要写出好代码，首先需要提升品位。

很多软件工程师写不好代码，在评审他人的代码时也看不出问题，就是因为缺乏对好代码标准的认识。

现在还有太多的软件工程师认为，代码只要可以正确执行就可以了。这是一种非常低的评价标准，很多重要的方面都被忽视了。

好代码的特性

好代码具有以下特性。

1. 鲁棒（Solid and Robust）

代码不仅要被正确执行，我们还要考虑对各种错误情况的处理，比如各种系统调用和函数调用的异常情况，系统相关组件的异常和错误。

对很多产品级的程序来说，异常和错误处理的逻辑占了很大比例。

2. 高效（Fast）

程序的运行应使用尽量少的资源。资源不仅仅包括CPU，还可能包括存储、I/O等。

设计高效的程序，会运用到数据结构和算法方面的知识，同时要考虑到程序运行时的各种约束条件。

3. 简洁（Maintainable and Simple）

代码的逻辑要尽量简明易懂，代码要具有很好的可维护性。对于同样的目标，能够使用简单清楚的方法达成，就不要使用复杂晦涩的方法。

“大道至简”，能否把复杂的问题用简单的方式实现出来，这是一种编程水平的体现。

4. 简短（Small）

在某种意义上，代码的复杂度和维护成本是和代码的规模直接相关的。在实现同样功能的时候，要尽量将代码写得简短一些。

简洁高于简短。这里要注意，某些人为了能把代码写得简短，使用了一些晦涩难懂的描述方式，降低了代码的可读性。这种方式是不可取的。

5. 可测试（Testable）

代码的正确性要通过测试来保证，尤其是在敏捷的场景下，更需要依赖可自动回归执行的测试用例。

在代码的设计中，要考虑如何使代码可测、易测。一个比较好的实践是使用TDD（Test-Driven Development，测试驱动开发）的方法，这样在编写测试用例的时候会很快发现代码在可测试性方面的问题。

6. 共享（Re-Usable）

大量的程序实际上都使用了类似的框架或逻辑。由于目前开源代码的大量普及，很多功能并不需要重复开发，只进行引用和使用即可。

在一个组织内部，应鼓励共享和重用代码，这样可以有效降低代码研发的成本，并提升代码的质量。

实现代码的共享，不仅需要在意识方面提升，还需要具有相关的能力（如编写独立、高质量的代码库）及相关基础设施的支持（如代码搜索、代码引用机制）。

7. 可移植（Portable）

某些程序需要在多种操作系统下运行，在这种情况下，代码的可移植性成为一种必需的能力。

要让代码具有可移植性，需要对所运行的各种操作系统底层有充分的理解和统一抽象。一般会使用一个适配层来屏蔽操作系统底层的差异。

一些编程语言也提供了多操作系统的可移植性，如很多基于Python语言、Java语言、Go语言编写的程序，都可以跨平台运行。

8. 可观测（Observable） / 可监控（Monitorable）

面对目前大量存在的在线服务（Online Service）程序，需要具备对程序的运行状态进行细致而持续监控的能力。

这要求在程序设计时就提供相关的机制，包括程序状态的收集、保存和对外输出。

9. 可运维（Operational）

可运维已经成为软件研发活动的重要组成部分，可运维重点关注成本、效率和稳定性三个方面。

程序的可运维性和程序的设计、编写紧密相关，如果在程序设计阶段就没有考虑可运维性，那么程序运行的运维目标则难以达成。

10. 可扩展（Scalable and Extensible）

可扩展包含“容量可扩展”（Scalable）和“功能可扩展”（Extensible）两方面。

在互联网公司的系统设计中，“容量可扩展”是重要的设计目标之一。系统要尽量支持通过增加资源来实现容量的线性提高。

快速响应需求的变化，是互联网公司的另外一个重要挑战。可考虑使用插件式的程序设计方式，以容纳未来可能新增的功能，也可考虑使用类似Protocol Buffer 这样的工具，支持对协议新增字段。

以上十条标准，如果要记住，可能有些困难。我们可以把它们归纳为四个方面，见表1。

表1 对一流代码特性的汇总分类

坏代码的例子

关于好代码，上面介绍了一些特性，本节也给出坏代码（Bad Code）的几个例子。关于坏代码，本书没有做系统性总结，只是希望通过以下这些例子的展示让读者对坏代码有直观的感觉。

1. 不好的函数名称（Bad Function Name）

如do()，这样的函数名称没有多少信息量；又如myFunc()，这样的函数名称，个人色彩过于强烈，也没有足够的信息量。

2. 不好的变量名称（Bad Variable Name）

如a、b、c、i、j、k、temp，这样的变量名称在很多教科书中经常出现，很多人在上学期间写代码时也会经常这样用。如果作为局部变量，这样的名称有时是可以接受的；但如果作为作用域稍微大的变量，这样的名称就非常不可取了。

3. 没有注释（No Comments）

有写注释习惯的软件工程师很少，很多软件工程师认为写注释是浪费时间，是“额外”的工作。但是没有注释的代码，阅读的成本会比较高。

4. 函数不是单一目的（The Function has No Single Purpose）

如LoadFromFileAndCalculate()。这个例子是我编造的，但现实中这样的函数其实不少。很多函数在首次写出来的时候，就很难表述清楚其用途；还有一些函数随着功能的扩展，变得越来越庞杂，也就慢慢地说不清它的目的了。

这方面的问题可能很多人都没有充分地认识到——非单一目的的函数难以维护，也难以复用。

5. 不好的排版（Bad Layout）

不少人认为，程序可以正常执行就行了，所以一些软件工程师不重视对代码的排版，认为这仅仅是一种“形式”。

没有排好版的程序，在阅读效率方面会带来严重问题。这里举一个极端的例子：对于C语言来说，“;”可作为语句的分割符，而“缩进”和“换行”对于编译器来说是无用的，所以完全可以把一段C语言程序都“压缩”在一行内。这样的程序是可以运行的，但是对人来说，可读性非常差。这样的程序肯定是我们非常不希望看到的。

6. 无法测试（None Testable）

程序的正确性要依赖测试来保证（虽然测试并不能保证程序完全无错）。无法或不好为之编写测试用例的程序，是很难有质量保证的。

好代码从哪里来

上一节说明了好代码的特性，本节来分析好代码是如何产出的。

▊ 好代码不止于编码

好代码从哪里来？

对于这个问题，很多读者肯定会说：“好代码肯定是写出来的呀。”

我曾做过多次调研，发现很多软件工程师日常所读的书确实是和“写代码”紧密相关的。

但是，这里要告诉读者的是，代码不只是“写”出来的。在很多年前，我所读的软件工程方面的教科书就告诉我，编码的时间一般只占一个项目所花时间的 10%。我曾说过一句比较有趣的话：

“如果一个从业者告诉你，他的大部分时间都在写代码，那么他大概率不是一个高级软件工程师。”

那么，软件工程师的时间都花到哪里去了呢？软件工程师的时间应该花在哪里呢？

好的代码是多个工作环节的综合结果。

（1）在编码前，需要做好需求分析和系统设计。而这两项工作是经常被大量软件工程师忽略或轻视的环节。

（2）在编码时，需要编写代码和编写单元测试。对于“编写代码”，读者都了解；而对于“编写单元测试”，有些软件工程师就不认同了，甚至还有人误以为单元测试是由测试工程师来编写的。

（3）在编码后，要做集成测试、上线，以及持续运营/迭代改进。这几件事情都是要花费不少精力的，比如上线，不仅仅要做程序部署，而且要考虑程序是如何被监控的。有时，为了一段程序的上线，设计和实施监控的方案要花费好几天才能完成。

因此，一个好的系统或产品是以上这些环节持续循环执行的结果。

▊ 需求分析和系统设计

1. 几种常见的错误现象

相对于编码工作，需求分析和系统设计是两个经常被忽视的环节。在现实工作中，我们经常会看到以下这些现象。

（1）很多人错误地认为，写代码才是最重要的事情。不少软件工程师如果一天没有写出几行代码，就会认为工作没有进展；很多管理者也会以代码的产出量作为衡量工作结果的主要标准，催促软件工程师尽早开始写代码。

（2）有太多的从业者，在没有搞清楚项目目标之前就已经开始编码了。在很多时候，项目目标都是通过并不准确的口头沟通来确定的。例如：

“需要做什么？”

“就按照×××网站的做一个吧。”

（3）有太多的从业者，在代码编写基本完成后，才发现设计思路是有问题的。他们在很多项目上花费很少（甚至没有花费）时间进行系统设计，对于在设计中所隐藏的问题并没有仔细思考和求证。基于这样的设计投入和设计质量，项目出现设计失误也是很难避免的。而面对一个已经完成了基本编码的项目，如果要“动大手术”来修改它，相信每个有过类似经历的人都一定深知那种感受——越改越乱，越改越着急。

以上这几种情况，很多读者是不是都有过类似经历？

2. 研发前期多投入，收益更大

关于软件研发，首先我们需要建立一个非常重要的观念。

在研发前期（需求分析和系统设计）多投入资源，相对于把资源都投入在研发后期（编码、测试等），其收益更大。

这是为什么呢？

要回答这个问题，需要从软件研发全生命周期的角度来考量软件研发的成本。除编码外，软件测试、上线、调试等都需要很高成本。如果我们把需求搞错了，那么与错误需求有关的设计、编码、测试、上线等成本就都浪费了；如果我们把设计搞错了，那么与错误设计相关的编码、测试、上线的成本也就浪费了。

如果仔细考量那些低效的项目，会发现有非常多的类似于上面提到的“浪费”的地方。软件工程师似乎都很忙，但是在错误方向上所做的所有努力并不会产生任何价值，而大部分的加班实际上是在做错误的事情，或者是为了补救错误而努力。在这种情况下，将更多的资源和注意力向研发前期倾斜会立刻收到良好的效果。

3. 修改代码和修改文档，哪个成本更高

很多软件工程师不愿意做需求分析和系统设计，是因为对“写文档”有着根深蒂固的偏见。这里问大家一个问题，如果大家对这个问题能给出正确的回答，那么在“写文档”的意识方面，一定会有很大的转变。

任何人都不是神仙，无法一次就把所有事情做对。对于一段程序来说，它一定要经过一定周期的修改和迭代。这时有两种选择：

选择一：修改文档。在设计文档时完成迭代调整，待没有大问题后再开始编码。

选择二：修改代码。只有粗略的设计文档，或者没有设计文档，直接开始编码，所有的迭代调整都在代码上完成。

请大家判断，修改代码和修改文档，哪个成本更高？

在之前的一些分享交流会上，对于这个问题，有人会说，修改文档的成本更高。因为在修改文档后还要修改代码，多了一道手续。而直接修改代码，只需要做一次，这样更直接。

这个回答说明了回答者没有充分理解“先写文档，后写代码”的设计方法。如果没有充分重视设计文档的工作，在输出的设计文档质量不高的情况下就开始编码，确实会出现以上提到的问题。但是，如果在设计文档阶段就已经做了充分考虑，会减少对代码的迭代和反复。

对于同样的设计修改，“修改代码”的成本远高于“修改文档”。这是因为，在设计文档中只会涉及主要的逻辑，那些细小的、显而易见的逻辑不会在设计文档中出现。在修改设计文档时，也只会影响到这些主要逻辑。而如果在代码中做修改，不仅会涉及这些主要逻辑，而且会涉及那些在文档中不会出现的细小逻辑。对于一段程序来说，任何一个逻辑出现问题，程序都是无法正常运行的。

4. 需求分析和系统设计之间的差别

很多读者无法清楚地区分“需求分析”和“系统设计”之间的差别，于是会发现，在写出的文档中，有些需求分析文档里出现了系统设计的内容，而有些系统设计文档里又混杂了需求分析的内容。

我们用几句话可以非常明确地给出二者的差异。

（1）需求分析：定义系统/软件的黑盒的行为，它是从外部（External）看到的，在说明“是什么”（What）。

（2）系统设计：设计系统/软件的白盒的机制，它是从内部（Internal）看到的，要说明“怎么做”（How）和“为什么”（Why）。

比如，对一辆汽车来说，首先使用者从外部可以看到车厢、车轮，坐在车里可以看到方向盘、刹车踏板、油门踏板等；操作方向盘可以改变汽车的行驶方向，脚踩刹车踏板、油门踏板可用于减速和加速。以上这些是对汽车的“需求分析”。

然后，我们想象汽车外壳和内部变成了透明的，可以看到汽车内部的发动机、变速箱、传动杆、与刹车相关的内部装置等。而这些对驾驶者来说是不可见的，它们是对汽车的“系统设计”。

本文节选自《代码的艺术：用工程思维驱动软件开发》一书，想要了解更多相关内容，欢迎阅读本书！

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