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Dans ce nouvel article, Hugo va vous expliquer les conventions de nommage et de syntaxe mais aussi souligner leurs différences.

1-Introduction

Les conventions de nommage et de syntaxe sont des éléments essentiels en programmation.

Les conventions de nommage définissent les règles pour nommer les différentes composantes d’un code source : les variables, les fonctions, les classes, les fichiers et les autres éléments.

Les conventions de syntaxe, quant à elles, définissent les règles pour écrire un code clair, facile à lire et à comprendre.

L’objectif de ce billet est de fournir une vue d’ensemble des conventions de nommage et de syntaxe. Nous examinerons les différents types de conventions de nommage et les règles courantes de syntaxe qui doivent être suivies pour écrire un code propre et facile à maintenir. Nous discuterons également des avantages que confère leur bonne utilisation, ainsi que des bonnes pratiques pour les appliquer efficacement.

2-Conventions de nommage

2.1. Définition

Les conventions de nommage sont des règles et des pratiques utilisées pour nommer les variables, les fonctions, les classes, les fichiers et autres éléments du code source dans un projet de développement. Elles permettent de fournir une structure cohérente et compréhensible pour le code source, facilitant ainsi la lecture, la compréhension et la maintenance du code par les membres de l’équipe de développement.
Les conventions de nommage peuvent varier selon les langages de programmation, les organisations et les projets. Elles peuvent être influencées par les standards de l’industrie, les conventions de la communauté de développement, les bonnes pratiques et les préférences personnelles des développeurs. Les conventions de nommage peuvent également prendre en compte les règles pour les acronymes, les mots réservés, les cas spéciaux et les abréviations.

En somme, les conventions de nommage fournissent une structure cohérente pour la rédaction des éléments du code source.

2.2. Bienfaits

Bien que les avantages de l’emploi des conventions de nommages sont généralement connus et entendus, il est bon de les rappeler.
On peut en retenir 5
Ainsi, elles :

• Facilitent la compréhension et la lisibilité du code source :
  Les conventions de nommage cohérentes permettent aux membres de l’équipe de développement et aux autres développeurs de comprendre rapidement la fonction et le rôle des différents éléments du code source. Cela facilite la collaboration et la maintenance du code, ainsi que la détection et la résolution des erreurs.
  
• Améliorent la maintenabilité du code :
  Les conventions de nommage permettent de fournir une structure claire et compréhensible pour le code source, ce qui facilite sa modification et sa mise à jour. Cela permet également de réduire les risques d’erreurs et de défaillances lors de la modification du code.
  
• Facilitent la communication entre les membres de l’équipe de développement :
  Les conventions de nommage cohérentes permettent de faciliter la communication entre les membres de l’équipe de développement, en réduisant les ambiguïtés et en fournissant une compréhension commune de la structure et du rôle des différents éléments du code source.
  
• Contribuent à la qualité du code :
  Les conventions de nommage cohérentes aident à garantir que le code est écrit de manière professionnelle et uniforme, ce qui facilite sa compréhension et sa maintenance, ainsi que sa relecture et son audit.
  
• Aident à éviter les erreurs courantes de programmation :
  Les conventions de nommage fournissent des règles claires pour nommer les variables, les fonctions, les classes, les fichiers et autres éléments du code source, ce qui aide à éviter les erreurs courantes de programmation, telles que les variables non déclarées, les conflits de noms et les erreurs de syntaxe.

En somme, elles font qu’on écrit le code d’une même manière, qu’on saura donc s’y retrouver et que le code écrit sera de meilleure qualité.

2.3. Bonnes pratiques

Sur la forme, il existe plusieurs types de conventions de nommage, chacune ayant des règles spécifiques pour nommer les éléments du code. Les types les plus courants de conventions de nommage sont :

• CamelCase : Cette convention de nommage consiste à écrire les mots ensemble en commençant chaque mot en majuscule à partir du deuxième. Par exemple : firstName, lastName, dateOfBirth.
  
• PascalCase : Cette convention de nommage est similaire à CamelCase, mais commence par une majuscule. Cette convention est souvent utilisée pour nommer des classes et des interfaces. Par exemple : Customer, Order, Product.
  
• snake_case : Cette convention de nommage consiste à écrire les mots séparément et à les séparer par des traits de soulignement. Cette convention est souvent utilisée dans les langages de programmation comme Python et Ruby. Par exemple : first_name, last_name, date_of_birth.
  
• kebab-case : Cette convention de nommage est similaire à snake_case, mais utilise des traits d’union pour séparer les mots. Cette convention est souvent utilisée pour les noms de fichiers et les URL. Par exemple : index.html, home-page, contact-us

Sur le fond, l’utilisation de mots clairs, de verbes et de noms est une pratique courante dans les conventions de nommage. Les noms utilisés pour nommer les éléments du code source doivent être descriptifs et précis, afin de faciliter leur compréhension et leur rôle dans le code. Les noms doivent être courts et pertinents, afin de faciliter leur utilisation et leur lisibilité dans le code.
Les verbes sont souvent utilisés pour nommer les fonctions et les méthodes, car ils indiquent l’action que la fonction ou la méthode effectue. Les noms de variables, de classes et de fichiers sont souvent des noms de substantifs, car ils représentent des objets ou des concepts dans le code. Les noms de méthodes peuvent également inclure des noms de substantifs pour décrire les objets sur lesquels elles agissent.
Il est communément accepté et adopté d’utiliser l’anglais pour la rédaction du code.

3-Conventions de syntaxe

3.1. Définition

Les conventions de syntaxe de code sont des règles et des pratiques utilisées pour écrire un code source qui est facile à lire, à comprendre et à maintenir. Elles couvrent des éléments tels que la mise en forme, l’indentation, les espacements, les commentaires, les parenthèses, les accolades, les lignes vides, la longueur des lignes et les règles de structure.
Les conventions de syntaxe de code peuvent varier selon les langages de programmation, les organisations et les projets, mais elles ont pour but commun de faciliter la compréhension et la maintenance du code source. Les conventions de syntaxe de code peuvent être influencées par des standards de l’industrie, des conventions de la communauté de développement, des bonnes pratiques et des préférences personnelles des développeurs.

En somme, les conventions de syntaxe fournissent un socle cohérent pour la mise en forme du code dans les fichiers du code source.

3.2. Bienfaits

Bien que recommandées, elles ne sont pas toujours définie et appliquées avec rigueur dans tous les projets. Pourtant, là encore les avantages sont nombreux. Ils sont sensiblement similaires à ceux conférés par l’application de conventions de nommage.
On peut également en retenir 5
Ainsi elles :

Bien que recommandées, elles ne sont pas toujours définie et appliquées avec rigueur dans tous les projets. Pourtant, là encore les avantages sont nombreux. Ils sont sensiblement similaires à ceux conférés par l’application de conventions de nommage.

• Facilitent la compréhension et la lisibilité du code source :
  Les conventions de syntaxe de code cohérentes permettent aux membres de l’équipe de développement et aux autres développeurs de comprendre rapidement la structure et le rôle des différents éléments du code source. Cela facilite la collaboration et la maintenance du code, ainsi que la détection et la résolution des erreurs.
  
• Améliorent la maintenabilité du code :
  Les conventions de syntaxe de code permettent de fournir une structure claire et compréhensible pour le code source, ce qui facilite sa modification et sa mise à jour. Cela permet également de réduire les risques d’erreurs et de défaillances lors de la modification du code.
  
• Facilitent la communication entre les membres de l’équipe de développement :
  Les conventions de syntaxe de code cohérentes permettent de faciliter la communication entre les membres de l’équipe de développement, en réduisant les ambiguïtés et en fournissant une compréhension commune de la structure et du rôle des différents éléments du code source.
  
• Contribuent à la qualité du code :
  Les conventions de syntaxe de code cohérentes aident à garantir que le code est écrit de manière uniforme et professionnelle, ce qui facilite sa compréhension et sa maintenance, ainsi que sa relecture et son audit.
  
• Aident à éviter les erreurs courantes de programmation :
  Les conventions de syntaxe de code fournissent des règles claires pour la mise en forme du code, les espacements, les commentaires et les règles de structure, ce qui aide à éviter les erreurs courantes de programmation, telles que les erreurs de syntaxe, les erreurs de compilation et les erreurs de logique.

3.3. Bonnes pratiques

Il existe plusieurs règles de syntaxe courantes, qui doivent être suivies pour écrire du code propre et facile à maintenir :

• Indentation :
  L’indentation est l’espacement vertical des lignes de code pour rendre la structure du code plus facile à lire. Il est généralement recommandé d’indenter de quatre espaces pour chaque niveau de bloc.
  
• Accolades et parenthèses :
  Les accolades et les parenthèses sont utilisées pour délimiter les blocs de code. Il est courant de placer les accolades et les parenthèses sur la même ligne que le mot clé, mais certaines équipes préfèrent les placer sur une ligne séparée.
  
• Espacement et saut de ligne :
  L’espacement et le saut de ligne sont utilisés pour rendre le code plus facile à lire. Il est courant d’ajouter des espaces autour des opérateurs arithmétiques et de comparer, ainsi que des sauts de ligne entre les blocs de code.
  
• Longueur des lignes :
  En général, il est recommandé de limiter la longueur des lignes de code à 80 ou 120 caractères, selon les conventions de la communauté de développement et les préférences personnelles des développeurs. Cependant, dans certains cas, il peut être nécessaire de dépasser ces limites de longueur de ligne, par exemple pour inclure des commentaires ou pour formater des chaînes de caractères. Dans ces cas, il est recommandé de limiter la longueur des lignes à 140 ou 160 caractères.
  
• Commentaires :
  Les commentaires sont utilisés pour documenter le code et faciliter la compréhension pour les autres membres de l’équipe. Les commentaires doivent être clairs et concis, et éviter d’être redondants avec le code lui-même.

4. Conclusion

Les conventions de nommage et de syntaxe sont importantes pour plusieurs raisons. En effet, elles permettent d’améliorer la qualité du code, sa lisibilité, sa compréhension et sa maintenabilité. Elles confèrent un référentiel d’écriture commun à une équipe, et font qu’on écrira du code d’une même manière et qu’on saura donc se comprendre et s’y retrouver.

Il est important de les définir lors du démarrage d’un projet. On pourra alors prendre appui sur un outil qui permettra de les centraliser et nous amènera à les respecter en réalisant des analyses syntaxiques de façon automatisée (un linter).

N’hésitez pas à nous partager votre point de vue en commentaire 😊

Aujourd’hui, Hugo vous propose de réfléchir au facteur limitant du code.
Un programme, est, à l’exécution, limité par l’utilisation des ressources dont il a besoin pour fonctionner.
Le facteur limitant du programme est alors la ressource dont l’usage tend à freiner le programme dans son temps d’exécution.

Ce billet vise deux objectifs principaux :
– Partager une définition compréhensive des facteurs limitants
– Fournir un mode opératoire afin :
a) de parvenir à le minimiser, dans la mesure du possible.
b) d’identifier le facteur limitant d’un programme.

Définition

On dénombre 3 facteurs limitants :

1. CPU-bound, aussi appelé processor-bound, computation-bound ou compute-bound
2. Memory-bound aussi appelé RAM-bound, storage-bound ou memory-constrained
3. I/O-bound aussi appelé disk-bound, network-bound, ou input/output-constrained

1. CPU-bound

Un programme est dit CPU-bound lorsque sa performance est délimitée par la puissance de calculs du processeur (CPU). Cela signifie que le CPU est le goulet d’étranglement, empêchant le programme de s’exécuter à une cadence maîtrisée. En d’autres termes, le programme exécute des opérations nécessitant une puissance de calculs plus importante que celle dont il est pourvu.

2. Memory-bound

Un programme est dit memory-bound lorsque sa performance est délimitée par la quantité de mémoire vive disponible. Le programme nécessite une quantité de mémoire vive plus importante que celle accessible ; le programme traite un nombre de données qui excèdent la quantité de mémoire disponible.

3. I/O-bound

Un programme est dit I/O-bound lorsque sa performance est délimitée soit par la quantité de données à lire depuis/écrire sur un périphérique de stockage, soit par la vitesse de lecture depuis/d’écriture sur un périphérique de stockage, ou les 2 (ici, un périphérique de stockage peut être un disque dur ou une interface réseau). Cela signifie que le programme doit attendre que les opérations de lecture/écriture s’effectuent, ce qui ralentit les performances.

💡I/O = E/S (Entrées/Sorties)

Identification et minimisation

1. Mode opératoire CPU-bound

1.1. Profiler le code

Utiliser un profiler pour identifier les fonctions ou sections du code qui prennent le plus de temps CPU. Cela aidera à concentrer les efforts d’optimisation sur les zones qui auront le plus d’impact. Il est intéressant ici de mesurer la complexité algorithmique des différents blocs d’instructions afin d’orienter le réflexion.

1.2. Simplifier le code

Chercher des opportunités pour simplifier le code ou éliminer les calculs inutiles. Par exemple, on pourra pré-calculer certaines valeurs ou mettre en cache des résultats pour éviter les calculs redondants.

1.3. Optimiser les algorithmes

Passer en revue les algorithmes utilisés dans le code et rechercher des moyens de les optimiser. Par exemple, on pourra utiliser un algorithme de tri ou une structure de données plus efficace.

1.4. Paralléliser le code

Si possible, paralléliser le code pour profiter de plusieurs cœurs de processeur. Cela peut être fait en utilisant le multithreading, le multiprocessing ou d’autres techniques de parallélisation.

💡 La parallélisation du code consiste à diviser une tâche en morceaux plus petits et indépendants qui peuvent être exécutés simultanément sur plusieurs cœurs de CPU. Cela peut considérablement améliorer les performances, en particulier pour les programmes CPU-bound. Le multithreading est une technique courante utilisée pour paralléliser le code, tandis que le multiprocessing est une autre technique permettant d’exécuter plusieurs processus en parallèle. Cependant, la parallélisation n’est pas toujours simple et peut nécessiter des efforts supplémentaires pour assurer la correction et éviter des problèmes tels que des race conditions ou des blocages.

💡La parallélisation utilise plusieurs coeurs de CPU pour effectuer plusieurs calculs en simultané.

1.5. Utiliser la vectorisation

La vectorisation permet d’optimiser les boucles et autres calculs qui peuvent être effectués sur des tableaux. Cela peut être fait en utilisant des instructions SIMD (Single Instruction Multiple Data).

💡 La vectorisation consiste à utiliser des instructions SIMD pour effectuer simultanément la même opération sur plusieurs éléments de données. Cela peut améliorer les performances en réduisant le nombre d’instructions nécessaires pour effectuer un calcul. La vectorisation permet de bénéficier de l’accélération hardware.

💡La vectorisation optimise l’usage d’un unique coeur de CPU via l’utilisation des instructions SIMD.

1.6. Utiliser l’accélération hardware

L’accélération matérielle, comme les GPU ou les coprocesseurs spécialisés, permet de décharger les calculs intensifs du CPU vers du matériel dédié. En dernier recours, il faudra peut-être envisager d’exécuter le programme dans un environnement disposant de plus de ressources CPU.

1.7. Surveiller les performances

Surveiller les performances du code optimisé pour s’assurer que les modifications apportées améliorent réellement les performances. Utiliser des outils de profilage et des benchmarks pour comparer les performances du code optimisé au code original.

1.8. Itérer

Répéter le processus de profilage, d’optimisation et de surveillance jusqu’à ce que le niveau de performance souhaité soit atteint.

2. Mode opératoire Memory-bound

2.1 Profiler le code

Utiliser un profiler pour identifier les parties du code qui causent un usage mémoire excessif. On pourra alors concentrer l’effort d’analyse et d’optimisation sur ces portions de code les plus limitantes.

2.2. Optimiser les structures de données

Passer en revue les structures de données utilisées dans le code, et rechercher des moyens de les optimiser. Cela peut impliquer l’utilisation de structures de données plus efficaces, telles que des tables de hachage ou des arbres, ou la réduction de la taille des structures de données en utilisant des représentations plus compactes.
S’attacher à choisir les bonnes structures de données est essentiel, car des structures de données inefficaces peuvent rapidement consommer de grandes quantités de mémoire. Par exemple, l’utilisation d’une table de hachage au lieu d’une liste peut réduire l’utilisation de la mémoire pour les recherches, tandis que l’utilisation d’un arbre binaire peut réduire l’utilisation de la mémoire pour les données triées. En choisissant la structure de données la plus appropriée pour la tâche, on peut réduire l’empreinte mémoire globale du programme.

2.3. Optimiser l’allocation mémoire

Passer en revue les modèles d’allocation mémoire utilisés dans le code, et rechercher des moyens de les optimiser. Cela peut impliquer le recours à la pré-allocation de mémoire pour les structures de données, la réutilisation de la mémoire au lieu d’allouer de la nouvelle mémoire, ou l’utilisation de techniques d’allocation de mémoire spécialisées, telles que les pools de mémoire, ou des patterns, comme le singleton et le flyweight.

2.4. Utiliser la mise en cache

Utiliser la mise en cache pour réduire la quantité de mémoire nécessaire pour stocker les données fréquemment consultées. Cela peut être fait en mettant en cache les résultats des calculs ou en utilisant des techniques telles que la mémorisation pour éviter les calculs redondants.

2.5. Réduire la fragmentation mémoire

La fragmentation de la mémoire peut se produire lorsque le programme alloue et libère de la mémoire à plusieurs reprises, ce qui produit de petits espaces de mémoire inutilisée dispersés dans le tas. Cela peut entraîner une utilisation inefficace de la mémoire et réduire les performances. Pour réduire la fragmentation, on peut envisager d’utiliser des allocations de mémoire spécialisées capables de gérer plus efficacement un grand nombre de petites allocations. Par exemple, l’utilisation d’un slab allocator peut réduire la fragmentation en regroupant des allocations de mémoire de tailles similaires ensemble.

2.6. Utiliser la compression

Si le programme traite de grandes quantités de données, on peut envisager d’utiliser la compression pour réduire l’utilisation mémoire. En effet, la compression peut être un moyen efficace de réduire l’utilisation de la mémoire d’un programme, en particulier pour les données qui ont beaucoup de redondance ou qui peuvent être représentées sous une forme plus compacte. Par exemple, la compression des données à l’aide d’une technique telle que gzip ou lz4 peut considérablement réduire la quantité de mémoire nécessaire pour stocker les données. Cependant, la compression s’accompagne également d’un compromis en termes d’utilisation du processeur, elle doit donc être utilisée judicieusement en fonction des exigences spécifiques du programme.

2.7. Surveiller les performances

Surveiller les performances du code optimisé pour s’assurer que les modifications apportées améliorent réellement les performances. Utiliser des outils de profilage et des benchmarks pour comparer les performances du code optimisé au code original.

2.8. Itérer

Répéter le processus de profilage, d’optimisation et de surveillance jusqu’à ce que le niveau de performance souhaité soit atteint.

3. Mode opératoire I/O-bound

3.1. Profiler le code

Utiliser un profiler pour identifier les parties du code qui provoquent une utilisation excessive des I/O. On pourra alors concentrer l’effort d’analyse et d’optimisation sur les zones où les écueils sont les plus importants.

3.2. Optimiser les opérations I/O

Examiner les opérations I/O utilisées dans le code, et rechercher des moyens de les optimiser. Cela peut impliquer de réduire le nombre d’opérations I/O nécessaires, d’augmenter la taille des opérations I/O ou d’utiliser des opérations I/O asynchrones pour chevaucher les I/O et le calcul.

3.3. Utiliser la mise en cache

Utiliser la mise en cache pour réduire la quantité d’I/O nécessaires pour récupérer les données fréquemment consultées. Cela peut être fait en mettant en cache les résultats des opérations d’I/O en mémoire ou en utilisant des techniques telles que la mémorisation pour éviter les opérations d’I/O redondantes.

3.4. Optimiser le data storage

Examiner le stockage des données utilisé dans le code et recherchez des moyens de l’optimiser. Cela peut impliquer l’utilisation de formats de stockage de données plus efficaces, tels que des formats binaires ou compressés, ou l’utilisation de techniques de stockage de données spécialisées telles que l’indexation pour améliorer les performances de récupération des données.

3.5. Utiliser la compression

Si le programme traite de grandes quantités de données, on peut envisager d’utiliser la compression pour réduire les besoins en I/O. Cela peut être particulièrement efficace pour les données qui présentent beaucoup de redondance ou qui peuvent être représentées sous une forme plus compacte.

3.6. Utiliser le parallélisme

Si le programme effectue plusieurs opérations I/O indépendantes les unes des autres, on doit envisager d’utiliser le parallélisme pour chevaucher les opérations I/O et les calculs. Cela peut être fait en utilisant le multithreading ou le multiprocessing pour exécuter des opérations I/O et des calculs simultanément.

3.7. Surveiller les performances

Surveiller les performances du code optimisé pour s’assurer que les modifications apportées améliorent réellement les performances. Utiliser des outils de profilage et des benchmarks pour comparer les performances du code optimisé au code original.

3.8. Itérer

Répéter le processus de profilage, d’optimisation et de surveillance jusqu’à ce que le niveau de performance souhaité soit atteint.

À vous de jouer !

Vous pouvez retrouver aussi un condensé de ce billet ici