Nyckelprinciper för deterministisk programmering
Deterministiska programmering syftar till att producera samma utgång med samma ingång och initiala tillstånd. Denna förutsägbarhet är avgörande för tillförlitlighet, felsökning, testning och samtidighet. Här är de viktigaste principerna:
1. State Immutability:
- princip: När du har skapats bör objekt inte modifieras. Istället för att mutera befintliga objekt, skapa nya med önskade förändringar.
- Fördelar: Eliminerar rasförhållanden i samtidiga miljöer, förenklar resonemanget om programbeteende och underlättar felsökning.
- Exempel: Istället för att modifiera en lista på plats, skapa en ny lista med de tillagda/borttagna elementen.
2. Rena funktioner:
- princip: En funktion bör endast bero på sina inmatningsargument och bör inte ha några biverkningar (dvs. den bör inte ändra något utanför sitt eget omfattning, som globala variabler, filer eller nätverksresurser). Den ska alltid returnera samma utgång för samma ingång.
- Fördelar: Lätt att resonera om, testas isolerat och kan säkert parallelliseras.
- Exempel: En funktion som beräknar summan av två siffror är en ren funktion. En funktion som skriver till en fil är * inte * en ren funktion.
3. Explicit State Management:
- princip: Alla statliga förändringar bör uttryckligen kontrolleras och hanteras. Undvik implicita tillståndsändringar eller dolda beroenden.
- Fördelar: Gör flödet av data och programbeteende tydligt och förståeligt.
- Exempel: Använd beroendeinjektion för att ge beroenden till en komponent istället för att förlita sig på globala variabler eller singletoner. Använd tydligt definierade datastrukturer för att hålla tillstånd.
4. Väl definierat initialtillstånd:
- princip: Programmets ursprungliga tillstånd bör vara tydligt definierade och förutsägbara.
- Fördelar: Säkerställer att programmet startar från ett känt och kontrollerat tillstånd, vilket leder till förutsägbart beteende.
- Exempel: Initiera alla variabler till kända standardvärden innan du startar några beräkningar.
5. Ingångsvalidering och felhantering:
- princip: Validera alla ingångar för att säkerställa att de är inom förväntade intervall och av rätt typ. Hantera fel graciöst och förutsägbart.
- Fördelar: Förhindrar oväntat beteende på grund av ogiltiga insatser och gör programmet mer robust.
- Exempel: Kontrollera om användare som tillhandahålls är ett giltigt nummer innan du försöker utföra aritmetiska operationer. Använd undantagshantering för att fånga och hantera fel.
6. Kontrollerad slumpmässighet (vid behov):
- princip: Om slumpmässighet krävs, använd en deterministisk pseudo-slumpmässig nummergenerator (PRNG) med ett fast frö.
- Fördelar: Låter dig reproducera samma sekvens av "slumpmässiga" nummer, vilket gör programbeteendet förutsägbart för testning och felsökning.
- Exempel: Använd ett fast frövärde när du initierar en PRNG för att generera samma sekvens med slumpmässiga nummer varje gång programmet körs.
7. Tidsoberoende exekvering:
- princip: Undvik att förlita sig på systemtid eller andra externa faktorer som kan variera under körningen. Om tiden behövs, abstrahera den bort genom ett gränssnitt för hånande ändamål.
- Fördelar: Eliminerar variationen orsakad av miljön, vilket gör programmet mer förutsägbart och testbart.
- Exempel: Istället för att direkt använda `datetime.now ', skapa en tjänst som ger den aktuella tiden och gör att den kan hånas i tester.
8. Beroendeinjektion:
- princip: Ge beroenden till komponenter uttryckligen snarare än att förlita sig på komponenter för att skapa eller hämta dem direkt.
- Fördelar: Gör testning och hålande beroenden mycket enklare, vilket minskar beroendet av oförutsägbara externa system.
Tillämpa deterministiska programmeringsprinciper för att säkerställa förutsägbara resultat
Så här kan du praktiskt tillämpa dessa principer i mjukvaruutveckling:
1. Kodrecensioner: Granskningskod för biverkningar, muterbart tillstånd och implicita beroenden. Tvinga fram kodningsstandarder som främjar immutabilitet och rena funktioner.
2. testning: Skriv enhetstester som verifierar beteendet hos enskilda funktioner och komponenter isolerat. Använd hån för att isolera beroenden och säkerställa förutsägbart beteende. Skapa integrationstester som kontrollerar hur olika komponenter interagerar.
3. Funktionella programmeringstekniker: Använd funktionella programmeringstekniker som MAP, filter, minska och rekursion, som naturligtvis främjar immutabilitet och rena funktioner.
4. Datastrukturer: Använd oföränderliga datastrukturer som tillhandahålls av ditt språk eller bibliotek (t.ex. tuples, frysta uppsättningar, oföränderliga listor/ordböcker).
5. Designmönster: Tillämpa designmönster som strategimönstret, som gör att du kan byta ut olika algoritmer eller beteenden utan att modifiera kärnlogiken.
6. Loggning och övervakning: Implementera omfattande loggning för att spåra tillståndet i programmet och identifiera eventuellt oväntat beteende. Övervaka programmets prestanda och resursanvändning för att upptäcka eventuella avvikelser.
7. Versionskontroll: Använd versionskontroll för att spåra ändringar i koden och återgå till tidigare versioner vid behov. Detta gör att du kan isolera och fixa alla problem som kan ha infört icke-deterministiskt beteende.
8. Idempotency: Gör operationer idempotent där det är möjligt. En idempotent operation kan utföras flera gånger utan att ändra resultatet utöver den första applikationen. Detta är särskilt viktigt för distribuerade system.
9. Konfigurationshantering: Hantera konfigurationsparametrar på ett centraliserat och kontrollerat sätt. Använd miljövariabler eller konfigurationsfiler för att specificera programmets beteende. Undvik inbördes konfigurationsvärden i koden.
Exempel i Python (illustrerar immutabilitet och rena funktioner):
`` `python
icke-deterministiskt exempel (muterbar lista)
def add_to_list (my_list, artikel):
my_list.append (artikel) # biverkning:modifierar my_list på plats
returnera my_list
deterministiskt exempel (oföränderlig lista - Skapa en ny lista)
def add_to_list_immutable (my_list, artikel):
returnera my_list + [objekt] # returnerar en ny lista utan att ändra originalet
deterministiskt exempel (ren funktion)
def sum_numbers (a, b):
"" "
En ren funktion som beräknar summan av två siffror.
Det beror bara på dess inmatningsargument och har inga biverkningar.
"" "
returnera A + B
Användning
my_list1 =[1, 2, 3]
add_to_list (my_list1, 4) # my_list1 är nu [1, 2, 3, 4]
my_list2 =[1, 2, 3]
new_list =add_to_list_immutable (my_list2, 4) # my_list2 är fortfarande [1, 2, 3], new_list är [1, 2, 3, 4]
resultat =sum_numbers (5, 3) # resultatet kommer alltid att vara 8, med tanke på samma ingång
`` `
Fördelar med deterministisk programmering:
* Förbättrad felsökning: Lättare att reproducera och diagnostisera problem eftersom programmets beteende är förutsägbart.
* Förbättrad testning: Att skriva automatiserade tester förenklas eftersom den förväntade utgången alltid är densamma för en given ingång.
* Ökad tillförlitlighet: Programmet är mindre mottagligt för oväntade fel på grund av externa faktorer eller rasförhållanden.
* Förenklad samtidighet: Lättare att skriva samtidig kod eftersom det finns färre möjligheter för rasförhållanden och datakorruption.
* Reproducerbarhet: Väsentligt för vetenskaplig datoranalys, dataanalys och revision. Du kan köra programmet igen med samma ingångar och få samma resultat.
* refactoring: Lättare att refaktor kod eftersom du kan vara säker på att ändringarna inte kommer att införa oväntat beteende.
* caching och memoisering: Rena funktioner är utmärkta kandidater för caching eller memoisering för att förbättra prestandan, eftersom utgången garanteras är densamma för samma input.
Genom att omfatta dessa principer och tillämpa dem noggrant kan du öka förutsägbarheten, tillförlitligheten och underhållbarheten för dina programvarusystem. Även om att uppnå fullständig determinism kan vara utmanande i komplexa verkliga applikationer, kommer det att leda till bättre kvalitetskod och mer robust programvara.
