重構 - 刪除死程式碼
清理垃圾
TL;DR:消除未使用的函數、常數和「以防萬一」程式碼。
解決的問題
死碼
以防萬一代碼
可維護性降低
錨船
認知負荷
相關代碼異味

代碼氣味 09 - 死代碼
馬克西·孔蒂耶里 ・2020 年 10 月 28 日

代碼氣味 54 - 錨船
馬克西·孔蒂耶里 ・21 年 1 月 6 日

代碼氣味 148 - 待辦事項
馬克西·孔蒂耶里 ・ 22 年 7 月 13 日
步驟
確保您的程式碼具有良好的功能覆蓋率。
透過檢查程式碼或使用靜態分析工具來識別未使用的函數和常數。
分析新增的推測代碼,以防萬一。
刪除任何不必要或未使用的內容。
對您的程式碼執行全面的迴歸測試。
範例程式碼
前
from flask import Flask, jsonify, make_response app = Flask(__name__) HTTP_100_CONTINUE = 100 HTTP_202_ACCEPTED = 202 # Not used HTTP_204_NO_CONTENT = 204 # Not Used HTTP_302_FOUND = 302 # Not Used HTTP_400_BAD_REQUEST = 400 # Not Used HTTP_401_UNAUTHORIZED = 401 # Not Used HTTP_403_FORBIDDEN = 403 HTTP_404_NOT_FOUND = 404 HTTP_410_GONE = 410 HTTP_500_INTERNAL_SERVER_ERROR = 500 HTTP_501_NOT_IMPLEMENTED = 501 probe_telemetry = { "temperature": {"solar_panels": 150, "instrument_1": 50}, "position": {"x": 1000000, "y": 2000000, "z": 3000000, "velocity": {"vx": 100, "vy": 200, "vz": 300}}, "status": {"power_level": 95, "communication_status": "OK"} } @app.route('/api/v1/probe/telemetry', methods=['GET']) def get_telemetry(): return jsonify(probe_telemetry), HTTP_200_OK # The following function is not invoked # and not implemented # It is a dead placeholder @app.route('/api/v1/probe/send_command', methods=['POST']) def send_command(): return jsonify({"message": "Command endpoint not implemented yet."}), HTTP_501_NOT_IMPLEMENTED @app.route('/api/v1/probe/data', methods=['GET']) def get_data(): return jsonify({"message": "Data not found"}), HTTP_404_NOT_FOUND @app.route('/api/v1/probe/redirect', methods=['GET']) def redirect_endpoint(): response = make_response(jsonify({"message": "Redirecting..."}), HTTP_301_MOVED_PERMANENTLY) response.headers['Location'] = '/api/v1/probe/telemetry' return response @app.route('/api/v1/probe/not_modified', methods=['GET']) def not_modified_endpoint(): response = make_response(jsonify({"message": "Not Modified"}), HTTP_304_NOT_MODIFIED) response.headers['ETag'] = 'some_etag' return response @app.route('/api/v1/probe/gone', methods=['GET']) def gone_endpoint(): return jsonify({"message": "Resource permanently gone"}), HTTP_410_GONE
後
# 1. Ensure your code has good functional coverage. from flask import Flask, jsonify, make_response from http import HTTPStatus app = Flask(__name__) # 2. Identify unused functions and constants # by reviewing your code or using static analysis tools. HTTP_200_OK = HTTPStatus.OK HTTP_301_MOVED_PERMANENTLY = HTTPStatus.MOVED_PERMANENTLY HTTP_304_NOT_MODIFIED = HTTPStatus.NOT_MODIFIED HTTP_404_NOT_FOUND = HTTPStatus.NOT_FOUND HTTP_410_GONE = HTTPStatus.GONE HTTP_501_NOT_IMPLEMENTED = HTTPStatus.NOT_IMPLEMENTED probe_telemetry = { "temperature": {"solar_panels": 150, "instrument_1": 50}, "position": {"x": 1000000, "y": 2000000, "z": 3000000, "velocity": {"vx": 100, "vy": 200, "vz": 300}}, "status": {"power_level": 95, "communication_status": "OK"} } @app.route('/api/v1/probe/telemetry', methods=['GET']) def get_telemetry(): return jsonify(probe_telemetry), HTTP_200_OK # 3. Analyze the added speculative code, just in case. @app.route('/api/v1/probe/send_command', methods=['POST']) def send_command(): return jsonify({"message": "Command endpoint not implemented yet."}), HTTP_501_NOT_IMPLEMENTED @app.route('/api/v1/probe/data', methods=['GET']) def get_data(): return jsonify({"message": "Data not found"}), HTTP_404_NOT_FOUND # 4. Remove anything unnecessary or unused. # 5. Perform comprehensive regression testing on your code.
類型
[X] 半自動
安全
如果您在更改後徹底測試您的應用程序,則此重構是安全的。靜態分析工具可以幫助確保您不會刪除仍在使用的任何內容。
為什麼程式碼更好?
透過刪除未使用的元素可以提高清晰度並降低複雜性。
您的程式碼變得更容易理解和維護。
減少推測性程式碼還可以讓您專注於當前的實際需求。
它如何改善雙射?
死程式碼和推測元素會破壞軟體和現實世界模型之間的雙射。
刪除這些元素可確保您的程式碼準確地代表您的
MAPPER,使其更乾淨、更接近現實。
限制
刪除死代碼需要確信它確實未被使用。
此過程依賴靜態分析或全面的程式碼庫知識,如果沒有強大的工具,這可能很容易出錯。
用人工智慧重構
Without Proper Instructions | With Specific Instructions |
---|---|
ChatGPT | ChatGPT |
Claude | Claude |
Perplexity | Perplexity |
Copilot | Copilot |
Gemini | Gemini |
標籤
- 浮腫
相關重構

重建003 - 萃取常數
馬克西·孔蒂耶里 ・22 年 1 月 2 日
製作人員
圖片由 Peter H 在 Pixabay上
本文是重構系列的一部分。

如何透過簡單的重構來改進程式碼
馬克西·孔蒂耶里 ・2022 年 10 月 24 日
以上是重構 - 刪除死程式碼的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

熱AI工具

Undresser.AI Undress
人工智慧驅動的應用程序,用於創建逼真的裸體照片

AI Clothes Remover
用於從照片中去除衣服的線上人工智慧工具。

Undress AI Tool
免費脫衣圖片

Clothoff.io
AI脫衣器

Video Face Swap
使用我們完全免費的人工智慧換臉工具,輕鬆在任何影片中換臉!

熱門文章

熱工具

記事本++7.3.1
好用且免費的程式碼編輯器

SublimeText3漢化版
中文版,非常好用

禪工作室 13.0.1
強大的PHP整合開發環境

Dreamweaver CS6
視覺化網頁開發工具

SublimeText3 Mac版
神級程式碼編輯軟體(SublimeText3)

Python更易學且易用,C 則更強大但複雜。 1.Python語法簡潔,適合初學者,動態類型和自動內存管理使其易用,但可能導致運行時錯誤。 2.C 提供低級控制和高級特性,適合高性能應用,但學習門檻高,需手動管理內存和類型安全。

每天學習Python兩個小時是否足夠?這取決於你的目標和學習方法。 1)制定清晰的學習計劃,2)選擇合適的學習資源和方法,3)動手實踐和復習鞏固,可以在這段時間內逐步掌握Python的基本知識和高級功能。

Python在開發效率上優於C ,但C 在執行性能上更高。 1.Python的簡潔語法和豐富庫提高開發效率。 2.C 的編譯型特性和硬件控制提升執行性能。選擇時需根據項目需求權衡開發速度與執行效率。

Python和C 各有優勢,選擇應基於項目需求。 1)Python適合快速開發和數據處理,因其簡潔語法和動態類型。 2)C 適用於高性能和系統編程,因其靜態類型和手動內存管理。

pythonlistsarepartofthestAndArdLibrary,herilearRaysarenot.listsarebuilt-In,多功能,和Rused ForStoringCollections,而EasaraySaraySaraySaraysaraySaraySaraysaraySaraysarrayModuleandleandleandlesscommonlyusedDduetolimitedFunctionalityFunctionalityFunctionality。

Python在自動化、腳本編寫和任務管理中表現出色。 1)自動化:通過標準庫如os、shutil實現文件備份。 2)腳本編寫:使用psutil庫監控系統資源。 3)任務管理:利用schedule庫調度任務。 Python的易用性和豐富庫支持使其在這些領域中成為首選工具。

Python在科學計算中的應用包括數據分析、機器學習、數值模擬和可視化。 1.Numpy提供高效的多維數組和數學函數。 2.SciPy擴展Numpy功能,提供優化和線性代數工具。 3.Pandas用於數據處理和分析。 4.Matplotlib用於生成各種圖表和可視化結果。

Python在Web開發中的關鍵應用包括使用Django和Flask框架、API開發、數據分析與可視化、機器學習與AI、以及性能優化。 1.Django和Flask框架:Django適合快速開發複雜應用,Flask適用於小型或高度自定義項目。 2.API開發:使用Flask或DjangoRESTFramework構建RESTfulAPI。 3.數據分析與可視化:利用Python處理數據並通過Web界面展示。 4.機器學習與AI:Python用於構建智能Web應用。 5.性能優化:通過異步編程、緩存和代碼優
