はじめに 「理解容易性」は「保守性」の観点の1つとして重視され、多くの原則や技法が紹介されているが、断片的かつ多様であり、全体像を理解することは難しい。 抽象度は高いが、体系的に観点を整理する事で、その理解の助けとなれば幸いである。 定義 「理解容易性」を簡単に言えば、「理解のしやすさ」であるが、その意味から掘り下げると、「思考する量」と言い換えることができる。 本記事では理解容易性を「思考量の少なさ」と定義し、7つの観点に整理した。 先に要約およびチェックリストを記載し、概略を記載した。 後に詳細で理解のため、各観点毎の説明と個別の原則や技法へのリンクを記載した。 要約 7つの観点の要約を先に示す。 (変数や関数の)名称は分かりやすくする (変数や関数の)役割は1つにする (変数や関数の)参照は狭くする (変数や関数の)状態は変えられなくする (関数やクラスの)面積は小さくする (関数や
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Think Python B 2 Think Python: How to Think Like a Computer Scientist 2nd Edition Allen B. Downey Copyright c �2018 ThinkPython: by is licensed under a Creative Commons 3.0 License 3 11 1 15 1.1 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15 1.2 Python . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16 1.3 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17 1.4 . . . . . . . . . .
はじめに エンジニアの皆様、テストコードはちゃんと書けておりますでしょうか?(挨拶) どんな開発言語や開発手法を導入していたとしても、アプリケーションの機能実装とテストは表裏一体であると言えます。場合によっては機能の作り込みよりも時間をかけるべきケースが多いくらい重要である(・・・と信じたい)反面、デッドラインが近づくにつれて真っ先に工数が削られやすく軽視されがちな工程でもあります。 時間に追われてテストコードを書いた結果、テストの体をなしていないコードになっていたり後で見返したときに記述が煩雑すぎてメンテ不能になっていたり・・・といった苦い経験は誰しもがあるかと思います。かくいう自分もそんなことは多々ありました。 そんな今までの経験則を基に「自分がテストコードを書くにあたってどんなことを意識しているのか?」をいくつかピックアップして備忘録も兼ねて紹介したいと思います。 一応注意なのですが
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