Кодеры за работой. Размышления о ремесле программиста
Шрифт:
Если бы я программировал на Haskell, то с самого начала задумался бы о типах, написал для них документацию. Работая с Лиспом или Erlang, можно начать с кода, не особенно заботясь о типах. В каком-то смысле написание документации — тоже забота о типах. Начинается со связки «есть». «Мелодия есть последовательность нот». Хорошо. Мелодия есть последовательность аккордов, каждый из которых является сочетанием нот равной длины. Простыми определениями терминов в документации — такое-то есть то-то — вы делаете своего рода анализ типов и декларативно размышляете о структурах данных.
Сейбел: Как вы полагаете, языки программирования в целом становятся лучше? Мы уже встали на путь, когда можем вооружиться новыми идеями, усвоив уроки прошлого?
Армстронг:
Например, Пролог — прекрасный язык, но малоиспользуемый. Коваль-ски назвал его решением в поисках задачи.
Сейбел: Дэн Ингаллс говорит, что мы должны пересмотреть свои взгляды на Пролог, после того как уже несколько десятилетий испытываем действие Закона Мура.
Армстронг: Пролог сильно отличается от других языков. Там реализован любопытный способ мышления, и он подходит не для всех задач, хотя и для очень многих. Он мало распространен, к нашему стыду, — ведь программы на нем выходят очень короткими. Когда я написал первую свою программу на Прологе, то испытал нечто вроде шока. Поразительное было ощущение. Смотри — где программа, которую ты написал? Ты всего лишь рассказал немного фактов о системе, о своей задаче, а он сообразил, что делать. Просто чудесно! Надо бы бросить Erlang и вернуться к Прологу.
Сейбел: Есть ли навыки, не связанные прямо с программированием, которые тем не менее помогли вам лучше делать вашу работу? Или такие навыки, которыми должен обладать программист?
Армстронг: Умение писать. Кто-то из компьютерных теоретиков сказал: «Если у вас плохо с английским, вы никогда не станете хорошим программистом».
Сейбел: Кажется, Дейкстра.
Армстронг: Со мной время от времени советуются университеты насчет учебных планов по компьютерным наукам. Я ведь работаю в компании — вот они и хотят знать, что нужно на практике. Я говорю: «Учите их писать и подбирать убедительные доводы». Большинство выпускников, имеющих степень по компьютерным наукам, не сильны в писании текстов.
Думаю, учить этому очень тяжело, потому что это очень индивидуально. Кто-нибудь перечеркивает твой текст красной ручкой и объясняет, в чем ты неправ. Это отнимает очень много времени. Вы знакомы с советом Хэмминга молодым исследователям?
Сейбел: Из доклада «You and Your Research» (Вы и ваше исследование)?
Армстронг: Хэмминг говорит примерно так: «Делайте правильные вещи. Если вы не делаете правильные вещи в правильных областях, то неважно, что именно вы делаете». Еще он говорит: «Один день в неделю я обязательно осваиваю что-то новое. То есть трачу на освоение нового на 20% больше, чем мои коллеги. Выходит, через 4,5 года я буду знать вдвое больше них, а с учетом сложных процентов получается, что через 5 лет я буду знать втрое больше». Не помню точно, какие там были цифры. По-моему, это верно. Поскольку я занимаюсь исследованиями, то на освоение чего-то нового трачу не 20% времени, а 40%. Я занимался ими 30 лет. И понял, что знаю очень много. Вы спрашивали, как улучшить навыки программирования? Тратьте 20% своего времени на узнавание чего-нибудь нового. Прочтите Хэмминга, он очень хорошо пишет.
Сейбел: Бывало так, что вы находили какой-то код просто красивым?
Армстронг: Да, но почему — не знаю. Любопытно, что если двум программистам дать одну и ту же задачу — конечно, смотря какую, я говорю о задачах скорее математического свойства, — то они с большой вероятностью напишут одинаковый код. Если произвести форматирование, переименовать переменные и функции, получится одно и то же — одинаковые алгоритмы. Мы создаем что-то — или просто снимаем покрывало? Это как со статуей. Мы снимаем покрывало и обнаруживаем, что алгоритм всегда был там. Изобретаем ли мы новый алгоритм или уже существующую структуру? С некоторыми алгоритмами, в основном математическими, такое случается. Но, скажем, если я занимаюсь реализацией протокола
для телефонии, такого чувства нет. Нет ощущения, что я снимаю покрывало со статуи.Сейбел: Похожий случай с красотой математических задач — это часть природы. Но есть и другие уровни, на которых код доставляет эстетическое наслаждение.
Армстронг: Да. Это вроде фэн-шуй. Я люблю компактный код, хорошо сбалансированный и структурированный. Удаляешь одно, другое, и настает момент, когда удалить больше ничего нельзя — программа не будет работать. Вот в этот момент она прекрасна. Любое возможное изменение может ухудшить алгоритм, но сейчас он прекрасен.
Сейбел: Вы говорили о том, как с Робертом Вирдингом пересылали друг другу куски кода. Как каждый из вас изменял низкоуровневые детали форматирования, по поводу которых программисты без конца спорят?
Армстронг: Они не затрагивают красоту алгоритма.
Сейбел: Но это часть эстетики, это вкус.
Армстронг: Да, но я не назову код уродливым, потому что в нем есть пробел после запятой. Уродливое — это линейный поиск, когда можно применить деление пополам, или логарифмический метод. Делайте линейный код, если у вас список из десяти элементов, — пожалуйста! Но при больших структурах данных применяйте бинарный поиск. В линейном виде это выходит некрасиво. Математические алгоритмы — как платоновские идеальные сущности. Что-то близкое к архитектуре. Вы любуетесь красивым зданием, которое не есть математический объект. Это не шар, не сфера, не призма — это небоскреб. Но выглядит он великолепно.
Сейбел: Что делает человека хорошим программистом? Нанимая на работу программиста, на что вы смотрите?
Армстронг: Как человек выбирает задачи. Что для него важнее — задача или решение? Мне симпатичнее человек, который говорит: «У меня была вот такая занятная задача». Вы спрашиваете, в каком самом интересном проекте он участвовал, просите показать соответствующий код, спрашиваете, как он решал задачу. Для меня не столь важно, хорошо ли соискатель знает язык А или язык Б. Обычно программисты всеми языками владеют одинаково хорошо — или плохо. Хороший Си-программист будет успешно работать и с Erlang, это очень надежный показатель. Есть, конечно, исключения, но умственные навыки, необходимые для работы с одним языком, можно применить и к другим.
Сейбел: В некоторых компаниях соискателям дают решать логические задачи. Вы так делаете?
Армстронг: Нет. Есть очень хорошие программисты, которые в них соображают туго. Помню одного из парней, работавших с Erlang, — у него была степень по математике, и он напоминал алмазный бур, прогрызающий гранит. Как-то раз он загрипповал и взял домой листинги из Erlang. Потом он пришел, добавил в код атомарное выражение и сказал: «Это поставит эмулятор на замкнутый цикл». Он обнаружил, что изначальное хеш-значение этого выражения равно нулю, и взял какой-то модуль для перехода к следующему выражению — оно тоже оказалось равным нулю. И он декомпилировал хеш-алгоритм для одного патологического случая. Он даже не запускал программы — посмотреть, как они работают: он читал их. Но медленно. Довольно медленно. Не знаю, как бы он решил по-быстрому логическую задачу.
Сейбел: Есть ли еще навыки, необходимые хорошему программисту?
Армстронг: Где-то я читал, что нужно иметь хорошую память. Думаю, это так.
Сейбел: Билл Гейтс однажды сказал, что до сих пор мог бы выйти к доске и написать большие фрагменты кода на Бейсике, который писал для Altair, хотя прошло уже лет десять. А вы можете вот так вспомнить свой старый код?
Армстронг: Да, кое-что восстановить по памяти могу. Иногда я забываю какой-нибудь старый код и совершенно не беспокоюсь — просто пишу его заново, и получается примерно то же самое. Могут измениться имена переменных, расстановка функций. Но код выйдет изоморфным. Или даже лучше, чем раньше, потому что я дополнительно его обдумал.