Кодеры за работой. Размышления о ремесле программиста
Шрифт:
Блох: Да, хотя и другого рода. Думаю, как и для многих школьников, программирование было для меня убежищем от неподвластных мне сторон жизни. И, кроме того, в молодости энергии полно, можно ковыряться в программах часами напролет.
С возрастом появляются семья, дети, все такое, появляются новые обязанности, надо заниматься новыми важными вещами. Но остается этот необычайный подъем, когда пишешь программу, видишь, как все встает на свое место, и наконец получается несколько прекрасных строчек кода, читаемого, быстродействующего, делающего то, что ты хочешь.
Сейбел: А случалось
Блох: Конечно, такое бывает. И с книгами то же самое — трудно сесть за них. Мне вообще трудно начать работать, я стараюсь от этого уклониться. Начать — самое сложное, будь то программа, книга или что-то еще. Правда, иногда я себя подбадриваю: «Ну давай, Джош, ты занимаешься этим тридцать лет и не хуже других знаешь, как это делается. Так что вперед». И еще я напоминаю себе, что в прошлый раз, когда я садился за это, все получилось — значит, должно получиться и теперь.
Сейбел: Итак, имея за плечами некоторый опыт, порой бывает сложнее взяться за работу. Скажите, а есть ли что-нибудь вне программирования, какой-то жизненный опыт, который помог улучшить ваши программистские навыки?
Блох: Конечно. Думаю, здесь помогает все, что делаешь, если делать это хорошо. Идеи приходят откуда угодно. Вот пример: в диссертации я делал анализ одной распределенной структуры данных — реплицируемой разреженной памяти. Основную идею я взял из курса химии, который прослушал. То было уравнение между состоянием равновесия и скоростью реакции: если в системе имеется динамическое равновесие, то можно составить уравнение вида «Элементы приходят в определенное состояние с такой же скоростью, с какой выходят из него». Я вывел сразу три уравнения для трех переменных, решил их и получил результаты, которые в точности отражали наблюдаемое поведение той довольно сложной распределенной структуры данных. Идея взята из химии и применена в компьютерной науке.
Многое из того, что мы наблюдаем в жизни — методы постройки зданий, языковые явления, — может быть применено в других областях. И конечно, математика. Математика и программирование чертовски близки. Поэтому держите глаза открытыми и будьте готовы применять найденные идеи в других местах.
Сейбел: Знакомы ли вам выдающиеся программисты, которые не очень любят математику или плохо ее знают? Нужны ли сейчас программисту математический анализ, дискретная математика и тому подобное? Или все зависит от склада ума, которым можно обладать даже без соответствующего образования?
Блох: Полагаю, так думают те, кто этого всего не изучал. Но знание математики, само собой, помогает в работе. Я работал с парнем по имени Майк Макклоски. Он мыслил математически, не зная теорию чисел. Он переписывал Biglnteger. Раньше она была надстройкой над Си-библиотекой, но Майк переписал ее на Java так, что потери в скорости не было. Недавно он завершил свою работу, в процессе освоив теорию чисел. Без математического склада ума он этого не сделал бы, но выучи он эту теорию до того, ему не пришлось бы осваивать ее в ходе работы.
Сейбел: Но он решал сугубо математическую задачу.
Блох: Да, пожалуй, не слишком удачный пример. Но даже при
Матанализ, мне кажется, не так важен. С годами произошло кое-что любопытное. Обычно считалось, что если вы образованный человек и закончили колледж, то должны знать матанализ. И он содержит массу прекрасных идей — хорошо, когда понимаешь, как обращаться с понятием бесконечности.
Но есть дискретный и непрерывный способ осознать понятие бесконечности. И я считаю, что для программиста важнее овладеть дискретным. Я только что упоминал индуктивное доказательство. Можно доказать то, что будет верным для всех целых чисел. Просто волшебно! Доказываешь что-то для одного числа, потом доказываешь, что одно число влечет за собой другое, — и вот доказательство верно для всех целых чисел. Думаю, это важнее для программиста, чем, скажем, иметь понятие о пределах.
К счастью, нам не нужно выбирать. Можно освоить и то и другое. Даже если вы не собираетесь использовать матанализ так активно, как дискретную математику, все равно знать их нужно. Но дискретный подход все равно полезнее непрерывного.
Сейбел: Вы говорили о том, что у программирования много общего с написанием прозы. Обычно с компьютерами и программированием всегда была тесно связана именно математика. Но если говорить о веб-фреймворках или веб-приложениях на их основе, требуют ли они скорее писательских навыков?
Блох: Да. Вы говорили о двух несхожих между собой сообществах Java-программистов. Для тех, кто создает библиотеки, компиляторы, фрейм-ворки, намного важнее математика. А для создания веб-приложений на базе фреймворков требуются навыки словесного и визуального общения. Я прихожу в бешенство, когда веб-сайт заставляет меня что-то делать неправильно. Ясно, что человек не подумал о том, как с его сайтом будут взаимодействовать пользователи. Истина в том, что программирование находится в точке пересечения многих дисциплин. Смотря по тому, что вам знакомо лучше, вы достигнете успеха в создании тех или иных приложений. Но библиотеки, компиляторы и фреймворки также должны быть читаемыми и легкими в поддержке. И если у вас неважно с написанием текстов, вам будет нелегко добиться этого.
Сейбел: Каков ваш подход к проектированию программ? Что вы делаете — запускаете Emacs, начинаете писать код, вертите его по-всякому, пока он не примет нужный вид? Или садитесь на диван со стопкой бумаги?
Блох: Несколько лет назад на конференции по объектно-ориентированному программированию я делал доклад «Как создать качественный API и почему это важно». Несколько его вариантов есть в Сети. Там я подробно объясняю свой подход.
Главное — понимать, что именно вы строите, какую проблему решаете. Важность анализа требований трудно переоценить. Некоторые думают, что это просто — идешь к клиенту, тот говорит, что ему нужно, и готово.