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Warum ist Code so schwer zu verstehen? - Stefan Mandel, Peter Guntermann

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Kognitive Prozesse und Clean Code im Fokus

Tipp! Kostenloses Webinar: So gelingt Qualitätsverbesserung von Software wirklich! - 11. März 11 Uhr Infos unter https://swt.fm/quality

“Code ist ja auch eine Form von Kommunikation, und wenn ich mich mit Chunks überflutet fühle, dann ist das für das Verständnis natürlich nicht förderlich.” - Peter Guntermann, Stefan Mandel

In dieser Episode des diskutiere ich mit Stefan Mandel und Peter Guntermann die Verständlichkeit von Code und die kognitiven Prozesse des menschlichen Gehirns. Wir beleuchten die Herausforderungen, die Softwareentwickler beim Lesen und Verstehen von Code haben und besprechen die Bedeutung von klaren und sprechenden Namen sowie die Minimierung von Argumenten in Methoden. Wir klären, warum das Arbeitsgedächtnis des Menschen nur eine begrenzte Anzahl von Informationen gleichzeitig verarbeiten kann und wie Clean Code-Praktiken die Lesbarkeit und Verständlichkeit von Code verbessern können.

Stefan Mandel arbeitet als agiler Fullstack-Software-Entwickler bei andrena objects ag mit fast 20 Jahren Erfahrung in diversen Programmiersprachen und Settings. Er hat ein Diplom in Informatik (Compilerbau mit Nebenfach Genetik) und ist seit dem Studium generell sehr interdisziplinär unterwegs. Als Open-Source-Entwickler entwickelt er gerne an Domain Specific Languages und Test-Frameworks (Golden-Master-Tests, Capture-Replay-Tests, Responsive-Layout-Tests).

Als studierter Mathematiker findet Peter Guntermann eigentlich großen Gefallen daran, sich das Hirn über kniffligen Problemen zu zermartern. Doch wenn es darum geht, robuste und leicht wartbare Software zu entwickeln, hält er es am liebsten so simpel und gehirngerecht wie möglich. Clean Code und Domain-driven Design sind hierbei seine wichtigsten Begleiter, um die Herausforderungen im Alltag eines Agile Software Engineers zu bewältigen.

Highlights:

  • Verständlichkeit von Code und ihre Herausforderungen
  • Kognitive Prozesse des menschlichen Gehirns beim Lesen von Code
  • Einfluss von Clean Code Prinzipien auf die Codeverständlichkeit
  • Rolle und Effektivität von Kommentaren im Code
  • Auswirkungen der Anzahl der Argumente in Methoden auf die Verständlichkeit

Danke an die Community-Partner des Podcasts:Alliance for Qualification | ASQF | Austrian Testing Board | dpunkt.verlag | German Testing Board | German Testing Day | GI Fachgruppe TAV | Heise | HANSER Verlag | ISTQB | iSQI GmbH | oop | QS-TAG | SIGS-DATACOM | skillsclub | Swiss Testing Board | TACON

Credits: Sound | Grafik

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Chapitres

1. Einführung (00:00:00)

2. Chunks im Arbeitsgedächtnis (00:04:27)

3. Argumentanzahl in Methoden (00:12:50)

4. Tipps für Code Reviews (00:17:52)

5. Metriken zur Lesbarkeit (00:21:23)

125 episodes

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In dieser Episode des diskutiere ich mit Stefan Mandel und Peter Guntermann die Verständlichkeit von Code und die kognitiven Prozesse des menschlichen Gehirns. Wir beleuchten die Herausforderungen, die Softwareentwickler beim Lesen und Verstehen von Code haben und besprechen die Bedeutung von klaren und sprechenden Namen sowie die Minimierung von Argumenten in Methoden. Wir klären, warum das Arbeitsgedächtnis des Menschen nur eine begrenzte Anzahl von Informationen gleichzeitig verarbeiten kann und wie Clean Code-Praktiken die Lesbarkeit und Verständlichkeit von Code verbessern können.

Stefan Mandel arbeitet als agiler Fullstack-Software-Entwickler bei andrena objects ag mit fast 20 Jahren Erfahrung in diversen Programmiersprachen und Settings. Er hat ein Diplom in Informatik (Compilerbau mit Nebenfach Genetik) und ist seit dem Studium generell sehr interdisziplinär unterwegs. Als Open-Source-Entwickler entwickelt er gerne an Domain Specific Languages und Test-Frameworks (Golden-Master-Tests, Capture-Replay-Tests, Responsive-Layout-Tests).

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Highlights:

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  • Kognitive Prozesse des menschlichen Gehirns beim Lesen von Code
  • Einfluss von Clean Code Prinzipien auf die Codeverständlichkeit
  • Rolle und Effektivität von Kommentaren im Code
  • Auswirkungen der Anzahl der Argumente in Methoden auf die Verständlichkeit

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2. Chunks im Arbeitsgedächtnis (00:04:27)

3. Argumentanzahl in Methoden (00:12:50)

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