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我们一直谈论“写代码”,但你会“读代码”吗?

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发表于 2018-9-27 14:40:54 |只看该作者 |倒序浏览

编程,又被称作“写代码”。这个说法有可能会带来一点点误解,让人觉得如何“写”是学习编程要解决的主要问题。但事实并非如此。尽管最终代码要在键盘上敲出来,但这个过程在开发中的实际时间占比可能要远远小于你的预期。编写之前的设计,编写之后的调试,以及阅读他人的代码,这些会花费比“写”更多的时间。

关于调试 debug,我们在上一篇文章 开发5分钟,调试2小时 - 该如何debug? 里已经有所介绍。今天说说另一个事情:读代码。
为什么要读代码
读代码通常有两种原因:一是开发过程中不得不去读,二是为了学习和提升编程能力。

真实的开发中,很少有独自开发的项目,大多数项目都是多人合作开发,或多或少都需要阅读别人的代码,了解接口和具体实现等。在软件公司里,你也极有可能接手其他同事的代码,这通常不是个令人愉快的事情,但也得硬着头皮去读。哪怕你跟同事分工明确,耦合度极低,也没有接手“祖传代码”,那也免不了使用一些第三方库和框架。当使用中遇到问题而文档和搜索都无法解决的时候,读其源码是必须的。

开发中读代码大多数被动的。出于学习和提升的目的,主动读代码也很有必要。这也是我们今天讨论的重点:

1. 提高编程能力。学习都要从模仿开始做起,不管是入门时候阅读教程里的示例代码,还是进阶阶段阅读优秀项目源码,都是很好的学习方式。否则没有标杆,仅凭自己闷头写,往往事倍功半。

2. 提高 debug 能力。对代码的阅读,本身就是一种能力,是需要练习积累的。只有能看懂代码,你才能快速准确地定位代码中的问题。

3. 良好的代码风格。Python 是一门优美的语言,Readability counts(可读性很重要)是写在 Python 之禅里的。“开发”不仅要写可以执行的代码,更是要写别人读得懂的代码,这对代码的维护和扩展大有好处。要写出很 pythonic 的代码,少不了阅读优秀的源码。

4. 交流学习的机会。阅读别人代码的同时,一定也伴随着和其他开发者的交流讨论,这对一个开发者的成长是很重要的。我们的论坛和答疑群里,有一些同学会查看并解答其他人的代码问题。这个操作不仅是单纯地帮助别人,对自己也是一种的提高。更进一步,你甚至可以通过阅读代码参与到一些开源项目,与高手交流。
如何读代码
既然读代码是有益且必要的,那么该如何读代码呢?这里给几点建议:

1. 有目的的阅读。对于想通过阅读源码提升能力的同学,首先要明确自己的目标是什么。虽然读源码好处多多,但也不是人人都适合。在学习初期,还是应当以系统学习为主。否则连基本的语法、数据结构、函数、模块都还不够熟悉,直接看代码只能是一脸懵逼。等到了可以读源码的程度,也要选择适合难度的代码,以及自己熟悉或感兴趣的方向开始阅读,在精不在多。

2. 自上而下,由表及里。如果你想阅读一个外部库的代码,首先你应当去读下它的文档,了解它解决了什么问题,有哪些功能;然后再看看它的示例代码,如何被使用;最后才是开始看源码。阅读的时候,先看项目的文件结构,有哪些功能模块;再看类、函数的组织;最后再深入实现的细节。

3. 了解基本的设计模式。设计模式不是具体的编程技术,却普遍存在于开发之中。找本设计模式的教程学一学(推荐《Head First Design Pattern》),再阅读代码,你会更容易理解别人为什么这么设计。

4. 选个趁手的编辑器。你不可能用记事本或者自带的 IDLE 来阅读源码。熟练跳转函数定义、跳转函数调用、查找、断点等操作,你才能愉快地阅读源码。另外说句,折叠代码是个好功能,会让你更清晰地观察代码结构。这些 PyCharm 都可以给你,相关介绍可在公众号对话里回复关键字 pycharm

5. 尝试动手修改。看代码是单向的,更好的方式是边看边改,那怕仅仅是一些简单的输出也好。脑中设想下某段代码的作用,通过修改运行验证你的想法,这样的交互可以锻炼你对代码的理解。譬如我们的教程里有个 pygame 做的打飞机游戏,有些同学看了就会想,我能不能把子弹改成三排,能不能把敌机改成会左右移动等等。这样就会比你简单地看一遍再照抄一遍好很多。

6. 默写,对比。当你认为自己理解代码之后,把它关掉,自己实现一遍,完成后再与原代码进行对比。很多同学跟我说过,代码能看懂,就是自己写不出来。实际上,我觉得就是没看懂:你只是看懂了每一行代码的意思,但并没有理解整个代码的设计。从简单的代码做起,重复这样的过程。
读哪些代码
说了那么多,到底该读哪些代码?

1. 教程里的代码。新手不要急于求成,想一口吃成个大胖子。市面上评分较高的教程书籍,里面的代码都不会太差。认定一本后,从头到尾的示例代码都认真地阅读、理解、运行(要手打不要复制)。这是最简单最有效的方式,然而却并不是人人都能做到。依然有不少人宁愿相信只看几期在线视频就能学会。

2. 看官方示例的代码。大多数优秀项目都提供了详尽的文档,包含 Quick Start、Tutorial 之类的新手引导。在学习初期,这些代码就是很好的例子。比如我们之前文章这个男人让你的爬虫开发效率提升8倍 里介绍过的 requests 库,它的文档就很清晰,还是中文的。

3. 看 Python 的内置代码。如果你用 PyCharm 之类的 IDE,很方便跳转或直接查看 Python 自身的代码。比如前文截图中就是我们常用的 random.py 的代码。可以从此类单文件代码看起。

4. 优秀的第三方库。这类有很多,不过难度对初学者来说可能有一点高,可在进阶时考虑。依然是推荐下大神 Kenneth Reitz 的项目,不仅仅是 requests,例如他的 records、envoy 等小项目也是值得一读的。另外有个经典项目叫做 500 line or less,都是不超过 500 http://aosabook.org/blog/

5. 关于代码风格,先读一读这份指南:

https://pythonguidecn.readthedocs.io/zh/latest/writing/style.html#code-style



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上次我们的送书活动,征集了大家的许多代码。在此列出一些还不错的学生作品,有兴趣的同学可自行关注交流:

小说阅读微信小程序:https://github.com/moxier/BookApplet

工程师执业证书查询(桌面版):https://paste.ubuntu.com/p/rV3sTfVJdp/

EOS的桌面版辅助工具:https://github.com/oraclechain/eosdevhelper

Python3.x+Fiddler抓取APP数据(blog里还有其他很多不错的文章):https://segmentfault.com/a/1190000015571256

Maya绑定工具集:https://github.com/TDChina/Rigging-Tool

TensorFlow练习:https://github.com/difanyi/DeepLearning

恭喜被选中的 10 位同学。也感谢其他提交代码同学的积极参与,这里不一一列出。没有被选中也不用遗憾,项目本身就是你们给自己最好的奖励。之后我们还会有类似的活动。希望可能在下次看到你们的进步。



下课!



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