Книга «Структурное программирование с применением операторов перехода» написана Дональдом Кнутом.

Самый сложный этап оптимизации заключается не в самом процессе оптимизации кода, а в принятии решения о его необходимости. В данном вопросе существует всего несколько четких правил, вся остальная информация представляет собой лишь советы и рекомендации.

Частично проблема заключается в том, что добиться действительно хорошей оптимизации сложно. Легко заблудиться в бесполезных ритуалах и повторять чужие действия. Однако иногда можно найти приятные неожиданности там, где их вовсе не ожидаешь. Вот почему советы экспертов по повышению производительности обычно звучат противоречиво и афористично.

Если не знаете, как поступить, лучше воздержитесь! Поймете, когда осознаете свои действия.

Когда вы разрабатываете программу, никогда не забывайте обеспечить высокую производительность.

Таким образом, специалисты испытывают тревогу перед стимулированием неразумных поступков, однако не в состоянии пренебрегать потенциальными преимуществами.

Где и как оптимизировать?

Известное высказывание Кнута о том, что преждевременная оптимизация не нужна для осуждения программистов, напоминает о разговоре о рычагах. В этот момент, слегка скрытно, но справедливо было упомянуто использование операторов go to для написания быстрого и читабельного кода. Интересно, что первоначальной целью этой работы была попытка предупредить о слишком серьезном отношении к знаменитым словам Эдсгера Дейкстры о вреде go to. И весьма похвально, что мы обсуждаем эту тему вообще.

Существуют два эффективных подхода для повышения производительности в структурном программировании с использованием операторов перехода:

Необходимо проводить замеры и снимать метрики для оптимизации, иначе это лишь пустая трата времени.

Попытка сразу оптимизировать все и вся — это такая же заблуждение, как и стремление решить все проблемы одним махом.

Чаще всего, значительное увеличение производительности достигается за счет оптимизации маленьких фрагментов кода — тех самых 3%, которые играют ключевую роль и определяются через тщательные измерения скорости выполнения кода.

Прилежно оценивая эффективность кода, вы сможете определить, где и когда оптимизация может привести к желаемому результату. Однако это не означает, что ее следует сразу же применять. В конечном итоге, выбор о принятии решения ложится на плечи вымышленного «хорошего» и «мудрого» программиста, который способен самостоятельно принять это решение. Великолепно, но как это сделать?

Однако, я сталкиваюсь с трудностью в даче ответа. Повышение эффективности — это процесс, который требует взвешивания всех плюсов и минусов. Это подобно принятию решения, сколько времени и усилий стоит вложить в тестирование или обеспечение безопасности. Все можно утрировать: слишком много тестирования, слишком много рефакторинга кода или любого другого полезного действия.

Когда оптимизировать?

В отличие от проверки или отладки, работа над оптимизацией может быть отложена либо близко к дате выпуска, либо даже после нее. Опыт показывает, что отладка имеет больший смысл на тщательно продуманных системах с уже отлаженной структурой. Недавно написанный код практически всегда, можно сказать, по определению, оказывается медленным, но есть вероятность, что он будет заменен во время тестирования бета-версии. Если вас не собираются дополнительно оплачивать за то, что, скорей всего, все равно будет переписано, а также за потерянное время на действительно важные вещи, то это просто трата времени.

Также, оптимизация является необходимостью, когда программа не может быть запущена и выпущена без нее. Улучшение производительности имеет огромное значение, особенно когда ваша система обладает ограниченными ресурсами или вы сталкиваетесь с трудностями внесения изменений в программное обеспечение после его завершения. Этот подход широко применяется в программировании игр. Кроме того, мы наблюдаем тенденцию возрождения данной практики программистами в связи с развитием сектора разработки программного обеспечения для мобильных устройств.

Однако, несмотря на все эти детали, нельзя гарантировать успеха. В начале 2000-х годов, я принимал участие в разработке рекламной системы для поисковых движков. У нас не было излишеств денег, поэтому мы постоянно работали над повышением эффективности. Технический директор нашего конкурента, взглянув на нашу работу, вынужден был признать, что мы получили в десять раз больше показателей от нашего оборудования, чем обычно. Однако, к сожалению, мы уделяли так много времени повышению производительности, что не обратили внимание на безопасность. Убытки от мошенников и возвраты платежей быстро привели нашу компанию к банкротству. С одной стороны, мы создали великолепный продукт с технической точки зрения. С другой стороны, мы работали не в том направлении.

Эти пыльные предупреждающие знаки на грубой тропе оптимизации имеют особое значение. Они способны вызвать неудовольствие, потому что их суть в том, что «вы, вероятно, все еще не достаточно опытны, чтобы использовать правильно нужные инструменты». Что ж, если этот факт не вызывает паники, предлагаю продолжить движение вперед. Впереди нас ждет еще множество «скрытых опасностей».

На мероприятии под названием «Российские интернет-технологии» будет представлено полное разнообразие областей веб-разработки, начиная от управления системами до руководства проектами и создания высоконагруженных систем. Также будут затронуты вопросы клиентского программирования, работы с базами данных и хранением данных, а также тестирования и обеспечения качества. Весь этот разнообразный спектр будет доступен на бесплатной технологической выставке, которая будет проходить параллельно.

Флагманская конференция, самое масштабное профессиональное событие для разработчиков веб-проектов в России и одно из самых крупных в мире! Программа охватывает различные аспекты веб-разработки, включая архитектуру масштабных проектов, базы данных и системы хранения, системное управление, проверку нагрузки, эксплуатацию крупных проектов и другие области, связанные с высоконагруженными системами.

GPT для программиста: Создавайте инновационный код с помощью чата GPT

GPT для программиста: Создавайте инновационный код с помощью чата GPT

Программистский чат GPT: Персональный помощник и генератор кода для разработчиков

Чат для программистов GPT является уникальным инструментом, способным помочь разработчикам в их работе. Он предлагает персональную поддержку и способность генерировать качественный код. GPT использует передовые технологии искусственного интеллекта и нейронные сети, чтобы предложить вам надежные и инновационные решения в процессе программирования.

В этом чате для программистов, GPT также способен создавать качественный код. Вы можете задавать определенные задачи чату GPT и получать примеры кода, которые соответствуют требованиям и стандартам. Это позволяет вам сэкономить время и усилия при разработке, предоставляя полезные рекомендации и идеи.

Чат для программистов GPT является особенно полезным в ситуациях, когда вам требуется помощь на конкретном языке программирования или фреймворке. Он учитывает уникальные характеристики различных языков и может предоставить вам советы и рекомендации, специфические для вашего выбранного технологического стека.

Используя чат GPT-OPEN в качестве вашего «программиста-помощника», вы получаете шанс воспользоваться уникальным ресурсом, который всегда находится в актуальном состоянии и продолжает развиваться с течением времени. Данный инструмент постоянно следит за последними тенденциями и новейшими достижениями в области программирования, что позволяет вам быть в курсе современных подходов и методик в данной сфере.

Если вы имеете некоторый опыт в разработке или только начали свой путь в программировании, GPT-OPEN — это возможность увеличить вашу эффективность, продуктивность и улучшить качество кода.

Ответы на часто задаваемые вопросы

GPT-OPEN представляет собой инновационную чат-платформу, разработанную на базе GPT (Generative Pre-trained Transformer). Это уникальное решение предоставляет программистам мощные инструменты и функции для оптимизации процесса разработки. Он выделяется возможностью генерации кода, предоставления программистам советов по программированию и поддержки их творческого потенциала.

Программисты могут воспользоваться разнообразными возможностями, предоставляемыми GPT-OPEN. Этот инструмент способен генерировать образцы кода для различных языков программирования, помогать в оптимизации кода, давать синтаксические подсказки и предлагать рекомендации. Кроме того, GPT-OPEN может быть использован для задания вопросов, получения объяснений и исследования новых идей в области программирования.

Разработка программного обеспечения с использованием GPT-OPEN обладает рядом преимуществ, которые делают ее уникальной. Во-первых, данный инструмент значительно экономит время и усилия разработчиков, предоставляя возможность автоматической генерации кода и полезных советов. Это позволяет повысить производительность и качество разработки, а также сделать процесс изучения новых языков и концепций программирования более простым и эффективным.

Использование GPT-OPEN помогает преодолевать творческие преграды, предлагая свежие идеи и вдохновение с помощью генерации кода или предложений. Этот инструмент может быть полезен разработчикам, которые хотят проводить эксперименты, искать альтернативные подходы или исследовать новые направления в программировании.

GPT-OPEN актуализируется и разрабатывается согласно последним тенденциям и инструментам в сфере программирования. Он способен предлагать сведения о новейших разработках, рекомендовать свежие инструменты или фреймворки, а также содействовать вас в освоении современных подходов и методик программной разработки.

ИИ для работы с кодом

ИИ для работы с кодом

AI-сервисы находят широкое применение в сфере программирования, что обеспечивает удобство пользователя. В настоящее время современные нейросети могут выполнять различные задачи, включая генерацию, дополнение и оптимизацию кода на различных языках программирования. К примеру, Сбер предоставляет бесплатную нейросетевую модель GigaChat, которая успешно взаимодействует с такими языками программирования, как Python, Java, C++, JavaScript, а также многими другими.

Как ИИ пишет код

Главное различие между нейронной сетью и обычной программой заключается в ее способности к обучению. Нейросети проводят анализ большого объема данных, запоминая особенности синтаксиса, логики и структуры различных языков. В процессе обучения искусственный интеллект выявляет закономерности, которые затем применяются при кодировании.

Один из наиболее популярных алгоритмов машинного обучения — это метод обратного распределения ошибки Backpropagation. Процесс обучения реализуется следующим образом:

Входные данные подвергаются обработке нейронной сетью.

выполняет вычисления и возвращает конечный результат в виде скрипта или функции;

Проверка результата осуществляется путем сопоставления с правильным и эталонным значением.

Главная цель данного процесса заключается в уменьшении выходной ошибки, которая представляет собой различие между ответом нейронной сети и эталонным значением.

Во время работы, нейросеть получает указания от пользователя и создает реплику, используя информацию, накопленную в процессе обучения. Несмотря на широкие возможности искусственного интеллекта, созданный код требует проверку на работоспособность, оригинальность и отсутствие плагиата.

Возможности ИИ

В сфере IT-разработки искусственная нейронная сеть обладает способностью осуществлять разнообразные функции и решать следующие задачи:

Создание методов и функций

поиск ранений;

исправление ошибок;

Одним из способов оптимизации является замена использования цикла на встроенную функцию, улучшение алгоритмов работы и удаление излишних элементов.

Разъяснение возможностей заданного отрывка.

Вносим поправки, сопровождая их комментариями.

конвертация кода из одного языка программирования в другой

Готовы помочь в подборе оптимальных методов для решения поставленной задачи.

В результате, применение искусственного интеллекта для сочинения и оптимизации кода способствует ускорению процесса разработки программных продуктов и повышению эффективности и продуктивности программистов. Однако, для получения максимальной выгоды от возможностей нейронных сетей, необходимо научиться формулировать точные запросы — подсказки.

Примеры готовых промптов

Архитектура промпта различается в зависимости от платформы, с помощью которой вы общаетесь с искусственным интеллектом. Например, некоторые инструменты разработки имеют встроенных AI-помощников, которые способны автоматически завершать код и предлагать оптимизации прямо в пользовательском интерфейсе IDE.

GigaChat — это интеллектуальный бот, который функционирует в браузере, в мессенджерах «ВКонтакте» и Telegram, и способен общаться на двух языках — английском и русском. Для выполнения различных задач, эта нейронная сеть использует промпты в виде шаблонов.

Осуществление поиска оптимальных решений

Использование искусственного интеллекта в архитектуре программного обеспечения, разработке подходов к реализации и структурированию кода.

Готовые варианты запросов для GigaChat:

Поделись, пожалуйста, примером паттерна [задача] на [язык программирования].

Расскажи о трех возможностях, при помощи которых можно выполнить [задача] на [язык программирования].

Представь [определенное количество] различных вариантов, каким образом можно решить [требуемую задачу] с помощью [выбранный язык программирования]. Продемонстрируй это на примерах реальных кодов.

Как написать хороший код: 6 советов для начинающих программистов

Как написать хороший код: 6 советов для начинающих программистов

Один из важных показателей для оценки навыков разработчика — это качество его кода.

Качественное написание кода непосредственно влияет на эффективность и надежность программы, кроме того, его поддержка и разработка достаточно просты. В случае с плохим кодом сложно разобраться, поэтому обновление и поиск ошибок потребуют много времени и нервов. Я расскажу о том, как улучшить качество кода, если вы являетесь новичком в программировании.

Я уже почти 10 лет занимаюсь программированием, а вот в сфере корпоративной разработки я работаю уже 4 года. Мой самый большой и значимый проект связан с внедрением системы кэшбэка в приложении Тинькофф. Я лично руковожу командой разработчиков, которая занимается созданием внутренней платформы для управления специальными предложениями и партнерами.

В основном я занимаюсь разработкой на языке Java, однако периодически создаю небольшие проекты на Kotlin, Scala и TypeScript. Моя работа в основном связана с бэкендом, поэтому рекомендации из данной статьи будут полезны в первую очередь для разработчиков бэкенда.

Как отличить хороший код от плохого

Оценка кода зависит от различных факторов, но эти факторы могут быть условно разделены на две главные группы:

Все разработчики стремятся следовать общепринятым правилам, которые соответствуют требованиям, установленным создателями языка программирования. Например, в Java методы должны иметь названия, являющиеся глаголами.

Локальные стандарты качества являются критериями, которые устанавливаются отдельной командой разработчиков на уровне небольшой команды, отдела или компании. Например, внутри команды строго требуются комментарии к коду.

Я считаю, что хороший код должен удовлетворять обоим категориям. Поэтому для того чтобы оценить его качество, важно иметь опыт и знания. Если программист обладает разнообразными навыками, знаком с различными библиотеками и фреймворками, то работа будет выполняться быстрее. Кроме того, необходимо постоянно практиковаться. Это помогает лучше понять, как правильно написать и организовать код для конкретного проекта и задачи. Также важно уметь определить, где необходимо оставить комментарии, а где они не требуются.

Кроме этого, важно продолжать обучаться: читать книги, просматривать конференции и митапы, проходить курсы, изучать различные проекты, библиотеки и фреймворки. Полезно не просто усваивать знания, а улучшать найденные у других решения. Также я рекомендую несколько первоначальных книг:

В книге «Чистый код» Роберта Мартина приводятся простые и понятные примеры, а также наличие конспекта на «Хабре» облегчает ее изучение. По мнению Мартина, хороший код должен ясно решать поставленные задачи и быть гибким для внесения изменений. Автор предлагает подходить к написанию кода как к написанию книги, создавая черновик и внимательно его редактируя, чтобы сделать его понятным для читателя. Важно не бояться удалить «мертвый код», который больше нигде не используется.

Я настоятельно рекомендую книгу Стива Макконнелла «Совершенный код» для всех, кто желает погрузиться в глубины программирования. Это произведение, являющееся монументальным по своему объему, затягивает своей мощью и заставляет задуматься о том, каким образом мы пишем код. Чтение этой тяжеловесной книги приведет к более активному стремлению к совершенствованию своего программного искусства.

«Банду четырех» окрестили разработчиками Эрихом Гаммом, Ричардом Хелмом, Ральфом Джонсоном и Джоном Влиссидесом. Книга «Паттерны объектно-ориентированного программирования» представляет собой ценный источник информации о структуре кода.

Разбивать код на небольшие блоки

Одна из основных ошибок, совершаемых новичками в программировании, заключается в использовании объемных методов и классов, в которых накапливается разнообразная логика.

Понимание и поиск ошибок в объемных структурах представляют серьезные трудности. Особенно в случае, когда проект выполняется группой разработчиков: авторы кода могут иметь представление о том, что они написали, в то время как их коллегам потребуется полностью погрузиться в детали. В результате всему коллективу приходится замедляться.

Хороший разработчик стремится поддерживать порядок в своем коде путем разделения данных на логические блоки — модули. Эффективный подход заключается в разбиении кода на блоки, выполняющие одно конкретное действие. Таким образом, компоненты программы не зависят друг от друга, что облегчает их изменение и повторное использование. Кроме того, такой код можно быстрее и удобнее отлаживать, поскольку не требуется тратить много времени на тестирование и поиск необходимой информации.