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自己写过比较蠢的代码：从失败中学习的经验

news 2025/12/22 19:41:02

文章目录

- 引言
- 1. 代码没有注释
- 2. 长函数和复杂逻辑
- 3. 不恰当的变量名
- 4. 重复的代码
- 5. 不适当的异常处理
- 6. 硬编码的敏感信息
- 7. 没有单元测试
- 结论

🎉 自己写过比较蠢的代码：从失败中学习的经验

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引言

每个程序员都有自己的代码库，里面充满了各种各样的代码：有些是优雅的、高效的，而有些则可能令人尴尬和低效。在编写软件的过程中，我们都曾经写过令人不满意的代码。本文将分享一些自己写过的比较蠢的代码，以及从中学到的宝贵经验。通过这些失败的案例，我们可以更好地理解如何编写更好的代码。

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1. 代码没有注释

# 函数功能：实现某种操作
def func():# 以下代码实现某种操作...

这段代码实际上并没有提供任何有用的信息。没有注释，别人无法理解这个函数的目的和如何使用它。

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经验教训：良好的注释是代码的一部分，它们可以提高代码的可读性和可维护性。编写清晰的注释，以解释代码的目的、输入和输出。

如何避免：编写有意义的注释，包括函数的用途、参数的含义以及返回值的描述。这样，其他开发人员可以更容易地理解和使用你的代码。

2. 长函数和复杂逻辑

public void doSomething() {// 大约数百行的代码...
}

这个函数包含了大量的代码，难以理解和维护。

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经验教训：拆分长函数为小的、可重用的函数，每个函数执行一个特定的任务。这有助于提高代码的可读性和维护性。

如何避免：将长函数拆分为多个小函数，每个小函数执行一个特定的子任务。这不仅使代码更易于理解，还使单元测试更容易编写。

3. 不恰当的变量名

let a = 10;
let b = 20;
let c = a + b;

使用像a、b、c这样的变量名不是一个好习惯。它们不提供任何有关变量用途的信息。

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经验教训：使用有意义的变量名，可以让你的代码更易于理解。例如，使用total代替c。

如何避免：选择描述性的变量名，以反映变量的用途和含义。这有助于提高代码的可读性。

4. 重复的代码

def calculate_area_of_circle(radius):return 3.14 * radius * radiusdef calculate_area_of_sphere(radius):return 4 * 3.14 * radius * radiusdef calculate_volume_of_sphere(radius):return (4/3) * 3.14 * radius * radius * radius

这里有很多重复的代码，每个函数都包含了相似的计算。

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经验教训：使用函数来避免重复代码。在这种情况下，你可以创建一个单独的函数来计算圆柱体的表面积和体积，然后在需要时调用它。

如何避免：查找和标记代码中的重复部分，然后将它们提取到单独的函数或方法中。这不仅减少了代码的冗余，还使维护更容易。

5. 不适当的异常处理

try {// 可能引发异常的代码...
} catch (Exception e) {// 空的异常处理块
}

这种情况下，异常被捕获，但什么也不做，这可能会导致潜在的错误被忽略。

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经验教训：在捕获异常时，要确保适当地处理它们。这可能包括记录错误、回滚操作或者向用户报告问题。

如何避免：在捕获异常时，考虑如何处理异常情况。根据异常的类型，采取适当的行动，而不是简单地忽略它们。

6. 硬编码的敏感信息

db_connection = pymysql.connect(host='localhost',user='root',password='password',database='mydb'
)

将敏感信息（如数据库密码）硬编码在代码中是不安全的。

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经验教训：使用配置文件或环境变量来存储敏感信息，并从中读取。这有助于提高安全性，并简化了配置管理。

如何避免：将敏感信息存储在安全的位置，例如环境变量、配置文件或密钥管理服务中。不要在代码中直接硬编码这些信息。

7. 没有单元测试

没有单元测试的代码可能会导致难以调试和维护的问题。

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经验教训：编写单元测试来验证代码的功能。这可以帮助你捕获潜在的问题，并确保代码在不断变化的环境中仍然正常工作。

如何避免：在编写代码的同时，编写相应的单元测试。这样可以确保代码的正确性，并及早捕获问题。

结论

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自己写过的蠢代码是每个程序员成长的一部分。关键在于从失败中学习，并不断改进自己的编码技能。通过识别和纠正这些常见的错误，你可以编写更干净、更可维护的代码，提高自己的开发水平。记住，编码是一个不断学习和改进的过程。

🧸结尾 ❤️ 感谢您的支持和鼓励！ 😊🙏
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引言

1. 代码没有注释

2. 长函数和复杂逻辑

3. 不恰当的变量名

4. 重复的代码

5. 不适当的异常处理

6. 硬编码的敏感信息

7. 没有单元测试

结论

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