技术标签： 读书笔记 重构改善既有代码的设计
重构+测试 密不可分
Q：程序员时间耗费在哪里？
调试
Q：类应该包含他们自己的测试代码吗？
在自动化无法进行覆盖的同时需要有代码测试机制
Q：继承和多态会让测试变的比较困难，是否还需要继续？
“花合理的时间抓出大多数bug”好过“穷尽一生抓出所有bug”
E：重构手法都有五个部分：名称(重构词汇表)、简短概要、动机、做法、范例
E：重构的基本技巧——小步前进，频繁测试。
对付过长的函数，手法：Extract Method、Inline Method
TheGreatest Difficulty：处理局部变量，而临时变量则是其中一个主要的困难源头
Ways：Replace Temp WithQuery，Split Temporary Variable
动机：
1、 每个函数的颗粒度都非常小，那么函数被复用的机会就更大
2、 这会使高层函数读起来就像一系列注释
3、 如果函数都是细粒度，那么函数的覆写也会更容易些
关键之处：在于函数和函数本体之间的语义距离，如果提炼可以强化代码的清晰度，那就去做，就算函数名称比提炼出来的代码还长也无所谓（不禁令人思考，其目的就是为了更清晰的阅读代码，不用写注释就能看懂其相关语义，那我是否可以说基类中的方法清晰可读性强，子类复用度就高？还有针对过长的算法是否更能体现其可读性呢？答案肯定是是的！）
做法：
1、 创造一个函数，根据函数的意图来命名
2、 将提炼出来的代码从源函数复制到新建的目标函数中
3、 仔细检查，判断是否引用了“作用域限于原函数”
4、 检查是否有“仅用于被提炼代码段”的临时变量
5、 检查被提炼代码段，看是否有局部变量的值被其改变
6、 将被提炼代码段中需要读取的局部变量，当做参数传给目标函数
7、 处理完所有局部变量后，进行编译
8、 调用
9、 编译测试
关键之处：如何处理好被提炼出来的函数内临时变量，这才是Extract Method如何做的关键（那么在ExtractMethod之前你必须对将要提出的函数的含义了解清楚，对其设计到的所有临时变量及成员变量的作用域及值非常清楚，否则过程的准确性谁来保证，Utest只是对过的保证，编译测试时间岂不很长）
注：在函数调用点插入函数本体，然后移除该函数
1、 一大群组织不合理的函数，可内联到大型函数中，并从中提炼出组织合理的小型函数
2、 如果使用了太多间接层，那么对于函数来说就只是对另一个函数的简单委托，起不到真正意义上的清晰可读
注：我们提炼函数的标准是，找出那些有用的间接层，去掉无用的间接层
1、 分析函数，确保函数不具多态性(一般不存在子类继承父类的内联函数，这种是不符合多态的标准)
2、 找出这个函数的所有被调用点
3、 将这个函数所有被调用点都替换为函数本体
4、 编译、测试
5、 删除该函数的定义
注：对于递归、多返回点、内联到对象且未提供访问函数等的情况不适用Inline Method
将所有对该变量的引用动作，替换为对他赋值的那个表达式本身，目的：去掉无效的中间临时变量
将表达式提炼到一个独立的函数中（这个函数只表述一种表达式），并将这个临时变量的所有引用点替换为对新函数的调用，此后，新函数就可被其他函数使用。
注：Replace Temp With Query 是Extract Method之前必不可少的一个步骤，当局部变量难以被提炼时，应该尽可能把他们替换为查询式。
当表达式很复杂，或分为多个分步的表达式嵌套使用，此时将其中一部分结果放进一个临时变量，此变量名称来解释表达式用途。
注：使用场景->表达式有可能非常复杂而难以阅读，此时使用临时变量可以更容易管理并分解表达式。
避免给参数赋值，以免改变参数的值。故，一般采用引用参数，但是对于对象来说，对象引用是按值传递的，因此可以修改对象内部状态，单对参数对象赋值是没有意义的，他只是一个代码块
如果你有一个大型函数，其中度局部变量的使用无法采用Extract Method，那将这个函数放进一个单独对象中，如此一来，局部变量就成了对象内的字段，然后你可以再同一个对象中将这个大型函数分解为多个小型函数。
目的：强调小函数的优美、可读性
文章浏览阅读1.6k次。安装配置gi、安装数据库软件、dbca建库见下：http://blog.csdn.net/kadwf123/article/details/784299611、检查集群节点及状态：[root@rac2 ~]# olsnodes -srac1 Activerac2 Activerac3 Activerac4 Active[root@rac2 ~]_12c查看crs状态
文章浏览阅读1.3w次，点赞45次，收藏99次。我个人用的是anaconda3的一个python集成环境，自带jupyter notebook，但在我打开jupyter notebook界面后，却找不到对应的虚拟环境，原来是jupyter notebook只是通用于下载anaconda时自带的环境，其他环境要想使用必须手动下载一些库：1.首先进入到自己创建的虚拟环境(pytorch是虚拟环境的名字)activate pytorch2.在该环境下下载这个库conda install ipykernelconda install nb__jupyter没有pytorch环境
文章浏览阅读5.2k次，点赞19次，收藏28次。选择scoop纯属意外，也是无奈，因为电脑用户被锁了管理员权限，所有exe安装程序都无法安装，只可以用绿色软件，最后被我发现scoop，省去了到处下载XXX绿色版的烦恼，当然scoop里需要管理员权限的软件也跟我无缘了（譬如everything）。推荐添加dorado这个bucket镜像，里面很多中文软件，但是部分国外的软件下载地址在github，可能无法下载。以上两个是官方bucket的国内镜像，所有软件建议优先从这里下载。上面可以看到很多bucket以及软件数。如果官网登陆不了可以试一下以下方式。_scoop-cn
文章浏览阅读4.5k次，点赞2次，收藏3次。首先要有一个color-picker组件 <el-color-picker v-model="headcolor"></el-color-picker>在data里面data() { return {headcolor: ’ #278add ’ //这里可以选择一个默认的颜色} }然后在你想要改变颜色的地方用v-bind绑定就好了，例如：这里的:sty..._vue el-color-picker
文章浏览阅读640次。基于芯片日益增长的问题，所以内核开发者们引入了新的方法，就是在内核中只保留函数，而数据则不包含，由用户（应用程序员）自己把数据按照规定的格式编写，并放在约定的地方，为了不占用过多的内存，还要求数据以根精简的方式编写。boot启动时，传参给内核，告诉内核设备树文件和kernel的位置，内核启动时根据地址去找到设备树文件，再利用专用的编译器去反编译dtb文件，将dtb还原成数据结构，以供驱动的函数去调用。firmware是三星的一个固件的设备信息，因为找不到固件，所以内核启动不成功。_exynos 4412 刷机
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