly Developer Network, написанный Мэв Тернер, директором по продуктам и стратегии компании Трицентискомпания, известная своей платформой для тестирования программного обеспечения, предназначенной для обслуживания команд DevOps в средах гибкого кодирования.

Тернер утверждает, чтоХотя автоматическое тестирование жизненно важно для поддержания качества кода, существует несколько превентивных мер, которые разработчики могут реализовать для повышения эффективности кода, независимо от преимуществ автоматизации тестирования.

Тернер полностью пишет ниже следующее:

Выявление распространенных виновников

Неэффективный код часто возникает из-за множества факторов, включая неоптимальные алгоритмы, плохое управление ресурсами, избыточные вычисления и неадекватное использование памяти. Эта неэффективность может проявляться в медленном выполнении, чрезмерном потреблении памяти и увеличенном потреблении энергии. Устранив эти распространенные причины, разработчики могут значительно повысить производительность и устойчивость своих кодовых баз.

В условиях непрерывного развития ИИ разработчикам необходимо быть внимательными к возможному раздуванию кода, вызванному ИИ-кодом. Хотя решения на основе искусственного интеллекта предлагают потенциал для автоматизации повторяющихся задач и улучшения генерации кода, они также могут привести к сложностям и технической задолженности, если ими не управлять тщательно.

Чтобы справиться с этими проблемами, разработчикам необходимо ответственно относиться к использованию ИИ и плавно интегрировать инструменты на основе ИИ в свои текущие рабочие процессы разработки. Такой подход позволяет разработчикам использовать преимущества автоматизации, одновременно активно устраняя риски, связанные с раздуванием кода.

Включение разработки через тестирование

Разработка через тестирование (TDD) — это мощный подход, который может внести существенный вклад в создание «зеленого» кода, характеризующегося более высоким качеством и эффективностью. Делая упор на создание тестов перед написанием кода, TDD гарантирует, что разработчики с самого начала имеют четкое понимание ожидаемого поведения и функциональности своего кода.

Такой упреждающий подход побуждает разработчиков заранее учитывать крайние случаи, условия возникновения ошибок и соображения производительности, что приводит к созданию более надежного и отказоустойчивого кода. Посредством итеративного цикла написания тестов, реализации кода для выполнения этих тестов и рефакторинга по мере необходимости TDD обеспечивает постоянное внимание к качеству и удобству сопровождения кода. Последовательно проводя тесты на протяжении всего процесса разработки, TDD помогает выявлять и предотвращать дефекты на ранних этапах, в результате чего код становится более чистым, менее подверженным ошибкам и его легче поддерживать с течением времени. В конечном счете, TDD способствует развитию культуры совершенства и ответственности внутри команд разработчиков, что приводит к повышению качества кода и повышению общей надежности программного обеспечения.

Причины раздувания кода

Раздувание кода обычно происходит по нескольким причинам, например, из-за чрезмерно подробного синтаксиса, избыточных или неиспользуемых функций и отсутствия оптимизации во время разработки. Кроме того, устаревшие кодовые базы со временем могут накапливать технический долг, что приводит к раздутым и запутанным реализациям. Применяя методы чистого кодирования, принципы модульного проектирования и регулярный рефакторинг, разработчики могут уменьшить раздувание кода и поддерживать более компактные и управляемые базы кода.

Выбор языка программирования может существенно повлиять на эффективность кода и продуктивность разработчиков. Хотя современные языки, такие как Python, предлагают краткий синтаксис и обширные библиотеки, переход устаревших языков на новые языки не всегда может быть осуществимым или практичным. Вместо этого разработчикам следует сосредоточиться на оптимизации для конкретного языка, внедрении лучших практик и изучении инфраструктур и инструментов повышения производительности, адаптированных к выбранной ими языковой экосистеме. Неэффективный код имеет далеко идущие последствия, особенно в современных корпоративных средах, характеризующихся облачными вычислениями и распределенными системами. Чрезмерные циклы ЦП/ГП, раздутые требования к хранилищу и неэффективное использование сети могут привести к увеличению эксплуатационных расходов, ухудшению пользовательского опыта и проблемам с масштабируемостью.

Оптимизируя эффективность кода, разработчики могут минимизировать потери ресурсов и повысить общую устойчивость своих приложений.

Сторонник Snappy-синтаксиса: Мэв Тернер, директор по продукту и стратегии компании Трицентис.

Инструменты наблюдения играют решающую роль в выявлении узких мест производительности, моделей использования ресурсов и развертываний с избыточным выделением ресурсов. В контексте Kubernetes и архитектур микросервисов решения для наблюдения дают представление об оркестрации контейнеров, зависимостях сервисов и распределении ресурсов, позволяя разработчикам точно настраивать свои развертывания для достижения оптимальной эффективности.

Баланс между централизацией и эффективностью

Хотя решения «Платформа как услуга» (PaaS) и «Инфраструктура как услуга» (IaaS) обеспечивают удобство и масштабируемость, неправильное управление может привести к увеличению сложности и накладных расходов. Разработчики должны найти золотую середину между централизацией и эффективностью, используя облачные технологии и платформы автоматизации. Это позволяет оптимизировать процессы развертывания, оптимизировать использование ресурсов и снизить операционную нагрузку.

Оценка чистоты и эффективности кода требует комплексной стратегии, включающей анализ сложности кода, профилирование производительности и соблюдение соглашений по кодированию. Использование таких инструментов, как статические анализаторы кода, метрики покрытия кода и плагины линтера, может дать ценную информацию о качестве кода и выявить возможности для улучшения. Более того, введение внутренних правил кодирования и содействие проверкам кода могут способствовать формированию культуры, ориентированной на качество и подотчетность среди команд разработчиков.

Самоконтроль и внешние стандарты

Хотя самоконтроль дает разработчикам возможность брать на себя ответственность за качество кода, установление внешних стандартов и руководств предлагает отправную точку для оценки и поощряет внедрение передовых отраслевых практик. Будь то внутренние проверки кода, экспертные оценки или соблюдение признанных стандартов, таких как ISO 25010 (модель качества программного обеспечения), организации могут поддерживать стандарты качества и поддерживать единообразие во всех своих репозиториях кода.

Поделиться в соцсетях