코드 냄새 - 루프 조기 최적화
과도하게 최적화된 루프는 눈을 아프게 합니다
TL;DR: 명확한 필요성과 구체적인 실제 증거 없이 루프를 최적화하지 마세요
문제
- 성급한 최적화
- 가독성 감소
- 복잡성 증가
- 유지관리가 어렵다
- 느린 디버깅
솔루션
- 간단하게
- 명확성을 우선시하세요
- 성급한 조정을 피하세요
- 필요 시 리팩터링
문맥
모든 루프를 최적화하면 성능이 향상될 것이라고 생각할 수도 있지만, 입증되지 않은 이득을 위해 명확성을 희생하면 이 접근 방식은 역효과를 낳습니다.
가설적인 속도 저하를 피하기 위해 복잡한 코드를 작성하면 다른 사람(및 미래의 자신)이 코드를 이해하거나 디버그하기가 어려워지는 경우가 많습니다.
가독성을 우선으로 하시면 가장 좋을 것 같습니다.
루프를 단순하게 유지하고 실제 사용 시나리오에 병목 현상이 존재한다는 것을 알고 있는 경우에만 최적화하세요.
샘플 코드
잘못된
# Over-optimized and less readable result = [item.process() for item in items if item.is_valid()]
오른쪽
# Clearer and easier to understand result = [] for item in items: if item.is_valid(): result.append(item.process())
발각
[X] 반자동
실제 성능 벤치마크 증거 없이 성능을 최적화하는 목록 이해 또는 복잡한 루프 구조를 찾으세요.
예외
- 미션 크리티컬 알고리즘에 대한 구체적인 증거
태그
- 성급한 최적화
수준
[X] 중급
AI 세대
AI 도구는 깨끗하고 간단한 루프를 생성할 수 있도록 기능적 정확성에 우선순위를 두는 경우가 많습니다.
어떤 대가를 치르더라도 AI의 성능을 높이도록 유도하면 간단한 작업에도 과도하게 최적화된 코드가 생성될 수 있습니다.
AI 탐지
가독성과 유지 관리성을 강조하는 적절한 지침을 통해 AI는 루프를 단순화하고 조기 최적화보다 명확성을 선택하여 이러한 냄새를 감지하고 수정할 수 있습니다.
시도해 보세요!
기억하세요: AI 도우미는 실수를 많이 합니다
Without Proper Instructions | With Specific Instructions |
---|---|
ChatGPT | ChatGPT |
Claude | Claude |
Perplexity | Perplexity |
Copilot | Copilot |
Gemini | Gemini |
결론
너무 일찍 최적화하여 가독성을 희생하지 마세요.
루프가 병목 현상이 입증되면 나중에 최적화할 수 있습니다.
그때까지는 명확하고 간단한 코드를 사용하면 시간이 절약되고 버그가 줄어들며 유지 관리가 더 쉬워집니다.
처지

코드 냄새 20 - 조기 최적화
맥시 콘티에리 ・ 2020년 11월 8일

코드 냄새 129 - 구조적 최적화
맥시 콘티에리 ・ 2022년 4월 12일

Code Smell 06 - 너무 똑똑한 프로그래머
맥시 콘티에리 ・ 2020년 10월 25일
부인 성명
코드 냄새는 제 생각입니다.
크레딧
사진: Tine Ivanič, Unsplash
다른 어떤 단일한 이유보다 효율을 반드시 달성하지 못한 채 효율성이라는 이름으로 더 많은 컴퓨팅 죄가 저질러지고 있습니다.
W. A. 울프

소프트웨어 엔지니어링 명언
맥시 콘티에리 ・ 2020년 12월 28일
이 글은 CodeSmell 시리즈의 일부입니다.

코드에서 이상한 부분을 찾는 방법
맥시 콘티에리 ・ 2021년 5월 21일
위 내용은 코드 냄새 - 루프 조기 최적화의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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Python은 배우고 사용하기 쉽고 C는 더 강력하지만 복잡합니다. 1. Python Syntax는 간결하며 초보자에게 적합합니다. 동적 타이핑 및 자동 메모리 관리를 사용하면 사용하기 쉽지만 런타임 오류가 발생할 수 있습니다. 2.C는 고성능 응용 프로그램에 적합한 저수준 제어 및 고급 기능을 제공하지만 학습 임계 값이 높고 수동 메모리 및 유형 안전 관리가 필요합니다.

제한된 시간에 Python 학습 효율을 극대화하려면 Python의 DateTime, Time 및 Schedule 모듈을 사용할 수 있습니다. 1. DateTime 모듈은 학습 시간을 기록하고 계획하는 데 사용됩니다. 2. 시간 모듈은 학습과 휴식 시간을 설정하는 데 도움이됩니다. 3. 일정 모듈은 주간 학습 작업을 자동으로 배열합니다.

Python은 개발 효율에서 C보다 낫지 만 C는 실행 성능이 높습니다. 1. Python의 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리는 개발 효율성을 향상시킵니다. 2.C의 컴파일 유형 특성 및 하드웨어 제어는 실행 성능을 향상시킵니다. 선택할 때는 프로젝트 요구에 따라 개발 속도 및 실행 효율성을 평가해야합니다.

하루에 2 시간 동안 파이썬을 배우는 것으로 충분합니까? 목표와 학습 방법에 따라 다릅니다. 1) 명확한 학습 계획을 개발, 2) 적절한 학습 자원 및 방법을 선택하고 3) 실습 연습 및 검토 및 통합 연습 및 검토 및 통합,이 기간 동안 Python의 기본 지식과 고급 기능을 점차적으로 마스터 할 수 있습니다.

Python과 C는 각각 고유 한 장점이 있으며 선택은 프로젝트 요구 사항을 기반으로해야합니다. 1) Python은 간결한 구문 및 동적 타이핑으로 인해 빠른 개발 및 데이터 처리에 적합합니다. 2) C는 정적 타이핑 및 수동 메모리 관리로 인해 고성능 및 시스템 프로그래밍에 적합합니다.

Pythonlistsarepartoftsandardlardlibrary, whileraysarenot.listsarebuilt-in, 다재다능하고, 수집 할 수있는 반면, arraysarreprovidedByTearRaymoduledlesscommonlyusedDuetolimitedFunctionality.

파이썬은 자동화, 스크립팅 및 작업 관리가 탁월합니다. 1) 자동화 : 파일 백업은 OS 및 Shutil과 같은 표준 라이브러리를 통해 실현됩니다. 2) 스크립트 쓰기 : PSUTIL 라이브러리를 사용하여 시스템 리소스를 모니터링합니다. 3) 작업 관리 : 일정 라이브러리를 사용하여 작업을 예약하십시오. Python의 사용 편의성과 풍부한 라이브러리 지원으로 인해 이러한 영역에서 선호하는 도구가됩니다.

과학 컴퓨팅에서 Python의 응용 프로그램에는 데이터 분석, 머신 러닝, 수치 시뮬레이션 및 시각화가 포함됩니다. 1.numpy는 효율적인 다차원 배열 및 수학적 함수를 제공합니다. 2. Scipy는 Numpy 기능을 확장하고 최적화 및 선형 대수 도구를 제공합니다. 3. 팬더는 데이터 처리 및 분석에 사용됩니다. 4. matplotlib는 다양한 그래프와 시각적 결과를 생성하는 데 사용됩니다.
