16 | 熊节：什么代码应该被重构？
什么代码应该被重构？
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本文介绍了熊节在重构领域的观点和经验。他强调了重构的重要性，指出评判代码质量应该基于明确的症状，而非个人好恶或模糊的代码美学。熊节提到了一些经典的程序设计原则，并解释了如何识别不符合这些原则的代码。他强调了《重构》给出的24项“坏味道”形成了一个明确的代码质量检查清单。文章还提到了对“坏味道”的判断力的培养，以及正确的代码构造的重要性。熊节的分享强调了重构的实用性和操作性，为读者提供了清晰的指导，帮助他们了解何时以及如何进行代码重构。整体而言，本文通过熊节的观点和经验，为读者提供了重构和坏味道的新认识，帮助他们在日常工作中不断锻炼自己的代码嗅觉。
《代码之丑》，新⼈⾸单¥59
全部留言(19)
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Edison Zhou就我经历过的团队（传统企业信息中心）来看，不论是初级还是中级的同事，总是喜欢学习和研究分布式架构相关的知识点，而不喜欢阅读如《重构》、《代码整洁之道》一类的提高程序员最本质的手艺-写代码。然而，分布式的东西对我所经历的团队来说并不重要，因为实际上能用上的并不多。然而，每次Code Review总会有一些让人摸不着头脑要讲半天的代码，虽然也加了静态代码复杂度检查之类的，但是还是层出不穷。或许是这个浮躁的信息爆炸时代让架构师课程随手可得，却让人忘了自己去追求所谓的整洁代码之美，其实个人觉得一堆可维护的代码就是取悦同事取悦领导最佳的方式。作为TL，只能尽可能多培养识别坏味道的嗅觉，帮助团队成员指出坏味道并改正，先独善其身，才能有机会兼济天下，能指导和培养一个是一个。知易行难，学习的最高层次就是输出，找一两个小时，团队坐在一起Code Review也是一个输出和输入的过程，发挥集体智慧，走向重构。作者回复: 这是一个有趣的角度，现在大部分人其实用不到复杂的分布式知识，但这东西却成了主流，这与大公司面试方式有关。和当年受微软影响，各公司面试智力题有异曲同工的作用。 微软后来发现，这种选拔人才的方式有问题，需要改进，估计国内公司也需要经过一个漫长的过程之后，发现他们用这种方式选出来的人，与他们需要的人之间存在差距。 毕竟，有大量用户规模的事，只有一些大公司的核心团队才会遇到，而大部分人需要的是，写好代码。而大部分人学习分布式只是学习屠龙术，空有一身本事，无处施展。
2021-02-05429
NiceBen这种极限拆分，对于很多业务代码，拆分成很多方法，更加零散一些，而且有些拆出来的方法几乎不会被复用。这样还有必要拆分么？作者回复: 举个不是特别恰当的例子，这就像现在还在吃糠咽菜，就担心钱多了该怎么花。 先把函数拆小，能不能复用才能看出来，没有拆，何谈复用。再者，更重要的是，拆出来的目标不一定要复用，而是为了让代码更清晰。
2021-02-04414- Geek_3b1096专栏更贴近真实场景
作者回复: 这是建议还是评价呢？
2021-02-0527 
adang读书不等于掌握；掌握了不等于正在执行；执行了不等于一直在践行；识别出坏味道并践行重构的能力就像武功一样，不用就会慢慢荒废。难的不是掌握这个能力，最难的是坚持践行合一。作者回复: 知行合一，谈何容易。
2021-02-046
Jxin
喜欢郑老师的课程。每次都能get到好的新主题，进而课后可以做专项的主题学习。课程内容反而是附赠的。 本章: 1.get: 缺乏在受控环境下的刻意练习，很难通过工作中的自然积累提升判断力。 原本认知: 一直认为对象健身操过于苛刻，不适合在工作中应用，只是理想化的东西。但如果把它做为训练手段，用于提高自己对代码坏味道的觉察心，就直接豁然开朗了。下来可以时常写些小玩意，对照着苛刻下。 2.get: 《实现模式》 书已买，拜读下。作者回复: 哈哈，欢迎订阅赠品。
2021-02-054
秋天的透明雨🌧️学习了老师的三个专栏，收获颇多，感谢分享。请问老师，除了专栏中提到的书籍和示例代码等一些代码片段，哪里可以找到更多符合高质量代码标准的完整的工程/代码示例？感觉通过学习了专栏之后，再结合优秀优秀代码会加深理解。目前github上代码太多，没办法逐个甄别，如果老师能够帮忙推荐一些最好了，感激不尽。作者回复: Google的开源项目代码质量一般都很高，推荐Guava。Spring的也可以看看。
2021-04-223
LA静态代码扫描，其实也不治根，规约然后说了，但是就是存在，还是得从意识上去唤醒这种细节点，毕竟只能要求自己，团队太难驱动作者回复: 先做好自己，再去影响他人。
2021-02-043
6点无痛早起学习的和尚这个专栏值得反复来阅读，尤其是那些坏味道的代码，值得记住，当自己 coding 的时候就多看看写的代码里是否有这些坏味道的代码作者回复: 记住多少用多少
2021-04-112
topsion读到这章内容才知道原来：熊节是人名。我还以为是表示很厉害的章节作者回复: 😂
2021-04-0722
qinsi这种机械和简单的模式匹配最好能交给机器去做作者回复: 道理上是这样的，问题是，现在这种模式匹配机器暂时还没法识别，也许是一个值得探索的方向。
2021-02-0441