Когда слишком умный код делает ваш код тупым

вступление

Я часто встречаю разработчиков, одержимых оптимизацией кода. Не поймите меня неправильно, оптимизация кода — благородное дело. Если все сделано правильно, программы могут работать быстрее, использовать меньше ресурсов и обеспечивать лучший пользовательский опыт в целом. Однако что мне действительно не нравится, так это когда код чрезмерно оптимизирован для спекулятивных сценариев, например: «Может быть, в какой-то момент мы перейдем на базу данных NoSQL». Такое мышление часто приводит к созданию кодовых баз, которые трудно понять и поддерживать — кошмар.

В погоне за идеально оптимизированной программой разработчики могут попасть в ряд ловушек. Эти ловушки не только затрудняют чтение и отладку кода, но и, как это ни парадоксально, могут ухудшить его производительность. От смертного греха преждевременной оптимизации до ошибочного внимания к микрооптимизации — многие из нас виновны в плохих практиках, которые мы скрываем под лозунгом «оптимизации».

В этой статье мы рассмотрим некоторые распространенные ошибки оптимизации кода, используя Python в качестве языка обсуждения. Цель состоит не только в том, чтобы определить, чего делать не следует, но и в том, чтобы предоставить сбалансированный взгляд на то, как разумно подходить к оптимизации. Мы рассмотрим примеры плохо оптимизированного кода, обсудим, почему они проблематичны, и представим более сбалансированные подходы к тем же проблемам.

Итак, давайте углубимся и разоблачим неуловимое искусство оптимизации кода, которое пошло не так.

Преждевременная оптимизация

Предположим, вам поручено суммировать элементы списка. Вместо использования встроенной функции Python sum или простого цикла вы можете подумать: «Мне нужно, чтобы это было как можно быстрее!» и сразу переходим к слишком сложному методу.

Вот как вы можете реализовать сумму с преждевременной оптимизацией:

def super_fast_sum(lst):
    # Split the list into two halves
    middle = len(lst) // 2
    first_half = lst[:middle]
    second_half = lst[middle:]

    # Use multithreading to sum each half
    import threading
    
    first_half_sum = [0]
    second_half_sum = [0]
    
    def sum_first_half():
        first_half_sum[0] = sum(first_half)
        
    def sum_second_half():
        second_half_sum[0] =…