【從學員練習影片觀察到一個關於 TDD 的有趣現象】
極速開發的課後練習作業,雖說重點是放在極速開發要學習的技巧與刻意練習的模型,但開發的方式、順序也是刻意安排成類似 TDD 的進行方式,來讓生產力最大化(TDD 本來就是幫助開發的,不是幫助測試的)
我從2位第一次上我課的學員(當然就是 #極速開發,代表他們沒上過#單元測試 跟 #TDD與持續重構),雖然他們是照著示範影片、上課教學用 TDD 在寫整個 tennis 的過程,但從他們執行測試的時間點就可以發現:
「他是用測試來驗證 production code 的正確性」,即使他先寫了測試,也不先執行,沒有看到紅燈,每次都等到 production code 寫完了,應該要綠燈時,才執行測試。
而其他上過 TDD 課的同學 ,或是上過單元測試的同學,知道測試是用來描述情境,如果現在「加入的這個情境是新的需求或需求異動,代表目前 production code 還不支援這個情境,執行測試跑出的紅燈,就是等等 production code 要完成的 #目標」
test-frist 從來都只是 TDD 其中一個小小的衍生產物,而不是全貌。TDD, 測試驅動開發 從來都是一種開發方法,而不是測試方法。
總有些人老愛把 TDD 拿來跟測試相提並論,就總是喜歡把 test-first 當作靶子打,覺得違反人性跟直覺,覺得先寫測試在很多情況下是浪費時間或是不 work,可能拿來跟一堆測試的方法論相提並論,或總是只拿回歸測試的效益來當作 TDD 的整體。抑或是陷入 isolation unit test 與 integration test (其實就是非 isolation 等級、有實際依賴的自動測試)之爭。
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註:TDD 事實上是可以不是單元測試等級的。
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要比較正確看待 TDD 的角度,首先要知道它是幫助開發的、它是一種開發方式(當然不是唯一一種,甚至也不會是最好的一種,因為根本沒有最好,只有剛好)
接著要了解 TDD 可能用 IPO 模型還比較貼切,input-process-output,在你開發任何功能之前,你總要先想過這件事。而先想這件事,才是 TDD 的最基本精神。
接著是怎麼把你想好的東西,變成可執行的 spec,我們只是用測試程式來「描述」你腦袋中的「IPO模型」,把 process 的過程當作一個黑箱子。
而這個 IPO 模型在結合成「使用情境」,就會帶來「高易用性 API 的好處」,只有在一開始就先想好怎麼給別人用,最後才會好用。所謂的一開始想好,指的不是預先設計一堆 class,而是 input/output 想清楚期待(一般會結合實例化需求,搭配 Given/When/Then 的 gherkin style 來把前置條件、資料、前提想好,當發生什麼事,應該是怎樣的結果),然後描述它。在紅燈定義清楚目標,綠燈完成 input/output 關係且沒弄壞前面的所有情境後,來針對 process 進行重構(事實上 Kent Beck 的 TDD by Example 更多是用 refactor 來 #完成 process。
```
註:所謂的 output 不一定只有回傳值,包含外部依賴狀態、資料的改變,甚至顆粒度小一點,針對物件導向設計的話,物件內部狀態的改變也算,只是物件內部狀態改變,驗證點要嘛是拿得到內部狀態,要嘛就是要驗證物件哪個行為會因這個內部狀態而有所不同。
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## 戰 TDD 之前該先做好的功課
要戰 TDD,是不是至少要把 Kent Beck 的 TDD by Example 看完?
要戰 TDD,請不要拿它跟測試方法論來比,那只是一下就被人看破手腳。因為它是個開發方法論。
要戰 TDD,請不要把它的好處只限縮在跟回歸測試、自動測試的比較,因為那只是它的衍生好處,當你試過在白海報紙上 TDD 就懂,TDD 是在釐清你的思緒的同時,又可以以終為始,確保你在 production code 的每一個動作都是為了滿足某個期待的情境。
要戰 TDD,請不要去把 單元測試、整合測試捲進來,那是測試的顆粒度,那是測試的分類,TDD 從來都不是只能限於單元測試。
要戰 TDD,請不要在那邊戰他是 bottom-up ,是直接從程式/class 的角度出發,事實上 TDD 既不是 bottom-up, 也不是 top-down, (書裡面就有講這件事咩),實務上的 TDD 結合倫敦派(GOOS)跟芝加哥派(Classic TDD),會更像 Outside-In 的進行方式,先定義好驗收情境,接著從最外部(也就是使用者看得到的部份)一路把依賴往另一邊的系統邊界推,直到推到系統以外的依賴資源(persistence 或 external API/service)
```
註: ATDD by Example 中 ATDD by Example, Kent Beck 寫的序最後的一段話。
Kent Beck:
「就像我曾說過的,TDD的一個缺點是,它可能會退化為一種用來滿足開發人員需求的編程技能。某些開發人員從更廣泛的角度來看待TDD,輕易在他們測試的不同抽象級別間跳躍。然而在ATDD中不存在歧義,這是一種加強與非編程人員溝通的技術。我們之間良好的協作關係,以及作為這種關係基礎的溝通,能夠使軟件開發更有效率。採用ATDD是向著溝通更清晰這個目標邁進的重要一步,而此書是一本全面又平易近人的入門讀物。」
```
要戰 TDD,請不要只關注在 test-frist,因為他只是用 test 來幫助你 think-first,不要邊寫邊想。然後不要過份依賴或相信你腦袋的能力,把你想好的東西具體化出來,最好可以被直接執行,最好除了你以外每個人執行出來的結果都會一樣(不管是對的,還是錯的)
要戰 TDD, 請不要把論點放在見樹不見林,如果你有看 TDD by Example 的 Part 1, Part 2 那兩個加起來共 24 個章節,就知道一開始就得把當下想到的全貌紀錄在一個「紙本」的 backlog (所謂的紙本,只是要講這並不依賴於任何工具)
而這個需求輪廓的全貌,會隨著你逐漸完成一部分一部分的情境,設計逐漸浮現後,而隨時跟著增減調整。
但不代表 TDD 就是先想到一個測試案例,就直接先幹下去了,那根本是亂搞。
以上這些,都還不是在列 TDD 的好處,而是針對那些從來沒搞懂 TDD 但又愛戰 TDD 的人一點提醒,你戰的很可能是「你誤解的 TDD」。
TDD 還有許多實務上的用途,列上我在譯者序中的一小段:
>> 測試驅動開發(Test-Driven Development, TDD)!一種以測試為開發輔助、以測試來描述需求情境、以測試來當作目標、以測試來表達期望、以測試來驗證疑問、以測試來實驗學習、以測試來溝通協作、以測試來協助設計高易用性 API 的「開發方法」。
譯者序有開放給大家看,請見:https://tdd.best/book/tdd-by-example/
拜託,要戰之前去看一下祖師爺 Kent Beck 對 TDD 的原始見解:https://www.tenlong.com.tw/products/9789864345618?list_name=srh
如果你想正確的使用 TDD 來幫助你在實務上產生許多的價值,帶來許多的好處,尤其是需求釐清、持續重構、小步快跑的部份,最好理解的培訓課就在這:https://tdd.best/courses/classic-tdd-by-example-video-training/
最後我想講一段話:
TDD 從來都不該被導入到團隊中,但它是一種很好的自我鍛鍊與學習的方式,也是一種能用很低的成本來帶來很多好處的開發方法(見下方註腳),然而它也不是適用所有的情況,但它可以讓『完美』變成一個動詞,而非不變的形容詞。
```
註:
Kent Beck 在 DHH 靠腰:《TDD is Dead》 之後寫的一篇反串文:《RIP TDD》
https://www.facebook.com/notes/1063422864115918/
我幾年前的簡易翻譯,通常也是 TDD 可以幫助你解決的問題,如下:
- Over-engineering (過度設計)
- API feedback (改善API的設計與可用性)
- Logic errors (想的跟寫的不一樣,寫的跟需求不一樣)
- Documentation (寫跟維護文件是痛苦的)
- Feeling overwhelmed (找不到切入點)
- Separate interface from implementation thinking (抽象設計)
- Agreement (確保已修正問題的證據)
- Anxiety (改東壞西的擔心受怕)
```
很久沒對 TDD 發表這種長篇大論了,因為不理解、不想理解、不同角度理解的人居多,能真的到各自的塔上用不同角度來看原義,以及實務上用它來幫助解決的問題有哪些的人,真的太少。
大部分人只想針對這個詞彙來攻訐以博得流量跟吸引目光,而不是想著「我可以用它來幫助我什麼」
問題跟需求是中性的,解決問題跟滿足需求的手段與方式有千萬種,不會只有一種,也不會有所謂的對錯,多點角度去了解不同的方法、方式,然後融會貫通,發揮綜效,在實務上用最少的成本與風險來產生最大的價值,這才是真正的目標。
導入敏捷不該是目標,導入 TDD 也不該是目標,目標永遠都是在實務上產生價值、解決問題、滿足需求。
易用性定義 在 Code For Marketing Facebook 的精選貼文
[🔥行銷用讀的 - 從產品路徑圖思考行銷🔥]
產品路徑圖是一個用來按照資源限制對產品需求進行開發或是設計解決辦法的一個路徑圖,而這個路徑圖的本質是希望產品也能夠解決『商業問題』,而這套邏輯其實也可以套用到『行銷上』,簡單劃分可以將概念分解如下:
1. Business Goal (商業目標) - 你的商業目標為何?
這裡的商業目標不是指你的營收(哪個運作的組織不需要營收),指的是你的產品想要達成的目標,而為了達成,你會有一個具體的任務,例如:『想要成為學生課程完成率最高的線上課程平台』,這樣的目標會不斷變動,他也可能很單一,但基本上不會脫離以下特性:
- 願景與長遠發展
- 成功的領先指標 :這個指標足以對你的營收產生一定極高程度的影響。
- 可被執行:你所訂下的目標是可以被執行的、操作的。
- 可被衡量:你所訂下的目標是可以被衡量的。
- 容易理解:你所訂下的目標是可以被不同領域的夥伴所理解的。
- 虛榮指標:你所訂下的指標不該是『不會失敗』的指標。
當然上面只是一些在設計Business goal 時你會需要留意的特性,當然具體在描述時建議可以參考『SMART GOALS』的概念來進行或是使用北極星(North Star Metrics) 來討論。
2. Visions 願景:
願景你可以當成長遠的目標、同時也是你打算為提供的service(這這個服務的定義還是要與前面的目標掛鉤),但這個願景的存在是為了達成你的商業目標,例如:你想要成為一個頂尖運動員,你可能會需要提高你對於該項運動的基本認識、完成某幾項基本數值的檢測,如果以產品或以行銷來說,可能就會變成『提高特定族群的回購率』、或是減少『消費者的轉換時間』等等,請掌握一個核心,你所指定下的願景是為了達成你的商業目標,而在訂下願景前,建議你可以試著思考以下的問題:
- 我要達成的商業目標,我需要解決哪些問題?
- 我要解決這些問題,會反映在哪些指標?
- 我要提高這些指標,我需要完成哪些任務?
- 要達成這些任務,我需要耗費多少資源?
當你都釐清了這些,下一步,你可以來思考你該怎麼排序你的任務了。
3.RoadMap :
由於篇幅有限,關於設計Road Map 的原理我們不會說得太細,但請記得一件事,你的每一項任務不一定必須是『改善整個消費者的流程中會遇到的所有指標』,他可能只是解決某一部份的或是階段的指標,你在排序時可以思考你現在解決哪個消費者階段的問題比較有幫助,例如:旅客消費會走過以下階段:
1. 搜尋
2. 查看商品細節
3. 加入購物車
4. 填寫訂單資訊
5. 結帳
你可以思考你願景中提出的方案是要解決哪一個階段的問題,而解決該階段的問題時,他是否可以將成效最大化,但是不會致使你耗費過多的資源或是造成其他的負面影響,至於觀測的方法這邊我們先不提出,選擇其他篇幅再做說明。
最後案找所有可能的『風險』思考可以執行的方案,按照『business impact for Business goal』進行排序,設計出屬於你的路線圖。
而這個風險有相當的多的層面,從法律、財務、到品牌等等都有,這裡我們列舉幾個產品中常提到的,但延伸出去其實與行銷也關聯的部分:
1. 易用性風險:你的消費者是否理解如何使用你的服務與產品
2. 價值風險:你的產品與服務是否對於消費者有價值
3. 商業上可行的風險:你是否有確立了你的對象、以及在損益上可行、明確的product market fit
4. 可被打造的風險:你所制定的方案是否是真的可以被確立與實踐。
最後建議大家可以參考一下海外產品大師的blog ,你可以收集到更多有趣的答案。
易用性定義 在 COMPOTECHAsia電子與電腦 - 陸克文化 Facebook 的最佳貼文
#微控制器MCU #物聯網IoT #人工智慧AI #機器學習ML #伸縮向量擴展SVE #機密計算架構CCA #RISC-V
【越來越強大的 MCU】
從英特爾 (Intel) 最早的 4 位元 4004 開始算,微控制器 (MCU) 已經 50 歲了;如果從性能的角度來看,當今高性能的 MCU 產品已遠遠超過 20 多年的中央處理器 (CPU)。很多廠商為了區分高性能處理應用的場景,推出了微處理器 (MPU) 概念,從名稱上與傳統 MCU 區分。不過 MPU 並無嚴格定義,不同廠商對 MPU 的定位也不同;而隨著 MCU 在性能製程上的進步,MCU 與 MPU 之間的界線也逐漸模糊。
根據統計機構的資料,2020 年 MCU 主流產品是 32 位元,佔據超過五成市場,但令人稱奇的是,8 位元 MCU 仍然持有四成左右的市場份額;剩下的 16 位元和 4 位元 MCU 只有個位數的市場份額,且正被 8 位元或 32 位元 MCU 取代。除了資料位元寬,另一項區分 MCU 的規格就是指令集,主要分為 CISC 指令集和 RISC 指令集兩大類,其中 RISC 指令集的 MCU 佔比超過 3/4。在 RISC 指令集產品中,目前安謀 (Arm) 的 RISC 指令集 MCU 佔有絕對優勢地位。
如今 MCU 的平均價格已經跌至 1 美元以下,這大幅降低了包括物聯網 (IoT)、人工智慧 (AI)、穿戴設備的進入門檻。廉價的 MCU 和簡單易用性能的強大的開發工具,為不同門檻的准入者提供實現創新的機會。儘管平均單價正在下降,但是整個 MCU 市場營收卻保持快速增長,市場營收預計在 2023 年近 190 億美元,其中超過八成的市場份額被前十大供應商壟斷。總體來看,汽車仍佔據 MCU 最大份額,加上工業和醫療,三者合佔近六成市場,消費和運算約佔三成。
32 位元 MCU 因其兼具控制、通訊以及某種程度的邏輯處理能力,同時在功耗方面的不錯表現,成為物聯網市場首選,整個物聯網、穿戴式 MCU 的市場增長速度超過平均值。Arm 架構的統治地位依然穩固,並與富士通合作開發可技術,並在此基礎上開發了 SVE2,在更廣泛的應用中實現增強的機器學習和數位信號處理能力,以便應對無處不在的AI 需求。但是也並非沒有競爭者,近年正夯的 RISC-V 就來勢汹汹……。
延伸閱讀:
《今非昔比的 MCU》
http://www.compotechasia.com/a/feature/2021/0813/48769.html
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