Делать != сделать

Работа считается сделанной только когда заказчик получил результат на руки и может его протестировать и воспользоваться им. Несколько примеров из жизни ниже:

Обычно фичу заказывает продукт-менеджер, а значит он является заказчиком, и результат работы предстоит сдавать именно ему. Менеджер наверняка захочет потестировать свежую версию софта, а значит недостаточно написать код, и даже недостаточно его закоммитить. Надо обязательно выкатить код, как правило, на prod-сервер и убедиться что он рабочий. В данном случае сделано == код выкачен на прод, и он работает без сбоев.

Ещё хуже, когда происходит что-то такое:

Тогда почему вдруг фича сделана?

Если заказчик не может пользоваться фичей – она не сделана

Есть ещё одна распространённая ошибка, за которую может так прилететь, что мало не покажется. Это когда программист написал какой-то код, но не стал его тестировать.

Речь не обязательно о том, что он не запускал его совсем. Нет, он мог запустить, но не протестировать.

Например, скрипт отработал на каком-то одном наборе данных, но ломается практически на любом другом. Или программист написал if, который протестировал, но ни разу не запустил код по сценарию else:

lat, lon = coordinates if coordinates else None

Программист запустил код, работает. Но он не проверил, будет ли работать блок else. А ведь там ошибка!

Это самая грубая ошибка и за такое запросто можно вылететь с работы. Такое поведение приводит к тому, что коду этого программиста больше нельзя доверять, его обязательно кто-то должен перепроверить. А если так, то это будет раздражать коллег, это будет раздражать менеджеров, ведь один раз не доглядишь – и у них баг на проде. Это в целом блокер к тому, чтобы такой программист стал мидлом, т.к. с таким подходом ему нельзя доверять никакие важне задания. Только сбрасывать на него рутину.

Так что важно помнить про это правило:

Что не запущено, то не работает!

Дополнительно

Обязательно посмотрите статьи ниже. Там будет максимально подробно о “сделать vs делать” с тренажёром и примерами.


Попробуйте бесплатные уроки по Python

Получите крутое код-ревью от практикующих программистов с разбором ошибок и рекомендациями, на что обратить внимание — бесплатно.

Переходите на страницу учебных модулей «Девмана» и выбирайте тему.