Кодогенерация в ИТ проектах: автоматизация или потеря контроля?

Кодогенерация ускоряет написание кода, помогает минимизировать ошибки и стандартизировать подходы к созданию программных продуктов. Вот только сохраняется ли контроль над разработкой? Не приведёт ли генерация кода к потере уникальности и качества создаваемого ПО? Разбираемся в статье.

Что такое кодогенерация и зачем она нужна

Кодогенерация — это автоматическое создание исходного кода ПО с использованием специальных инструментов и технологий: шаблоны, «высокоуровневый» код, метаданные. Основная задача — избавиться от рутинных задач вроде написания шаблонного кода и однотипных элементов (классы данных, интерфейсы API, конфигурационные файлы).

С помощью кодогенерации можно автоматически создавать повторяющиеся фрагменты кода, что это снижает время на ручное программирование: например, интерфейсы пользователя или API сокращают время на разработку и тестирование. Качество кода может быть лучше — нет человеческого фактора, только автоматизация.

Есть несколько подходов:

1. Шаблонная генерация использует заранее созданные шаблоны. Подходит для примитивных задач: например, для генерации HTML-кода из шаблонов.
2. Модельно-ориентированная разработка (MDD) генерирует код из высокоуровневых моделей. Эти модели описывают структуру и логику приложения.
3. Компиляторы доменно-специфичных языков (DSL) — дословно «языки специального назначения». Помогает создавать код на основе специфического языка для решения конкретных задач в определённой области.
4. Интеграционная генерация — это про использование CI/CD для автоматического создания компиляций и развёртывания приложений.

Несколько примеров, как кодогенерация может ускорить процесс разработки ПО:

• Генераторы сайтов автоматизируют создание HTML/CSS-кода на основе макетов;
• Использование React Native CLI даёт возможность автоматически создать каркас мобильных приложений;
• В финтехе активно применяются DSL-компиляторы для создания сложных математических моделей;
• Генерируемые системы управления в «промышленных» масштабах способны влиться в существующие процессы производства без необходимости полной перестройки инфраструктуры.

Да, автоматизация написания кода позволяет программисту сосредоточиться на более сложных задачах (например, архитектура, логика приложения). Вот только поддерживать такое приложение может быть непросто из-за чересчур автоматизированного подхода. Безопасно ли это в сравнении с ручной разработкой? Вот в чём соль.

Популярные инструменты для кодогенерации

• Yeoman — это генератор проектов с открытым исходным кодом. Так можно быстро создавать каркасы приложений с использованием фреймворков.
• JHipster — инструмент для генерации приложений на основе Spring Boot и Angular/React/Vue.js. Он упрощает создание сложных корпоративных приложений с микросервисной архитектурой.
• Swagger Codegen генерирует серверные API-интерфейсы и клиентские библиотеки из спецификаций OpenAPI. Полезен, если нужна быстрая интеграция.
• Plop — простой инструмент для небольших элементов кода, который легко интегрируется в существующие проекты.
• Rails Generators — часть фреймворка Ruby on Rails. Позволяет быстро генерировать модели, контроллеры и другие компоненты.

Плюсы кодогенерации

Ускорение разработки программного обеспечения

Как уже говорили выше, разработчики могут быстрее создавать повторяющиеся фрагменты кода. Особенно полезно при создании интерфейсов, где требуется высокая степень стандартизации кода. Так можно быстрее переходить от проектирования к тестированию.

Снижение количества ошибок

Инструменты кодогенерации используют проверенные (на кейсах других проектов) шаблоны. А значит, снижается объём типичных «человеческих» ошибок. Многие инструменты дают возможность проверять качество и безопасность кода.

Фокус на приоритетных задачах

Разработчики могут сосредоточиться на архитектурных решениях, оптимизации производительности или создании дополнительных функций приложения. Так можно уйти от рутинных задач разработки, а также сконцентрироваться на более сложных задачах.

Минусы кодогенерации

Потеря контроля

Поскольку большая часть кода автоматизирована, разработчики могут меньше внимания уделять особенностям реализации. Так могут появиться скрытые ошибки или не самые эффективные решения, которые сложно заметить на этапе тестирования.

Проблемы с поддержкой и масштабированием

Автоматически созданный код может быть менее читаемым из-за стандартных шаблонов и структур, которые в оригинальном сгенерированном варианте могут быть не всегда понятны разработчику. Как правило, это усложняет внесение изменений и/или добавление новых функций.

Зависимость от инструментов генерации и их обновлений

Кодогенерация — про применение инструментов, которые сами по себе имеют ограничения. Важно следить за обновлениями и совместимостью инструментов с новыми технологиями. А если вовремя вручную не пофиксить код, не дожидаясь обновления, проект может оказаться под угрозой из-за критических уязвимостей.

Как сохранить контроль при использовании кодогенерации

Ревью кода

С помощью ревью кода разработчики проверяют автоматически созданный код на наличие ошибок, соответствие стандартам и возможные уязвимости. Это помогает обнаружить потенциальные проблемы до их попадания в основную ветку разработки, а это, в свою очередь, снижает риски появления багов на поздних стадиях проекта. Кроме того, регулярные код-ревью стимулируют обучение команды: опытные разработчики могут делиться своими знаниями с начинающими коллегами, объясняя выявленные недочёты, предлагая решения для их исправления.

Строгие стандарты качества кода

Это могут быть требования к структуре кода, правила названия переменных, обязательное использование комментариев при генерации и отсылки на примеры. Автоматические тесты и анализаторы кода позволяют проводить предварительную проверку генерируемого кода на соответствие правилам ещё до начала ревью вручную.

Гибридный код

Например, на этапе планирования проекта можно определить области, которые будут выполняться вручную из-за своей сложности и/или уникальности. Остальные же области можно автоматизировать с помощью кодогенерации. Гибрид не только оптимизирует процесс разработки за счёт автоматизации рутинных задач, но и даёт возможность вручную писать код там, где это необходимо. А ещё гибридный метод помогает команде постепенно адаптироваться к кодогенерации без риска потери контроля над проектом: можно легко оценить эффективность и качество кода.

Кодогенерация + DevOps / Agile

Современные IT-команды уже давно используют кодогенерацию для быстрой и качественной разработки приложений. Особенно актуальна кодогенерация в контексте DevOps и Agile-методологий, где особенно важна скорость и эффективность решений.

Интеграция кодогенерации в CI/CD пайплайн может уменьшить количество ошибок, которые могли быть допущены при ручном написании кода.

Основные шаги интеграции:

1. Выбор инструмента кодогенерации. Он должен быть совместим с используемыми языками программирования и архитектурой проекта;
2. Настройка расписания. Кодогенерация может запускаться автоматически при каждом изменении ветки репозитория или по расписанию;
3. Обработка сгенерированного кода. Здесь важно обеспечить его соответствие стандарту оформления кода в проекте, провести автоматические тесты для проверки корректности.
4. Отслеживание изменений. Все изменения должны проходить через ревью, чтобы избежать возможных багов и ошибок в коде.

В Agile, где команды работают спринтами, кодогенерация ускоряет процессы разработки и позволяет командам сфокусироваться на решении более сложных задач:

1. Генерируя шаблонный код автоматически, разработчики освобождаются от ручного написания повторов стандартных фрагментов кода;
2. Освобождается время на улучшении качества приложения и его юзабилити;
3. Автогенерация кода уменьшает человеческий фактор, минимизируя количество багов из-за опечаток или невнимательности;
4. При увеличении объёма задач команда может быстрее адаптироваться за счёт автоматизации многих процессов разработки.

Кодогенерация vs ручная разработка

Кодогенерация эффективна для решения типовых задач, где всё предсказуемо и маловероятны ошибки. А вот для важных компонентов или для внедрения уникальных практик/логики лучше полагаться на ручную разработку. Так сохраняется контроль над качеством кода.

Для успешной интеграции кодогенерации важно:

1. Тщательно проанализировать проектные требования для понимания того, какие области можно автоматизировать;
2. Сочетать автогенерацию с ручной разработкой и проверкой кода;
3. Обучать команду новым инструментам генерации кода;
4. Следить за трендами ML и новых платформ для их интеграции.

Где использовать кодогенерацию

В авиационной промышленности разрабатываются сложные системы управления для самолётов. Эти системы требуют крайне высокой степени надёжности и безопасности. Кодогенерация здесь сокращает время на разработку и тестирование. Автоматически генерируемый код проходит через строгие проверки качества, а это снижает вероятность ошибок.

Многие проекты в e-commerce используют платформы с поддержкой кодогенерации для быстрого создания страниц продуктов, форм заказа и других элементов сайта — та же Tilda.

В мобильной разработке важна скорость выхода продукта на рынок. Кодогенерация помогает упростить процесс создания приложений как для iOS, так и для Android.

Банковские приложения должны поддерживать высокий уровень безопасности и стабильности работы на разных устройствах. Генерация кода позволяет добиться этих целей быстрее — уменьшается количество ручной работы при создании кроссплатформенных решений.

Будущее кодогенерации

С развитием технологий ML кодогенерация выходит на новый уровень: машинное обучение позволяет более точно анализировать требования и автоматически создавать код, который не только соответствует заданным параметрам, но и адаптируется под изменяющиеся условия проекта. В будущем нас ждут инструменты, которые будут учитывать контекст всей системы и предлагать оптимизированные решения под каждую конкретную задачу.

Новые инструменты кодогенерации повысят гибкость интеграции — разработчики смогут легко включать генеративные механики в свои рабочие процессы без удара по инфраструктуре проекта. Так появится больше адаптивных систем, которые смогут быстро реагировать на изменения требований проекта.

Грамотный подход к кодогенерации может не только ускорить процесс разработки, но и значительно повысить качество готового продукта. Очень важно всегда проверять код вручную и проводить ревью. Даже если вы написали классные стандарты автогенерации, всё работает хорошо, все равно нужно всегда проверять код — так риск багов снижается до 0, а команда сможет лучше понимать, как работать с кодогенерацией и какие параметры нужно отслеживать.