一些代码阅读的方法
1 - 初始能力
让阅读思路清晰连贯,保持在程序的流程架构和逻辑实现上,不被语法、编程技巧和业务流程等频繁地阻碍和打断。
- 语言基础:熟悉基础语法,常用的函数、库、编程技巧等;
- 了解设计模式、构建工具、代码风格;
- 了解业务背景和逻辑;
即便此时,还不具备完全理解代码的能力,但通过接触这些代码,至少可以熟悉项目的样貌。
2 - 工具使用
- Source Insight - 具有强劲的代码浏览和分析功能
- Doxygen - 项目文档工具
- grep命令 - 用于全局搜索
- 利用代码结构分析功能或插件生成UML图
- Python Call Graph - 生成python函数调用关系图
- 代码转换成流程图 - 在线工具
- ......
3 - 准备动作
明确问题与需求:
- 为什么要阅读源代码?要解决什么具体问题?要达到怎样的程度和效果?
- 当前状态(初始能力、资源投入等)如何?是否足够支撑开始并完成这样的代码阅读?
- 没有目标和无法完成的阅读,就难以获得实际的收获;
- 对于知名项目,收集规整已有的代码分析资料;
- 确认辅助信息来源:官方文档、项目文档、搜索引擎等;
- 确认代码版本(早期版本或当前能够理解的版本)和编码风格;
- ......
4 - 一些方法和注意事项
“因地制宜,因人而异”。
问题需求、资源投入、项目状态的不同,适用的阅读方法和工具自然也就不同。
直接啃代码的方式适合解决具体的细节问题,简单粗暴,速度快效果好。
但如果想完整而深入地了解一个有规模和难度的项目,又该如何进行呢?
一些方法:
- 阅读“README”;
- 通过查看提交和版本日志,研读所关注的功能和优化;
- 搭建测试环境并运行Demo或示例,观察运行状态,从外部了解核心功能和运行方式,形成总体认知;
- 善用文档:quickstart、tutorial等内容中的示例往往是非常有效的了解途径;
- 整体把握,分层阅读:先整体后局部,借助工具生成UML图或流程图等,从整体了解代码结构和调用关系,确定阅读的层次和顺序;
- 寻找程序入口,根据实际情况确定阅读的切入点;
- 逐行或者逐个函数跟踪变量值;
- 为代码写注释,解释各个函数的使用方法,各个变量的用途,以及任何其它方面的内容,只要能帮助理解代码即可。必要时形成文档;
- 问题列表:记录疑问和问题并归纳成表,解决问题的过程也就是代码逐渐清晰的过程;
- 查看单元测试,编写测试用例,抛异常,Debug所关注的执行过程,观察现象和日志,明确调用关系和执行路径;
- 它山之石,可以攻玉。借鉴代码,解决当前实际问题。
- ......
注意事项:
- 带着问题与需求阅读代码,围绕根本和主干,没有必要通读源码,更不应该沉陷于细节;
- 必要时略过难以理解的地方,不过度纠结于某一行某一段;
- 理解项目作者的思考方式,
- 低头专注代码,抬头思考架构,从整体的角度来看待局部实现的过程;
- ......
5 - 下一步
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迭代式理解
软件是成长起来的,而不是搭建完成的。
对项目代码的理解,只是当时的理解,受限于当时的技能水平,知识结构,资源投入,甚至是身心状态。
经过一段时间磨砺和成长,回头再阅读同样的项目代码,往往会有新的发现和理解。 -
改善适用性
“学以致用”是获得知识技能的最有效途径之一。
实现自己的需求和想法,最终形成更适合的版本。
在现有“轮子”的基础上去制造“一个更完善轮子”,在这样的二次开发过程中,可以验证代码理解。 -
获得建议与批判
落后的起源是“故步自封”、“自以为是”和“自欺欺人”。
归纳并分享你的理解,会获得更全面更专业更中肯的建议与批判。
争议之中,也恰恰隐含着成长与改变的线索与机遇。
6 - 多余的话
每个人都是某一方面的菜鸟,某一细节的白痴。
It’s not the languages that matter but what you do with them.(编程语言这东西并不重要,重要的是你用这些语言做的事情。)
行动是绝望的解药!
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以所舍,求所得,有所获,方所成。