Best Practices

Представьте: вы только что потратили 3 дня на автоматизацию вашего конвейера развёртывания. Сценарий состоит из 842 строк YAML-лапши. Он ломается по воскресеньям. Вашей системе CI/CD теперь нужна терапия. Добро пожаловать в театр автоматизации — где мы решаем проблемы, которые создали, покупая больше клавиатур. # Тот момент, когда понимаешь, что автоматизация — это не магия def should_automate(task): time_saved = estimate_time(task) setup_cost = random.randint(100, 500) # Потому что кто на самом деле это отслеживает?...

Мы все бывали в такой ситуации — смотрели на два почти одинаковых блока кода, как растерянные близнецы на семейном воссоединении: «Разве ты не Билли?» «Нет, я Боб!» «Но у вас обоих одинаковый нос!» Такое космическое дублирование кода — именно то, что пытается предотвратить принцип DRY (Don’t Repeat Yourself). Давайте разберёмся, как применять этот принцип, не превращая нашу кодовую базу в излишне усложнённую машину Рубе Голдберга. Принцип DRY демистифицирован DRY — это не просто предотвращение копирования и вставки, это управление знаниями....

Мы все бывали в такой ситуации — смотрели на утилитный класс десятилетней давности, который стал монстром Франкенштейна в вашей кодовой базе. «Но он же переиспользуемый!» — настаивает ваш коллега, пока вы обнаруживаете, что теперь в нём 47 необязательных параметров и жёсткая привязка к IE6. Давайте разберёмся, когда написание нового кода может спасти ваше душевное равновесие (и стек). Скрытые затраты на переиспользование 1. Ловушка чрезмерной обобщённости Переиспользуемый код часто начинается с благих намерений:...

Представьте: вы на code review, с четвёртой чашкой кофе за утро в руках, и тут кто-то бросает такую фразу: «Зачем здесь использовать списковое включение? Поиск по словарю выполняется за O(1)!» Между тем рассматриваемый метод обрабатывает максимум три элемента. Поздравляем — вы только что стали свидетелем преждевременной оптимизации в естественной среде обитания. Высокая цена ранней оптимизации Начнём с истории, которую вы, возможно, узнаете: # «Оптимизированный» подход results = [] for i in range(0, len(data), 1): temp = process(data[i]) results....

Мы все бывали в такой ситуации — вы пишете красивый код, который прекрасно работает… пока не попытаетесь его протестировать. Внезапно ваш шедевр превращается в ворчливого кота, который шипит при каждой попытке проверить его поведение. Давайте разберёмся, как писать код, который радостно мурлычет при тестировании, используя проверенные паттерны и немного юмора. Синдром ворчливого кода: почему важна тестируемость Представьте, что вы пытаетесь измерить температуру кота с помощью термометра для индейки. Именно так ощущается тестирование тесно связанного кода....