程序员为什么不能一次性写好，需要一直改Bug？

程序员不能一次性写好代码并需要不断修改和修复Bug的原因主要有以下几点：

需求的复杂性和变动性：软件开发常常涉及复杂的业务逻辑，而客户的需求在项目周期内也可能发生变化。因此，即使程序员在开始编写代码时理解了需求，也可能在后续的开发过程中发现原先的设计或代码无法完全满足新的需求，从而需要进行调整。

技术的挑战和限制：软件开发是一个技术密集型的工作，涉及多种编程语言、框架、库和工具。程序员在编写代码时，可能会遇到技术难题、性能瓶颈或兼容性问题，这都需要通过不断地调试和修改来解决。

团队协作和沟通的问题：在大型项目中，多个程序员可能共同负责一个模块或功能。由于每个人的编程习惯、思维方式和对问题的理解可能存在差异，因此在代码合并或集成时可能会出现冲突或错误，这也需要进行修复和调整。

测试的不完全性：虽然程序员会进行单元测试、集成测试和系统测试，但测试通常只能覆盖一部分场景和情况。有些Bug可能在特定的条件下才会触发，因此难以在测试阶段完全发现。

针对这些问题，推荐读这本书。

重构 改善既有代码的设计（第2版 平装版）这本书主要关注如何对现有的代码进行重构和优化，使其更加清晰、可维护和可扩展。它提供了许多重构技巧和策略，有助于程序员在不改变代码功能的前提下，提高代码质量并减少潜在的问题。

书摘分享：摘选本书中第2章部分内容

重构帮助找到bug

对代码的理解，可以帮我找到bug。我承认我不太擅长找bug。有些人只要盯着一大段代码就可以找出里面的bug，我不行。但我发现，如果对代码进行重构，我就可以深入理解代码的所作所为，并立即把新的理解反映在代码当中。搞清楚程序结构的同时，我也验证了自己所做的一些假设，于是想不把bug揪出来都难。

这让我想起了Kent Beck经常形容自己的一句话：“我不是一个特别好的程序员，我只是一个有着一些特别好的习惯的还不错的程序员。”重构能够帮助我更有效地写出健壮的代码。

重构提高编程速度

最后，前面的一切都归结到了这一点：重构帮我更快速地开发程序。

听起来有点儿违反直觉。当我谈到重构时，人们很容易看出它能够提高质量。改善设计、提升可读性、减少bug，这些都能提高质量。但花在重构上的时间，难道不是在降低开发速度吗？

当我跟那些在一个系统上工作较长时间的软件开发者交谈时，经常会听到这样的故事：一开始他们进展很快，但如今想要添加一个新功能需要的时间就要长得多。他们需要花越来越多的时间去考虑如何把新功能塞进现有的代码库，不断蹦出来的bug修复起来也越来越慢。代码库看起来就像补丁摞补丁，需要细致的考古工作才能弄明白整个系统是如何工作的。这份负担不断拖慢新增功能的速度，到最后程序员恨不得从头开始重写整个系统。

下面这幅图可以描绘他们经历的困境。

但有些团队的境遇则截然不同。他们添加新功能的速度越来越快，因为他们能利用已有的功能，基于已有的功能快速构建新功能。

两种团队的区别就在于软件的内部质量。需要添加新功能时，内部质量良好的软件让我可以很容易找到在哪里修改、如何修改。良好的模块划分使我只需要理解代码库的一小部分，就可以做出修改。如果代码很清晰，我引入bug的可能性就会变小，即使引入了bug，调试也会容易得多。理想情况下，我的代码库会逐步演化成一个平台，在其上可以很容易地构造与其领域相关的新功能。

我把这种现象称为“设计耐久性假说”：通过投入精力改善内部设计，我们增加了软件的耐久性，从而可以更长时间地保持开发的快速。我还无法科学地证明这个理论，所以我说它是一个“假说”。但我的经验，以及我在职业生涯中认识的上百名优秀程序员的经验，都支持这个假说。

何时重构

预备性重构：让添加新功能更容易

重构的最佳时机就在添加新功能之前。在动手添加新功能之前，我会看看现有的代码库，此时经常会发现：如果对代码结构做一点微调，我的工作会容易得多。也许已经有个函数提供了我需要的大部分功能，但有几个字面量的值与我的需要略有冲突。如果不做重构，我可能会把整个函数复制过来，修改这几个值，但这就会导致重复代码——如果将来我需要做修改，就必须同时修改两处（更麻烦的是，我得先找到这两处）。而且，如果将来我还需要一个类似又略有不同的功能，就只能再复制粘贴一次，这可不是个好主意。所以我戴上重构的帽子，使用函数参数化（310）。做完这件事以后，接下来我就只需要调用这个函数，传入我需要的参数。

这就好像我要往东去100公里。我不会往东一头把车开进树林，而是先往北开20公里上高速，然后再向东开100公里。后者的速度比前者要快上3倍。如果有人催着你“赶快直接去那儿”，有时你需要说：“等等，我要先看看地图，找出最快的路径。”这就是预备性重构于我的意义。
——Jessica Kerr

修复bug时的情况也是一样。在寻找问题根因时，我可能会发现：如果把3段一模一样且都会导致错误的代码合并到一处，问题修复起来会容易得多。或者，如果把某些更新数据的逻辑与查询逻辑分开，会更容易避免造成错误的逻辑纠缠。用重构改善这些情况，在同样场合再次出现同样bug的概率也会降低。

帮助理解的重构：使代码更易懂

我需要先理解代码在做什么，然后才能着手修改。这段代码可能是我写的，也可能是别人写的。一旦我需要思考“这段代码到底在做什么”，我就会自问：能不能重构这段代码，令其一目了然？我可能看见了一段结构糟糕的条件逻辑，也可能希望复用一个函数，但花费了几分钟才弄懂它到底在做什么，因为它的函数命名实在是太糟糕了。这些都是重构的机会。

捡垃圾式重构

帮助理解的重构还有一个变体：我已经理解代码在做什么，但发现它做得不好，例如逻辑不必要地迂回复杂，或者两个函数几乎完全相同，可以用一个参数化的函数取而代之。这里有一个取舍：我不想从眼下正要完成的任务上跑题太多，但我也不想把垃圾留在原地，给将来的修改增加麻烦。如果我发现的垃圾很容易重构，我会马上重构它；如果重构需要花一些精力，我可能会拿一张便笺纸把它记下来，完成当下的任务再回来重构它。

有计划的重构和见机行事的重构

上面的例子——预备性重构、帮助理解的重构、捡垃圾式重构——都是见机行事的：我并不专门安排一段时间来重构，而是在添加功能或修复bug的同时顺便重构。这是我自然的编程流的一部分。不管是要添加功能还是修复bug，重构对我当下的任务有帮助，而且让我未来的工作更轻松。这是一件很重要而又常被误解的事：重构不是与编程割裂的行为。你不会专门安排时间重构，正如你不会专门安排时间写if语句。我的项目计划上没有专门留给重构的时间，绝大多数重构都在我做其他事的过程中自然发生。

肮脏的代码必须重构，但漂亮的代码也需要很多重构。

还有一种常见的误解认为，重构就是人们弥补过去的错误或者清理肮脏的代码。当然，如果遇上了肮脏的代码，你必须重构，但漂亮的代码也需要很多重构。在写代码时，我会做出很多权衡取舍：参数化需要做到什么程度？函数之间的边界应该划在哪里？对于昨天的功能完全合理的权衡，在今天要添加新功能时可能就不再合理。好在，当我需要改变这些权衡以反映现实情况的变化时，整洁的代码重构起来会更容易。

每次要修改时，首先令修改很容易（警告：这件事有时会很难），然后再进行这次容易的修改。
——Kent Beck

长久以来，人们认为编写软件是一个累加的过程：要添加新功能，我们就应该增加新代码。但优秀的程序员知道，添加新功能最快的方法往往是先修改现有的代码，使新功能容易被加入。所以，软件永远不应该被视为“完成”。每当需要新能力时，软件就应该做出相应的改变。越是在已有代码中，这样的改变就越显重要。

长期重构

大多数重构可以在几分钟——最多几小时——内完成。但有一些大型的重构可能要花上几个星期，例如要替换一个正在使用的库，或者将整块代码抽取到一个组件中并共享给另一支团队使用，再或者要处理一大堆混乱的依赖关系，等等。

复审代码时重构

一些公司会做常规的代码复审（code review），因为这种活动可以改善开发状况。代码复审有助于在开发团队中传播知识，也有助于让较有经验的开发者把知识传递给比较欠缺经验的人，并帮助更多人理解大型软件系统中的更多部分。代码复审对于编写清晰代码也很重要。我的代码也许对我自己来说很清晰，对他人则不然。这是无法避免的，因为要让开发者设身处地为那些不熟悉自己所作所为的人着想，实在太困难了。代码复审也让更多人有机会提出有用的建议，毕竟我在一个星期之内能够想出的好点子很有限。如果能得到别人的帮助，我的生活会滋润得多，所以我总是期待更多复审。

我发现，重构可以帮助我复审别人的代码。开始重构前我可以先阅读代码，得到一定程度的理解，并提出一些建议。一旦想到一些点子，我就会考虑是否可以通过重构立即轻松地实现它们。如果可以，我就会动手。这样做了几次以后，我可以更清楚地看到，当我的建议被实施以后，代码会是什么样。我不必想象代码应该是什么样，我可以真实看见。于是我可以获得更高层次的认识。如果不进行重构，我永远无法得到这样的认识。

重构还可以帮助代码复审工作得到更具体的结果。不仅获得建议，而且其中许多建议能够立刻实现。最终你将从实践中得到比以往多得多的成就感。

有些人试图用“整洁的代码”“良好的工程实践”之类道德理由来论证重构的必要性，我认为这是个陷阱。重构的意义不在于把代码库打磨得闪闪发光，而是纯粹经济角度出发的考量。我们之所以重构，因为它能让我们更快——添加功能更快，修复bug更快。一定要随时记住这一点，与别人交流时也要不断强调这一点。重构应该总是由经济利益驱动。程序员、经理和客户越理解这一点，“好的设计”那条曲线就会越经常出现。

重构的挑战（摘选）

测试

不会改变程序可观察的行为，这是重构的一个重要特征。如果仔细遵循重构手法的每个步骤，我应该不会破坏任何东西，但万一我犯了个错误怎么办？（呃，就我这个粗心大意的性格来说，请去掉“万一”两字。）人总会有出错的时候，不过只要及时发现，就不会造成大问题。既然每个重构都是很小的修改，即便真的造成了破坏，我也只需要检查最后一步的小修改——就算找不到出错的原因，只要回滚到版本控制中最后一个可用的版本就行了。

这里的关键就在于“快速发现错误”。要做到这一点，我的代码应该有一套完备的测试套件，并且运行速度要快，否则我会不愿意频繁运行它。也就是说，绝大多数情况下，如果想要重构，我得先有可以自测试的代码[mf-stc]。

有些读者可能会觉得，“自测试的代码”这个要求太高，根本无法实现。但在过去20年中，我看到很多团队以这种方式构造软件。的确，团队必须投入时间与精力在测试上，但收益是绝对划算的。自测试的代码不仅使重构成为可能，而且使添加新功能更加安全，因为我可以很快发现并干掉新近引入的bug。这里的关键在于，一旦测试失败，我只需要查看上次测试成功运行之后修改的这部分代码；如果测试运行得很频繁，这个查看的范围就只有几行代码。知道必定是这几行代码造成bug的话，排查起来会容易得多。

这也回答了“重构风险太大，可能引入bug”的担忧。如果没有自测试的代码，这种担忧就是完全合理的，这也是为什么我如此重视可靠的测试。

遗留代码

大多数人会觉得，有一大笔遗产是件好事，但从程序员的角度来看就不同了。遗留代码往往很复杂，测试又不足，而且最关键的是，是别人写的（瑟瑟发抖）。

重构可以很好地帮助我们理解遗留系统。引人误解的函数名可以改名，使其更好地反映代码用途；糟糕的程序结构可以慢慢理顺，把程序从一块顽石打磨成美玉。整个故事都很棒，但我们绕不开关底的恶龙：遗留系统多半没测试。如果你面对一个庞大而又缺乏测试的遗留系统，很难安全地重构清理它。

对于这个问题，显而易见的答案是“没测试就加测试”。这事听起来简单（当然工作量必定很大），操作起来可没那么容易。一般来说，只有在设计系统时就考虑到了测试，这样的系统才容易添加测试——可要是如此，系统早该有测试了，我也不用操这份心了。

这个问题没有简单的解决办法，我能给出的最好建议就是买一本《修改代码的艺术》[Feathers]，照书里的指导来做。别担心那本书太老，尽管已经出版十多年，其中的建议仍然管用。一言以蔽之，它建议你先找到程序的接缝，在接缝处插入测试，如此将系统置于测试覆盖之下。你需要运用重构手法创造出接缝——这样的重构很危险，因为没有测试覆盖，但这是为了取得进展必要的风险。在这种情况下，安全的自动化重构简直就是天赐福音。如果这一切听起来很困难，因为它确实很困难。很遗憾，一旦跌进这个深坑，没有爬出来的捷径，这也是我强烈倡导从一开始就写能自测试的代码的原因。

就算有了测试，我也不建议你尝试一鼓作气把复杂而混乱的遗留代码重构成漂亮的代码。我更愿意随时重构相关的代码：每次触碰一块代码时，我会尝试把它变好一点点——至少要让营地比我到达时更干净。如果是一个大系统，越是频繁使用的代码，改善其可理解性的努力就能得到越丰厚的回报。

关于《重构 改善既有代码的设计（第2版 平装版）》这本书

本书是经典著作《重构》出版20年后的新版。书中清晰揭示了重构的过程，解释了重构的原理和最佳实践方式，并给出了何时以及何地应该开始挖掘代码以求改善。书中给出了60多个可行的重构，每个重构都介绍了一种经过验证的代码变换手法的动机和技术。本书提出的重构准则将帮助开发人员一次一小步地修改代码，从而减少了开发过程中的风险。

本书适合软件开发人员、项目管理人员等阅读，也可作为高等院校计算机及相关专业师生的参考读物。