※本記事は、ChatGPTによる意訳+翻訳を活用し、レイアウト調整したものです。
※感想は、オリジナルです。
原文
Refactoring: The Hard Parts - DEV Community
意訳+要約
リファクタリング 難しい部分
重要なポイント
- リファクタリングの目的
- コードの可読性と保守性の向上
- 既存機能を維持しつつ、コードを改善
- パフォーマンス向上やエラー処理の強化
リファクタリングの具体的な手法
意味のある名前を使う
- 変数やメソッドに意味のある名前を付けることで、コードの可読性が向上します。
デザインパターンの適用
- Strategyパターンを使用して、複雑な条件文を簡素化し、コードのモジュール化と拡張性を向上させる。
エラー処理の改善
- エラー処理を強化し、例外発生時の対応を明確にする。
リファクタリングのベストプラクティス
結論
リファクタリングはコードの品質を向上させるための重要なプロセスであり、継続的に行うことでソフトウェアの保守性やパフォーマンスが向上します。具体的な手法として、意味のある名前付けやデザインパターンの適用、エラー処理の強化が推奨されます。また、段階的なリファクタリングとテストの重要性が強調されています。
ChatGPTへのQA
Ｑ：ユニットテストが自動化されてない環境でリファクタリングすることは可能なのでしょうか？
ユニットテストが自動化されていない環境でもリファクタリングは可能ですが、慎重に進める必要があります。以下に、そのためのステップとベストプラクティスをまとめます。
1. 現状の理解
リファクタリングを開始する前に、現在のコードベースとその動作を十分に理解することが重要です。以下の手法を用いて、コードの振る舞いを把握します。
- 既存の手動テスト: 既存の手動テストがあれば、それを実行して結果を記録します。
- ログ出力: コードの各部分にログ出力を追加し、動作を詳細に記録します。
2. 手動テストの作成
リファクタリング後に正しい動作を確認するための手動テストケースを作成します。
- 主要機能のテスト: コア機能に関するテストケースを作成し、全ての重要なシナリオをカバーします。
- エッジケースのテスト: エラーや特異な入力に対するテストケースも用意します。
3. 小さな変更から始める
大規模な変更を一度に行うのではなく、小さな部分から段階的にリファクタリングを進めます。
- 一つの関数やメソッド単位で変更: 大きなクラスやモジュール全体を一度に変更するのではなく、一つの関数やメソッド単位でリファクタリングします。
- 頻繁なテスト: 変更を加えた後は、その都度手動テストを実行して、動作確認を行います。
4. リファクタリング前後の比較
変更前後のコードの動作を比較し、正しい動作が保たれているかを確認します。
- 動作確認: ログ出力や手動テストを用いて、変更前と変更後の動作を比較します。
- パフォーマンスチェック: リファクタリングによってパフォーマンスが劣化していないかを確認します。
5. 自動化への移行
リファクタリングがある程度進んだ段階で、テストの自動化を検討します。
- スモークテストの自動化: まずは基本的な動作確認を行うスモークテストから自動化を始めます。
- ユニットテストの追加: 新たに追加したコードやリファクタリングした部分に対してユニットテストを作成し、自動化します。
まとめ
ユニットテストが自動化されていない環境でもリファクタリングは可能ですが、慎重かつ計画的に進めることが重要です。手動テストを活用し、小さな変更を段階的に行いながら、リファクタリング後の正しい動作を確認します。最終的には、自動化テストを導入することで、リファクタリングの安全性と効率をさらに高めることができます。
Ｑ：慎重に行った結果、コストがかさみ、小さな変更がやりにくくなるのが常態化しそうな気がします
ユニットテストが自動化されていない環境でリファクタリングを行う場合、慎重に進めることでコストがかさみ、効率が悪化するリスクがあります。以下の方法を使って、この問題を解決するための実践的なアプローチを考えます。
1. リファクタリングのための準備
1.1. テストの優先順位付け
- クリティカルパスの特定: アプリケーションの中で最も重要な機能に対する手動テストを優先して実行します。これにより、主要な機能がリファクタリング後も正常に動作することを確認できます。
- 簡易テストの自動化: テスト自動化ツール（例：Selenium、JUnit）を使って、基本的な動作確認だけでも自動化することで、手動テストの負担を軽減します。
1.2. インクリメンタルアプローチ
- 小さなステップで進める: 一度に大規模な変更を加えるのではなく、小さな変更を段階的に行います。これにより、変更範囲が限定され、バグの発見と修正が容易になります。
- 定期的なレビュー: 各変更後にコードレビューを行い、他の開発者と確認し合うことで、変更の妥当性と安全性を確保します。
2. コスト管理と効率化
2.1. テスト自動化の導入
- 優先度の高いテストの自動化: まず、クリティカルな機能のテストから自動化を進めます。これにより、手動テストの頻度を減らし、リファクタリングの安全性を高めます。
- 継続的インテグレーション（CI）ツールの利用: Jenkins、Travis CIなどのCIツールを活用して、変更が加えられるたびに自動テストが実行されるようにします。これにより、変更の影響を即座に確認できます。
2.2. コードのモジュール化
- モジュール単位でのリファクタリング: コードを小さなモジュールに分割し、それぞれを独立してリファクタリングします。これにより、変更の影響範囲を限定し、テストもモジュール単位で行いやすくなります。
- 依存関係の整理: コードの依存関係を明確にし、必要な部分だけを変更するようにします。これにより、変更が他の部分に影響を与えるリスクを減らせます。
3. リファクタリング後の評価
3.1. パフォーマンスと品質の測定
- メトリクスの設定: リファクタリング前後のコードのパフォーマンスや品質を測定するためのメトリクスを設定し、改善効果を定量的に評価します。
- フィードバックループの確立: リファクタリング後のコードについて、ユーザーや開発チームからのフィードバックを収集し、必要に応じてさらなる改善を行います。
結論
ユニットテストが自動化されていない環境でもリファクタリングは可能ですが、効率よく進めるためには、慎重な計画と段階的なアプローチが必要です。小さな変更を繰り返しながらテストを行い、徐々に自動化を導入することで、コストとリスクを抑えながらコードの品質を向上させることができます。
感想＋雑記
chatGPTとやりとりして思ったけど、リファクタリングは、コード書くだけではダメだな。
ちゃんとユニットテストを自動化するのとセットでやらないと、改善にならない。
あと、コードの状態を計測できないと、リファクタリングした効果が測定できない。
リファクタリングするにしても、その下地である、コードの測定とユニットテストの拡充が必要なんだと思った。
リファクタリングで面倒なのは、上記のそういう点に加えて、プロダクトを管理している人たちを説得させるのが一番難しいと思ってる。
効果が分かりにくいから、Goサイン出しにくいってのは理解できる。最悪の場合、自作自演で金儲けしようとしてるって思われてしまうからな。
何かの機能追加する際に、少し改善するくらいのことをするのが、無難なやり方だが、実際に手を動かすものとしては、なかなか前に進まないもどかしさを感じる。
