Alan Carter - The Programmers Stone (Программистский камень) Страница 28
- Категория: Компьютеры и Интернет / Прочая околокомпьтерная литература
- Автор: Alan Carter
- Год выпуска: неизвестен
- ISBN: нет данных
- Издательство: неизвестно
- Страниц: 42
- Добавлено: 2019-05-28 14:39:16
Alan Carter - The Programmers Stone (Программистский камень) краткое содержание
Прочтите описание перед тем, как прочитать онлайн книгу «Alan Carter - The Programmers Stone (Программистский камень)» бесплатно полную версию:Попытка разобраться и понять, как программировать эффективно. С точки зрения авторов, проблема создания эффективных программ скрыта в способе мышления человека при решении задач. Людям свойственны две стратегии мышления — «паковка» (packing) и «отображение» (mapping). Стать хорошим программистом можно лишь освоив «отображение».© Википедия
Alan Carter - The Programmers Stone (Программистский камень) читать онлайн бесплатно
Вот два глубоких вопроса, возникающих при поиске объектов и попытках найти их взаимосвязи:
Кто кого порождает? Кто чьи методы использует?
Имея в проекте чистый класс System (Система), гораздо легче построить иерархию наследования и увидеть, откуда приходят такие вещи как GUI и ввод/вывод на ленту, не говоря уже о событиях, запускаемых по таймеру! Это не означает, что на более поздней стадии проектирования функциональность нельзя поместить в специализированные классы, но в проекте это дает реальности мира пользователя равный вес с реальностью системы, поэтому результат будет удовлетворять обоим критериям.
Битва с абстрактным набором беспорядочно летающих вокруг классов без способа сверки с реальностью так же безнадежна, как и любая другая деятельность, если вы не знаете, что же вы делаете.
Конечно, потребность в классе System (Система) исчезает, если кому-то нужно просто моделирование, а не автоматизация бизнес-процессов, в которых не представлены управляющие системы. Каким мог бы быть подход в таком случае? Здесь мы напираем на то, что проектирование, формируемое стратегией картостроения, включает в себя больше, чем просто набор процедурных действий. Это означает очерчивание проблемы, прояснение желаний, нахождение точки оптимального приложения сил между динамикой проблемы и семантикой системы. Если ваш проект не получает преимуществ от класса System (Система), не используйте его!
Детекторы утечки памяти
На рынке имеется ряд продуктов, которые на основе различных стратегий обнаруживают утечки памяти в приложениях. Утечка памяти — это то, что случается, когда программа запрашивает блок памяти из кучи (используя, например, malloc() в Cи под UNIX или DOS, или оператор new в C++), а затем забывает вернуть его обратно по своему завершению. Иногда это приводит к нарушению работы других процессов, работающих на той же платформе, поскольку некоторые операционные системы позволяют одному процессу захватить всю имеющуюся память системы и файл подкачки.
Даже если операционная система достаточно разумна, чтобы ограничить выделяемую отдельному процессу память, приложение может вскоре исчерпать свою квоту, что обычно заканчивается сбоем с точки зрения пользователя.
Поэтому утечки памяти — это Плохая Вещь.
Это причина того, почему люди продают, и покупают, детекторы утечки памяти. Неприятность в том, что утечки — это симптом проблемы, а не причина проблемы. Не так трудно вызвать free() или удалить объекты, которые больше не нужны. Применение delete к коллекции указателей на активные объекты — вот опасное занятие, как и перезаписывание их адресов. Что если эти объекты, скажем, зарегистрировали функции обратного вызова (callbacks) в GUI? Как же их освободить? Деструкторы вне контроля — это программист вне контроля. Если программист не может продемонстрировать контроль над объектами, которого достаточно для избежания утечек памяти, то как мы можем думать, что правильно еще хоть что-нибудь?
Концептуальная целостность — это одна из самых сильных подпорок в сохранении контроля над объектами. Полезное общее правило (хотя, как и все правила, не всегда применимое) должно говорить, что уровень, который конструирует модуль, должен отвечать за его уничтожение. Это, по крайней мере, фокусирует внимание на жизненном цикле объектов, а не на всего лишь нескольких аспектах их поведения, которые можно проследить на диаграммах использования.
Таймауты
Один из наиболее эффективных способов получения «затравки» для генератора случайных чисел — посмотреть на системные часы. Аналогично, если два процесса работают на одном и том же процессоре, то мы никогда не сможем предсказать, сколько времени пройдет от запуска программы до достижения заданной точки в программе. Мы не можем даже точно предсказать, сколько процессорного времени будет выделено каждому процессу.
Таким образом, таймауты — это Плохая Вещь. Есть мнение, что они значительно увеличивают пространство состояний системы, что делает поведение системы гораздо хуже предсказуемым для проектировщика. При отладке они могут привести к условиям, при которых невозможно будет воспроизвести сбой. Не используйте их, кроме тех случаев, когда они абсолютно необходимы.
Коммуникационные уровни часто обязаны использовать таймауты, поскольку когда приходит время их работы, единственный способ обнаружить, что удаленное устройство готово к взаимодействию — послать ему сообщение и дождаться, посылает ли оно ответ. Как долго нужно ждать? «Проблема Византийских полководцев» (`Byzantine Generals' Problem') это иллюстрирует. Поэтому в большинстве современных систем есть таймауты на уровне коммуникации, но нет никакого оправдания использовать их повсюду, и там, где они должны использоваться, они должны быть сокрыты внутри инкапсулирующего объекта, который для целей отладки может быть заменен на детерминированный генератор событий (например, нажатие клавиши).
Проектируй для тестирования
Редко бывает достаточно, что наши системы работают. Обычно нам также нужно знать, что они работают хорошо. Это положение может показаться тривиальным, но из него есть следствия для того, как нам организовать свою работу.
На уровне выявления требований мы можем обследовать определенный участок проблемной области, который, как мы предполагаем, может стать источником проблем, даже не зная, собрали ли мы всю относящуюся к проблеме информацию. Для повышения уверенности, что мы ничего не упустили, нам нужно пристально посмотреть пошире, чтобы увидеть, куда что уходит, и откуда что приходит. Мы должны найти способ представления этих потоков, чтобы можно было охватить одним взглядом большую картину. Стопки прозы или толстые папки Диаграмм Потоков Данных здесь совсем не помогут (хотя они могут пригодиться где-то в другом месте проекта), поскольку они не позволят нам увидеть одним взглядом, что нет потерянных концов. Если мы можем убедиться, что нет потерянных концов, то мы с основанием можем быть уверены, что здесь нет скрытых ужасов, которые мы обнаружим во время реализации. Это пример технологии картостроителя для очерчивания проблемы.
На архитектурном и детальном уровнях проектирования применяется та же идея. Рассматривая наш проект, мы представляем себе наши идеи как можно большим числом способов и проверяем, сможем ли мы их разрушить. Это важно, что мы используем некоторые черты проекта, такие как число возможных состояний на входе, чтобы показать, что система, которую мы проектируем, будет устойчива во всех случаях, показав, что мы рассмотрели все случаи. Это не означает, что мы пытаемся просмотреть все варианты — вместо этого мы находим средства сгруппировать эти варианты, и показать, что мы рассмотрели все группы.
При пошаговой отладке с помощью символьного графического отладчика в каждой точке принятия решения нам следует рассмотреть все обстоятельства, при которых принят путь, который мы выбираем, и также следует проследить все другие варианты путей.
Во всех этих ситуациях проектирование для тестирования начинается с разбиения нашей работы на уровни так, чтобы ее корректность была доступна для проверки. В свете этого интересно рассмотреть, что мы подразумеваем под математическим доказательством. Предназначение доказательства обычно описывают как то, что показывает, что утверждение имеет место. Это действие-центрический взгляд на вещи, присущий паковщикам. Описание предназначения доказательства с точки зрения картостроителя состоит в том, что оно показывает нам утверждение в новом свете, в котором истинность утверждения очевидна для проверки. Для картостроителей доказательство не просто устанавливает факт, оно так же увеличивает наше понимание. Недавно мы видели полученные с помощью компьютера доказательства, которые удовлетворяют целям паковщика, но не дают ничего для целей картостроителя. Эти доказательства, поскольку они не используют силу, которая приходит от понимания, слабее. Так ли необходимо, чтобы корректность кода (оставим в стороне архитектуру компьютера), который выполняет поиск, была очевидна для проверки?
Мудрые архитекторы обычно разделяют свои проекты на уровни так, что прослеживаются отдельные дискретные стадии при переходе от кода, взаимодействующего с пользователем, к коду, взаимодействующему с операционной системой. Каждый из этих уровней предоставляет возможность написать небольшое тестовое приложение. Обычно этими возможностями следует воспользоваться, поскольку хотя это, как может показаться, и вызывает рост стоимости, выявление ошибок, которые не имеют хорошо определенных тестовых точек, может неимоверно осложнить фазу окончательного тестирования и отнимет кучу времени. Чтобы полностью воспользоваться этими тестовыми возможностями, нам следует предусмотреть тестирование при определении API для наших уровней. Можно ли упростить определения API так, что мы сможем уменьшить количество всех возможных вызовов, которые не имеют смысл? Каждый уровень обязан проверять свой вход, либо, если время очень критично, требовать предварительно выверенных входных значений. Тестирование должно гарантировать, что эта логика работает в соответствии условиями функционирования этого уровня. Если API можно упростить, то одновременно автоматически упрощаются требования к тестированию.
Жалоба
Напишите нам, и мы в срочном порядке примем меры.