它…原文地址https://read.engineerscodex.com/p/good-programmers-worry-about-data

Stack

事实上我会声称一个坏程序员和一个好程序员之间的区别在于他认为代码更重要还是数据结构更重要。

反之亦然

拥有经过深思熟虑的数据模型可以更轻松地在复杂系统上进行迁移和构建。

我曾经参与过一个项目我们花了相当长的时间优化复杂的算法结果才意识到通过重组我们的数据我们可以消除所有的问题。

我们将

新代码不仅速度更快而且更容易理解和维护。

当然问题也转移到了“堆栈下游”即大部分工作都变成了重组已有的数据

“The

Representation将知识融入数据中这样程序逻辑就可以既

“愚蠢”

即使是最简单的过程逻辑人类也很难验证其正确性但及其复杂的数据结构相当容易建模和追根溯源。

switch

因此当您看到数据结构复杂性和代码复杂性之间的选择时请选择前者。

这个观点并不是Unix社区首创的但许多Unix代码都受到了它的影响。

特别是C语言在处理指针上的强大能力促使开发者从内核层面起到更高编码层级都采用了可以动态修改的引用结构。

在这些结构中简单的指针追踪常常承担起了在其他语言中需要通过更复杂的程序代码来实现的工作。

这里的实用建议是从数据入手。

尽量通过对你的接口或数据库使用更严格的类型定义来减少代码的复杂性。

额外花一些时间提前深入思考数据结构的设计。

但在深入研究与代码相关的细节之前有一个强大的高级方法来了解数据的流动方式以及不同组件如何交互是非常有帮助的。

使用枚举代替魔法字符串

通过枚举确保只有预定义的值被接受这样可以避免无效值的出现并在编译时就捕捉到错误。

public

getUserInfo(...)...在数据库中使用严格的模式

定义数据库模式时使用严格的字段类型和约束条件如非空、唯一性约束或外键约束。

CREATE

使用类型转换和校验库如Joi或Yup等来确保数据在运行时满足预定义的模式。

const

Joi.number().integer().min(0).required(),});//

使用schema来验证数据const

Error(error.details[0].message);}