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Buenas Prácticas en la Generación de Código
El error más común cuando generamos código es verlo como una caja negra, pensando que lo importante es «lo que hace» y no «cómo lo hace». Esto es un error. Como siempre, la calidad importa.
Estas son algunas de las características que un buen código generado debería tener:
Estas son algunas de las características que un buen código generado debería tener:
- Independiente: el código manual y el generado deben estar en archivos diferentes, de lo contrario se corre el riesgo de perder el primero en el caso de que tengamos que volver a generar el código (y sucederá).
- Inmutable: no se debe cambiar, por dos razones: es peligroso, por ser desconocido, y por la misma razón que en el caso anterior.
- Legible: eso significa: nombres de variables y funciones significativos, comentarios, sangría, organizados en carpetas, archivos, etc. El código generado debe estar presentable para recibir la visita de los desarrolladores: para saber cómo funciona y ¿por qué no?, para aprender de él. Debemos generar un código del que sentirnos orgullosos.
- Extensible: por diferentes razones es posible que tenga que implementar manualmente algunas funcionalidades, por lo que el código generado debe dejar algunas puertas abiertas. La mejor manera es diseñar el código generado como un Framework, donde el código manual puede extender sólo algunas funcionalidades permitidas y en un entorno seguro.
- Estructurada: elevar el nivel de abstracción requiere un buen conocimiento del campo que se está tratando. Un código mal estructurado puede ser un síntoma de que ese campo no está completamente bajo control. Una buena generación de código requiere un buen arquitecto.
- Robusto: el código generado puede fallar, por supuesto. El control de errores, la gestión de excepciones, la validación de las entradas, validaciones internas, etc deben ir siempre incluidas en el código. Este tipo de políticas de seguridad se pueden implementar fácilmente en la generación de código y debe ser una de las razones de su calidad.
- Potente: una vez dicho lo anterior, deberíamos ver la generación de código como una forma de escribir un código más potente, eso significa pensar en estrategias, en el código generado, que nunca usaríamos si lo hiciéramos a mano (por lo general por razones de mantenimiento).
En resumen, las buenas prácticas en la generación de código son una mezcla de las buenas prácticas tradicionales y una forma más amplia de pensar.
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¿Por qué generación de código?
La generación de código no es un nuevo estilo o técnica, es el camino seguido por los lenguajes de programación para hacer frente a la complejidad, desde la codificación en binario hasta la primera, segunda y demás generaciones de lenguajes. Es lo que los compiladores han estado haciendo desde el inicio.
El tema clave aquí es «hacer frente a la complejidad». Mientras más complejo sea el problema más abstracto tiene que ser la forma de pensar para resolverlo. En otras palabras, es necesario elevar el nivel de abstracción. Y esta regla se aplica igualmente a las herramientas que se utilizan para resolver el problema: los lenguajes de programación.
Por lo tanto, podemos afirmar que «elevar el nivel de abstracción es el objetivo perseguido en la evolución de los lenguajes de programación».
Los lenguajes comunes que se utilizan hoy en día para resolver los problemas (Java, C #, C + + , Delphi … ), se conocen como “lenguajes de propósito general” (GPL en inglés ), y aquí está el problema: «propósito general», que significa que pueden resolver «todos» los problemas, pero desde una perspectiva global. Pueden resolver desde un nivel de abstracción lo suficientemente amplio como para llegar a la solución, pero no tan alto como lo que necesitaríamos en cada problema particular. Existe una brecha entre el nivel de abstracción que utilizamos para lidiar con el problema y el nivel de abstracción que utilizamos para resolverlo a través de GPLs.
¿Cómo podemos cubrir esa brecha? Obviamente, con la generación de código.
Como conclusión, para abordar adecuadamente un problema tenemos que encontrar un lenguaje particular para definir la solución en el nivel de abstracción que cada problema requiere. Con el fin de hacer que la solución sea computable, tenemos que generar código, por lo general en el nivel inferior más cercano: el de GPL.
Esos lenguajes particulares se conocen como “lenguajes específicos de dominio” (DSL en inglés), pero este tema se abordará en otro post.
Como conclusión, decir que este enfoque no es solo aplicable a problemas de negocio sino también a la resolución de problemas técnicos. Por ejemplo, los nuevos retos que ofrece la programación de aplicativos web de escritorio requieren un enfoque más abstracto que integre todas las tecnologías: HTML, CSS, JavaScrpit, AJAX y otros.
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El tema clave aquí es «hacer frente a la complejidad». Mientras más complejo sea el problema más abstracto tiene que ser la forma de pensar para resolverlo. En otras palabras, es necesario elevar el nivel de abstracción. Y esta regla se aplica igualmente a las herramientas que se utilizan para resolver el problema: los lenguajes de programación.
Por lo tanto, podemos afirmar que «elevar el nivel de abstracción es el objetivo perseguido en la evolución de los lenguajes de programación».
Los lenguajes comunes que se utilizan hoy en día para resolver los problemas (Java, C #, C + + , Delphi … ), se conocen como “lenguajes de propósito general” (GPL en inglés ), y aquí está el problema: «propósito general», que significa que pueden resolver «todos» los problemas, pero desde una perspectiva global. Pueden resolver desde un nivel de abstracción lo suficientemente amplio como para llegar a la solución, pero no tan alto como lo que necesitaríamos en cada problema particular. Existe una brecha entre el nivel de abstracción que utilizamos para lidiar con el problema y el nivel de abstracción que utilizamos para resolverlo a través de GPLs.
¿Cómo podemos cubrir esa brecha? Obviamente, con la generación de código.
Como conclusión, para abordar adecuadamente un problema tenemos que encontrar un lenguaje particular para definir la solución en el nivel de abstracción que cada problema requiere. Con el fin de hacer que la solución sea computable, tenemos que generar código, por lo general en el nivel inferior más cercano: el de GPL.
Esos lenguajes particulares se conocen como “lenguajes específicos de dominio” (DSL en inglés), pero este tema se abordará en otro post.
Como conclusión, decir que este enfoque no es solo aplicable a problemas de negocio sino también a la resolución de problemas técnicos. Por ejemplo, los nuevos retos que ofrece la programación de aplicativos web de escritorio requieren un enfoque más abstracto que integre todas las tecnologías: HTML, CSS, JavaScrpit, AJAX y otros.
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Bheudek 