Дефрагментация мозга. Софтостроение изнутри

В другом случае на форме Delphi-приложения имелась группа из двух опций (радиокнопок) для взаимоисключающего выбора. Кнопки были подписаны как «Объём ограничен» и «Объём неограничен». Вроде бы ничего особенного. Но открываем форму и обнаруживаем, что кнопка с надписью «Объём ограничен » поименована программистом как «КнопкаОб Не ограничен». И, разумеется, наоборот. Ошибся человек, бывает…

К счастью, в коде формы есть только одно место, где значения кнопок используются. Видимо, во избежание путаницы процедура оформлена следующим образом:

var ОбъёмТакиОграничен: boolean;

…

if КнопкаОбНеограничен. Выбрана then

ОбъёмТакиОграничен:= true

else

ОбъёмТакиОграничен:= false;

…

ВызовКакойТоФункции(ОбъёмТакиОграничен);

Дальше ревизия коснулась SQL-кода. Программист пытался выбрать следующий элемент списка, обрабатывая только первую запись из пришедшего по запросу набора. При этом сортировку он делал совсем по другой колонке, нежели порядковый номер в списке. В итоге выбиралось что угодно, но не следующий элемент.

Не буду утомлять вас другими примерами, надеюсь, вы просто поверите в их многочисленность и оригинальность. Мне хотелось лишь донести простую мысль, что ревизия кода, несомненно, весьма полезная процедура, но как минимум при двух условиях:

• эта процедура регулярная и запускается с момента написания самых первых тысяч строк;

• процедуру проводят специалисты, имеющие представление о системе в целом. Потому что отловить бесполезную цепочку условных переходов может и компилятор, а вот как отсутствие контекста транзакции в обработке повлияет на результат, определит только опытный программист.

Дж. Фокс [2] выводит из своего опыта проектной работы в IBM важную мысль, что большой ошибкой является привлечение к процессу внутреннего тестирования и обеспечения качества посредственных программистов. По его мнению, компетентность специалиста в этом процессе должна быть не ниже архитектора соответствующей подсистемы. Действительно, ведь оба работают примерно на одном уровне, просто один занят анализом, а другой – синтезом. Качество кода во многом зависит от степени повторного использования, поэтому приведу простой и доступный способ проверки того, не занимается ли ваша команда программистов копированием готовых кусков вместо их факторизации. Для этого регулярно делайте сжатый архив исходников, например zip с обычным коэффициентом компрессии, и оценивайте динамику роста его размера относительно количества строк. Если размер архива растёт медленнее, чем количество строк, это означает рост размера кода за счёт его копирования.

Наживулька или гибкость?

Приходишь в отечественную компанию, смотришь, как у нее устроено IT, и видишь, что люди просто упали с дуба.

М. Донской, из интервью

Не все гигагерцы и гигабайты расходуются впустую. Кризис в софтостроении, о котором говорят уже более 30 лет, продолжается. В ответ на усложняющиеся требования к программным системам и неадекватные им методологии (технологии), особенно в части моделирования и проектирования, индустрия выставила свое решение. Оно состоит в достижении максимальной гибкости средств программирования и минимизации ошибок кодирования. Проще говоря, если мы не можем или не успеваем (что в итоге приводит к одному и тому же результату) достаточно хорошо спроектировать систему, значит, надо дать возможность быстро и с минимальными затратами её изменять на этапе кодирования. Но принцип для заказчика остался прежним: «Быстро, качественно, дёшево – выбери два критерия из трёх».

Поднимать тему так называемой гибкой ( agile ) разработки программ достаточно рискованно. С одной стороны, вокруг сюжета много шума, эмоций и мало объективной фактической информации. С другой – большинство встречавшихся мне собеседников опирались больше на веру, чем на рациональные аргументы, что делало дискуссию бессмысленной. Но мы тем не менее попробуем.

Причина возникновения экстремальных методик, сосредоточенных на фазе кодирования, не случайна. Американский специалист по методологиям софтостроения Кэпер Джонс в своей книге[23] приводит весьма удручающие статистические данные, например:

• среди проектов с объёмом кода от 1 до 10 миллиона строк только 13 % завершаются в срок, а около 60 % свёртываются без результата;

• в проектах от 100 тысяч до 1 миллиона строк эти показатели выглядят лучше (примерно 25 % и 45 %), но признать их удовлетворительными никак нельзя;