Чед Фаулер - Программист-фанатик
Разумеется, подобные мероприятия происходят не только у джазовых музыкантов. Классические композиторы делают то же самое. И даже писатели и поэты. Скульпторы и художники. Изучение работ мастеров является важным компонентом становления нового мастера.
Прослушав джазовую запись, мы обсуждаем, какими музыкальными устройствами пользовался импровизатор для передачи своей мысли. «Класс! Ты слышал, как он начал отступать от основной темы в конце этой формы?» или «Как-то странно он играл на фоне этого бита во время перехода». Эти обсуждения помогают нам открыть и понять приемы, которые можно вставить в следующую импровизацию.
Чтобы проникнуть в суть, анализируй чужой код.
Дизайн и программирование ПО в этом отношении во многом похожи на различные области искусства. В поисках шаблонов и трюков приходится анализировать огромные объемы готового кода. Образцы разработки, с которыми можно познакомиться в книге «Приемы объектно-ориентированного проектирования. Паттерны проектирования» (Design Patterns: Elements of Reusable Object-Oriented Software) появились как попытка обнаружить и документировать допускающие многократное использование решения часто возникающих при разработке программного обеспечения проблем. Они формализовали изучение существующего кода, сделав его доступным большому количеству профессионалов в области ПО. Тем не менее это всего лишь небольшой фрагмент обучающих практик, которыми мы можем воспользоваться посредством чтения кода.
Какими алгоритмами пользуются другие программисты для решения отдельно взятых задач? Как со стратегической точки зрения они именуют переменные, функции и структуры? Если бы я захотел реализовать протокол мгновенных сообщений Jabber на другом языке, как это можно было бы сделать? Какие нестандартные способы существуют для управления взаимодействием UNIX- и Windows-процессов? Изучение чужого кода позволит тебе найти ответы на эти и другие подобные вопросы.
Чужой код не только позволяет найти ответы на конкретные вопросы, но и служит своего рода увеличительным стеклом для рассмотрения собственного стиля и способностей. Прослушивание записей Джона Колтрейна (John Coltrane) всегда напоминает мне о моем уровне игры на саксофоне, аналогичный смирительный эффект несет чтение трудов выдающихся разработчиков программного обеспечения. Но это нужно не только для того, чтобы вспомнить про свое место. В процессе чтения их кода обнаруживаются вещи, с которыми ты сам вряд ли когда-либо справился бы. Ты может обнаружить даже то, о чем ты, скорее всего, никогда не додумался бы. Почему? О чем именно думал этот разработчик? Какой была его мотивация? Подобное придирчивое и углубленное изучение результатов чужого труда позволяет учиться даже на примере плохого кода.
Используй чужой код для оценки собственных способностей.
В мире искусства легко учиться на результатах чужого труда, так как ни картина, ни музыка не имеют скрытого исходного кода. Слушая музыку или рассматривая картину, ты можешь учиться. К счастью, разработчики программного обеспечения имеют доступ к практически бесконечному набору программ с открытым исходным кодом.
Доступное количество таких программ столь велико, что вряд ли их все можно прочитать. Разумеется, попадаются среди этого изобилия и плохие проекты, тем не менее нам доступно и довольно много великолепных примеров. Существует открытый код, реализующий практически любую решаемую программно задачу и почти на всех доступных языках программирования.
Критически анализируя этот код, ты постепенно начнешь вырабатывать собственный вкус, как это бывает в музыке, живописи и литературе. Различные стили и приемы тебя позабавят, удивят, рассердят и (надеюсь) стимулируют к работе. Ищущий найдет тут всё — от трюков, повышающих продуктивность работы, до парадигм проектирования, полностью меняющих подход к целому классу проблем. Как и в искусстве, изучая особенности чужих работ и учась на них, ты выработаешь свой ни на кого не похожий стиль разработки ПО.
Положительным побочным эффектом чтения кода станет осведомленность о существующих видах программ. Получив новое задание, ты сможешь вспомнить: «Вот в этом и в этом проектах я видел библиотеку, опирающуюся на обработку MIME-типа». И если позволяют условия лицензионного соглашения, ты можешь сэкономить свое время и деньги фирмы, изучив особенности реализации уже готового решения. Возможно, ты удивишься, осознав, сколько денег в индустрии ПО снова и снова тратится на повторное изобретение колеса (впрочем, слово изобретение звучит в данном случае слишком сильно).
Сэр Исаак Ньютон сказал: «Если я видел дальше других, то лишь потому, что стоял на плечах гигантов». Такие умные ребята, как Исаак, знают, что мы многому можем научиться у тех, кто был до нас. Будь таким же.
Действуй!1. Найди проект и прочитай его как книгу. Конспектируй по ходу чтения. Выдели сильные и слабые стороны. Напиши критический обзор и опубликуй его. Найди в этом проекте хотя бы один прием или шаблон, которым ты сможешь в дальнейшем пользоваться. Найди хотя бы один пример того, как делать не надо.
Найди группу единомышленников для ежемесячных встреч. На каждой встрече один из членов группы должен предлагать для разбора код длиной от 2 до 200 строк. Группа должна проанализировать и обсудить его. Подумайте, какие решения принимались при его написании и что можно было бы добавить.
Совет 18
Автоматизация задач
Моя карьера постоянно сопровождалась конфликтами между желанием руководства нанять для работы над проектами бюджетную (зачастую заграничную) консалтинговую компанию и моей уверенностью, что самый дешевый разработчик далеко не всегда гарантирует низкие затраты. Я много спорил с директором по информационным технологиям и вице-президентом, увлеченно доказывая, что лучше нанять несколько сильных разработчиков вместо толпы неквалифицированных, хотя и дешевых, кодеров.
К сожалению, меня часто прерывали на полуслове. И проблема была вовсе не в моей неправоте (это очевидно!). Но простого способа доказать мою правоту не существует. А с точки зрения затрат единственные имеющиеся у нас объективные данные заставляли сделать вывод о выгоде найма сотрудников с более низкой почасовой оплатой.
Представь себе гипотетический проект по созданию программного обеспечения для какой-либо сферы по твоему выбору. Сколько программистов потребуется, чтобы написать такую программу за три месяца? Говоришь, пять? Шесть? (Потерпи минутку.) Хорошо. А как насчет выполнения этого проекта за два месяца? Как ты уберешь целый месяц?
Руководство отделов информационных технологий, как правило, заявляет, что для ускорения процесса следует нанять дополнительных программистов. Это неправильно, но люди так считают. И раз можно ускорить один проект, увеличив число исполнителей, значит, экстраполируя эту тенденцию, получим, что продуктивность прямо пропорциональна количеству рабочего персонала.
Но достичь поставленной цели можно несколькими способами. Для увеличения объемов производства программного обеспечения можно:
♦ нанять тех, кто будет работать быстрее;
♦ нанять дополнительных работников;
♦ автоматизировать работу.
Но так как мы пока не знаем, как корректно измерить продуктивность разработки программного обеспечения, сложно доказать, что один человек работает быстрее другого. И именно поэтому руководители финансовой службы предпочитают сосредоточиться на почасовой оплате.
Это дает простую формулу, привязанную к фиксированному периоду времени:
Продуктивность = Количество проектов / (Количество программистов * Почасовая оплата)
В некоторых сферах деятельности действительно можно посчитать реальный доход от инвестиций в программное обеспечение. Но в большинстве случаев речь пойдет о таких нечетких показателях, как число проектов или количество требований, без контролируемого способа их измерения.
Итак, получается, что мы не в состоянии доказать преимущество более способных программистов, но при этом не хотим нанимать много дешевых программистов. Значит, остается только вариант с автоматизацией.
Я помню сенсационную безработицу в США в 1980-х. В то время мы возлагали вину не только на другие страны, но и на машины, а особенно на компьютеры. На предприятиях стали появляться гигантские роботы-манипуляторы. Эти роботы настолько превосходили людей в производительности и точности, что состязаться с ними не было никакой возможности. Расстроены такой ситуацией были все, кроме создателей этих роботов.
Представь, что ты работаешь в компании, которая создает сайты для малого бизнеса. По сути, тебе приходится раз за разом проделывать одну и ту же работу, добавляя контактную информацию, опросы, корзины и прочие аксессуары. Можно нанять либо несколько очень продуктивных программистов, которые будут делать за тебя сайты, либо целую армию дешевых программистов, которые будут вручную делать одно и то же. Либо создать систему, генерирующую сайты.
