Дефрагментация мозга

У более продвинутых программистов, имевших опыт написания и сопровождения тысяч строк однотипного рутинного кода, претензии становятся обоснованными и касаются, как правило, следующих сторон применения CASE-средств:

• Если ручное написание кода принять за максимальную гибкость, то CASE может навязывать каркас, стиль кодирования и шаблоны генерации частей программ, ограничивающие не столько полёт фантазии программиста, сколько возможность тонкой настройки генерируемого кода. Неважно, что такая настройка не требуется в большинстве случаев, но если её нет, то менять придётся непосредственно сгенерированный код.

• CASE работает только в условиях дисциплины, когда ручные изменения генерируемого кода исключены или автоматизированы (пост-обработка). Как только программист залезает руками в код каркаса, модель оказывается рассинхронизированной по отношению к исходным текстам программ и процесс разваливается.

В качестве решения перечисленных проблем появились так называемые двусторонние CASE-инструменты (two way tools), позволяющие редактировать как модель, непосредственно видя изменения в коде, так и, наоборот, менять код с полу– или полностью автоматической синхронизацией модели. Зачастую, такой инструмент был интегрирован прямо в среду разработки.

Рис. 17. Двусторонний CASE-инструментарий ModelMaker имеет возможности работы как с моделями, так и непосредственно с кодом приложения

Рис. 18. Работа с кодом приложения в ModelMaker

Нетрудно заметить, что двунаправленный подход в CASE-инструментарии в большей степени является мощным средством автоматизации отдельных программистов, так как обладает рядом ограничений:

• как правило, инструмент привязан к языкам и платформам;

• технология не выходит за рамки разработки конкретных программ и подсистем. То есть слои системы и архитектура остаются за рамками процесса;

• коллективная работа над моделями одновременно с кодом практически невозможна: приходится делить модели на независимые части, например подсистемы, разрабатываемые одним программистом;

• для достижения нужного эффекта методика по-прежнему требует навыков моделирования как минимум на уровне диаграммы классов. В противном случае CASE оказывается лишь очередным инструментов рефакторинга.

Следующим шагом в развитии автоматизированных средств софтостроения явилась программная фабрика – синтез подходов управляемой моделями разработки и архитектуры, генерирующий не только отдельные компоненты системы, но целые слои в соответствии с выбранной архитектурой и платформами.

На рынке уже имеется немало продуктов типа «software factory», если вы наберёте в поисковике эти ключевые слова, то получите множество ссылок на концепции и частные реализации. Например, неплохое руководство, хотя и привязанное к собственным средствам, составили в IBM[24]. Чтобы не утомлять вас текстами академического характера, в следующей главе я просто приведу пример одной фабрики под названием Genie Lamp (http://genielamp. sourceforge.net), применяемой непосредственно в различных моих проектах. Несмотря на то что подход УМР я использую с конца 1990-х годов, свести многие частные решения в несколько более общее удалось только за последние 2–3 года. Лень – двигатель прогресса, особенно когда надоедает переписывать генераторы кода и подстраивать относительно стандартные модели под частные требования.

Лампа, полная джиннов

Метафора системы достаточно проста: хочешь генерировать код компонента или слоя – попроси об этом соответствующего «джинна» в форме стандартного «заклинания». Джинны, как им и положено, живут в лампе.

Переходя к техническим терминам, программист описывает задачу в терминах логической модели, представляющей собой набор сущностей, их атрибутов, операций и связей между ними. Язык создан на основе XML, поэтому делать описания можно непосредственно руками в обычном текстовом редакторе.

Рис. 19. Общая схема работы с «лампой» и «джиннами»

Модель в виде XML-файлов поступает на вход «заклинателю» – входящей в состав пакета консольной утилите. Производятся проверки непротиворечивости модели, выдающие ошибки либо предупреждения разной степени важности. Во время анализа модель также преобразуется во внутренний формат в виде множества объектов с открытыми интерфейсами доступа.

Если модель корректна, «заклинатель» начинает призывать «джиннов» сделать свою работу, передавая каждому на вход кроме самой модели ещё и разнообразные параметры, конфигурацию, касающуюся не только самих джиннов, но и, например, таких настроек, как правила именования в конкретном слое системы.

Обработав модель в соответствии с конфигурацией проекта, джинн выдаёт готовый к компиляции в среде разработки код. Для слоя хранения данных кроме генерации специфичных для СУБД SQL-скриптов производится их прогон на заданном сервере разработки.