怎么判断代码是否是优质量的代码呢？下面四川电脑培训来简单对代码质量的问题进行一个介绍。
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代码质量所涉及的5个方面，编码标准、代码重复、代码覆盖率、依赖项分析、复杂度分析。
我们分别来看一下这5方面：编码标准：一般来说，公司都会有一份编码规范，类命名、包命名、代码风格之类的都会有所要求。
代码重复：顾名思义就是重复的代码，如果代码中有大量的重复代码，就要考虑是否将重复的代码提取出来，封装成一个公共的方法或者组件。
代码覆盖率：测试代码能运行到的代码比率，代码经过了单元测试了吗？是不是每个方法都进行了测试，代码覆盖率是多少？这关系到代码的功能性和稳定性。
依赖项分析：代码依赖关系怎么样？耦合关系怎么样？是否有循环依赖？是否符合高内聚低耦合的原则？复杂度分析：如果代码中嵌套了很多层的ifelse，就会让人很难阅读。
要相信越优秀的代码，越容易读懂。
好的代码就像一篇好的文章，无须做太多的解释就能一目了然。
如果能够让自己编写的代码非常明了，那么在编写的时候就不需要使用太多的文字进行解析。
编写有质量的代码是非常关键的，不仅能够让别人一目了然，在代码出现错误的时候能够很好的就是修改，及时找到存在问题的地方。
下面成都电脑培训为大家介绍什么是有质量的代码，如何编写有质量的代码。
一、好的代码有哪些特征理解是非常关键的，好的代码就是易于理解，并且分段明确，每一段都是清晰的主题。
不好的代码会存在很多问题，就像刚刚学习写书的人一样，逻辑不严谨，每个章节存在混乱的情况。
成都IT培训认为最重要的是没有明确的主题，写代码有一定的规则，任何内容都不能违反其规则这样才能让代码更加严谨。
二、怎样才是好的代码1、可读性：可读性不单单是针对个人的，最重要的是需要让别人感受完美的可读性，让别人了解自己书写的代码，进行更好的合作。
2、可维护性：没有任何代码是一次性完成的，代码需要不断的更新的维护。
好的代码具有非常好的维护性，代码清晰明了，修改方便。
3、效率性：代码是需要进行运行的，并且代码决定了运行的速度。
成都IT培训认为好的代码才能达到最快的运行速度。
4、明确性：如果您的代码不言自明，大多数情况下，您根本不需要提供相关文档。
在命名和设置属性时，尽可能合理，拆分长代码，不要复制/粘贴代码块。
三、代码质量测试的方法找一个从未阅读过你的代码的开发人员，让他看看你的代码，让他试着弄清楚每个模块的作用。
如果你经常需要向他解释，那么你的代码就不够好了，并且解释的次数越多，说明代码的质量就越低。
相反，成都IT培训认为如果你只是静静地坐着，他不需要问你任何问题，这意味着你的代码质量很高。
很多初学者包括一些有经验的程序员，在敲完代码的最后一个字符后，马上开始编译和运行，迫不急待的想看到自己的工作成果。
快速反馈有助于满足自己的成就感，但是同时也会带来一些问题：让编译器帮你检查语法错误可以省些时间，但程序员往往太专注这些错误了，以为改完这些错误就万事大吉了。
其实不然，很多错误编译器是发现不了的，像内存错误和线程死锁等等，这些错误可能逃过简单的测试而遗留在代码中，直到集成测试或者软件发布之后才暴露出来，那时就要花更大代价去修改它们了。
修改完编译错误之后就是运行程序了，运行起来有错误，就轮到调试器上场了。
花了不少时间去调试，发现无非是些低级错误，或许你会自责自己粗心大意，但是下次可能还是犯同样的错误。
更严重的是这种debugfix的方法，往往是头痛医头脚痛医脚，导致低质量的软件。
让编译器帮你检查语法错误，让调试器帮你查BUG，这是天经地义的事，但这确实是又慢又烂的方法。
就像你要到离家东边1000米的地方开会，结果你往西边走，又是坐车又是搭飞机，花了一周时间，也绕着地球转了一周，终于到了会议室，你还大发感慨说，现代的交通工具真是发达啊。
其实你往东走，走路也只要十多分钟就到了。
不管你的调试技巧有多高，都不如一次性写好更高效。
下面是我在阅读自己代码时的一些方法：检查常见错误第一遍阅读时主要关注语法错误、代码排版和命名规则等等问题，只要看不顺眼就修改它们。
读完之后，你的代码很少有低级错误，看起来也比较干净清爽。
第二遍重点关注常见编程错误，比如内存泄露和可能的越界访问，变量没有初始化，函数忘记返回值等等，在后面的章节中，我会介绍这些常见错误，避免这些错误可以为你省大量的时间。
如果有时间，在测试完成之后，还可以考虑是否有更好的实现方法，甚至尝试重新去实现它们。
说了读者可能不相信，在学习编程的前几年，我经常重写整个模块，只我觉得能做得更好，能验证我的一些想法，或提高我的编程能力，即使连续几天加班到晚上十一点，我也要重写它们。
模拟计算机执行常见错误是比较死的东西，按照检查列表一条一条的做就行了。
有些逻辑通常不是这么直观的，这时可以自己模拟计算机去执行，假想你自己是计算机，读入这些代码时你会怎么处理。
北大青鸟认为这种方法能有效的完善我们的思路，考虑不同的输入数据，各种边界值，这能帮助我们想到一些没有处理的情况，让程序的逻辑更严谨。
现在学Java，很重要的一件事就是提升Java代码水平，很多人都是靠Java代码水平吃饭的，水平越高那么在Java行业中混好的可能性就大大的增加了，反之水平越差，那么就真的会混的很差的可能性也是大大的提升。
如何提升Java代码水平?这是个很值得思考的问题，今天就跟java课程培训机构一起来好好的找找办法。
如何提升Java代码水平?首先你的Java理论基础就不能很差，一个Java理论基础很差的Java程序员，那么你期待他的Java代码水平很好，这是不是有点见鬼了。
所以Java代码水平要好，那么就得Java理论好好地掌握好，并且是理论+代码敲写，一起进步，不要想着我不重视Java理论，Java代码依旧能够敲得起飞。
其次，那么提升Java代码水平，那么就离不开你的Java代码练习啊。
“不积跬步无以至千里，不积小流无以成江海。
”你的Java代码水平不是一日就能够提升的，而是需要长期积累的，并且是得坚持不懈的练习，有技巧的练习，多多模仿其他的人代码，不断提升自己的Java代码水平。
并且如果你想好好提升自己的Java代码水平的话，你可以找一家公司，这样是最能够得到锻炼的。
从公司来看，如果要写代码的话，我觉得外包公司相对比较适合。
因为外包公司对技术要求不高，而且通常会有一个经验丰富的人带，对于新人来说是个很好的机会，因为你可以从最简单的入手，不懂有人可以问，而且外包通常对交付物的质量要求比较高，这对你Java代码质量的提高是有很大的帮助的。
学一门编程语言是进入IT行业的法宝，很多人在明确了自己的兴趣，明确了自己未来想从事的领域，明确了自己未来想成为一个什么样的程序员后，选择了学Java。
不管学哪门编程语言，一定是要学会敲代码的，这是你不可逃避的。
学Java，怎么写出高质量的Java代码?java课程认为这就是你得高度集中精力关心的问题。
怎么写出高质量的Java代码?1、坚持没有谁能够随随便便就成功，也没有谁能够随随便便敲一手高质量的Java代码，就算你现在看着别人敲代码怎么那么轻松，他们的轻松来源于坚持多次的练习，你要是想让自己的Java代码变得高质量，那么就离不开你长久的坚持，只有投入足够多的时间，做出足够的练习，你才能够获得质的飞跃。
2.专业Java专业知识是基本，好比盖楼，地基不稳，怎么也盖不出参天大楼。
Java代码的敲写，很多的时候，也是一样的，你连最基础的Java理论知识都没有掌握好，然后就想跑在其他人的前面，敲出高质量的Java代码，那么简直就是做梦。
起初，Java专业知识学起来是比较枯燥的，但是你必须要好好的去研究跟掌握。
3.模仿你是怎么开始进入Java代码的敲写的，很多朋友回想一下，你是不是从模仿开始的，仿照其他人已经写好的代码跟着写一遍，写两遍，甚至是写三遍。
模仿很重要，同时思考也很重要，熟练来源于练习，做好和作对源于不断的实践，你要想敲出高质量的Java代码，那么你一定得好好研究怎么样模仿的效果最好。
如果现在要求对你写的Java代码进行优化，那你会怎么做呢？作者在本文介绍了可以提高系统性能以及代码可读性的四种方法，如果你对此感兴趣，就让java课程一起来看看吧。
我们平时的编程任务不外乎就是将相同的技术套件应用到不同的项目中去，对于大多数情况来说，这些技术都是可以满足目标的。
然而，有的项目可能需要用到一些特别的技术，因此工程师们得深入研究，去寻找那些最简单但最有效的方法。
在以前一篇文章中，我们讨论了必要时可以使用的四种特殊技术，这些特殊技术可以创建更好的Java软件；而本文我们将介绍一些有助于解决常见问题的通用设计策略和目标实现技术，即： 1.只做有目的性的优化 2.常量尽量使用枚举 3.重新定义类里面的equals()方法 4.尽量多使用多态性值得注意的是，本文中描述的技术并不是适用于所有情况。
另外这些技术应该什么时候使用以及在什么地方使用，都是需要使用者经过深思熟虑的。
1.只做有目的性的优化大型软件系统肯定非常关注性能问题。
虽然我们希望能够写出最高效的代码，但很多时候，如果想对代码进行优化，我们却无从下手。
最重要的是天下没有免费的午餐，因此为了降低代价，我们通常会通过类似于缓存、循环展开或预计算值这类技术去实现优化，这样反而增加了系统的复杂性，也降低了代码的可读性。
如果这种优化可以提高系统的性能，那么即使变得复杂，那也是值得的，但是做决定之前，必须首先知道这两条信息： 1.性能要求是什么 2.性能瓶颈在哪里首先我们需要清楚地知道性能要求是什么。
如果最终是在要求以内，并且最终用户也没有提出什么异议，那么就没有必要进行性能优化。
但是，当添加了新功能或者系统的数据量达到一定规模以后就必须进行优化了，否则可能会出现问题。
在这种情况下，不应该靠直觉，也不应该依靠检查。
因为即使是像MartinFowler这样有经验的开发人员也容易做一些错误的优化，正如在重构(第70页)一文中解释的那样：如果分析了足够多的程序以后，你会发现关于性能的有趣之处在于，大部分时间都浪费在了系统中的一小部分代码中里面。
如果对所有代码进行了同样的优化，那么最终结果就是浪费了90%的优化，因为优化过以后的代码运行得频率并不多。
因为没有目标而做的优化所耗费的时间，都是在浪费时间。