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Steam游戏《蔚蓝山》教我的编程道理
如果有这么一款游戏，你操作的角色平均每 20 秒就会死亡一次，正常通关一次，总共需要死掉超过 2000 次。你猜这是一款神作还是垃圾？
《Celeste》（译名：“蔚蓝山”）就是这么一款游戏。在游戏里，你扮演一个名为 Madeline 的女孩，通过跳跃、抓墙、冲刺等动作，去努力登顶一座名为 “Celeste” 的高山。
正如我在开头说的，这款游戏的难度高到令人发指，玩家平均得死上千次才能通关。但奇怪的是，这款游戏获得的成就似乎和它的难度一样高。在 2018 发售那年，它获得了 TGA “年度游戏”提名并成功拿下了“最佳独立游戏”奖项。截止到 2018 年底，它总共卖出了超过 50 万份。
极低的犯错成本
让《蔚蓝山》大获成功的原因有很多。精妙的关卡设计、出色的动作手感、令人惊艳的游戏配乐，以及剧情里流露出的真诚人文关怀，都是非常关键的因素。但除开这些，我在玩游戏时，还注意到了一个有意思的细节：在游戏里，玩家的犯错成本非常低。
假如你操作跳跃的时机不对，角色掉入坑里死掉了。然后，在 不到 3 秒钟 内， Madeline 就会在房间入口处复活。你可以对自己的打法稍作调整，马上进行下一次尝试。
并非所有游戏都给予了玩家这种快速试错能力。比如在 PS4 游戏《血源诅咒》里，一次死亡可能代表你过去一小时获得的资源全都化为乌有。
注解：
在《血源诅咒》中，玩家死亡后会丧失当前拥有的所有血之回响（一种游戏内资源）。如果要找回它们，你需要从一个又一个怪物堆里穿过，回到你的死亡地点。如果你在路上再次死掉，那么那些血之回响就会全部消失。
所以，在《蔚蓝山》里，游戏设计者给了玩家一种可以 “低成本犯错” 的能力。有了它，我们可以快速从错误中学习，更好的完成挑战。那么，如果用编程来类比，我们在写代码时的犯错成本又如何呢？
编程时的“犯错成本”
假设我在开发一个新闻稿管理系统，系统里目前只有一种用户：“管理员”。但因为需求变更，我现在得给系统加上两个新角色：“编辑”和“主编”。
每类角色能做的事是有区别的：
为了支持不同的角色，我需要改进现有的用户权限体系。首先，我得把和权限控制相关的所有功能点整理出来，然后开始写权限控制相关的代码。
没人能一次写出不出错的代码，所以写代码，其实就是一个在不断重复 “开发” -> “试错” -> “修改” 的过程：
在很长一段时间里，我在工作时的开发流程就是上面这样。我总是在接到需求后就马上对代码修修改改，然后打开浏览器，点点这里、点点那里，用肉眼观察一切是否正常。
使用这种开发方式，假如我某次写的代码有问题，那么从我每次改完代码，到一直走完步骤 3、4、5，整个过程至少得花费超过 30 秒。
如果你不觉得 30 秒很多，请你想想《蔚蓝山》吧。在《蔚蓝山》里，角色每次死亡到下次重试的时间间隔是不到 3 秒钟，二者相差 10 倍。所以，上面这种开发模式的“犯错成本”太高了。
如何降低“犯错成本”
其实，在开发这类 web API 时，我们完全没有必要傻乎乎的手工用浏览器点来点去。作为功能的开发者，我们可以（而且有义务）利用自动化测试来加速整个试错过程。
很多 web 框架都为这类测试提供了帮助。拿 Django 为例，你可以使用 django.test.Client 来轻松编写这类测试：
复制代码
对于前面的需求，我们可以直接编写下面这样的单元测试代码。
复制代码
有了这些单元测试后，整个试错流程可以得到极大改进。每当我改完代码后，只要运行 pytest 命令跑一遍相关的单元测试，就能知道改动是否奏效了。
复制代码
不需要等待开发服务器加载变更、不需要打开浏览器点这点那。一切试错任务都可以在几秒钟之内完成。
编写测试其实也是 DRY
我在前面说过，在游戏《蔚蓝山》里，如果角色死掉了，那么她马上会从当前这个 房间入口处 重生。让我们设想一下，假如游戏没有采用这种设计：在新机制下，角色每次死亡后，玩家都得回到本章开始的地方，重新挑战一遍好几十个已经通过的房间。那会怎么样？估计很多人会气的把手柄摔地上。
但是，依赖人工测试的开发流程，其实就非常接近于让人摔手柄的设计。
拿用户权限功能来说，因为这个功能非常关键，所以我每次做出大改动后，都需要重复验证一下每个功能点在各角色下的表现是否正常。假如系统里一共有 20 个功能点需要和权限挂钩，那么 20 * 3 个角色，就是 60 个需要测试的点。
即便我有三头六臂，每个功能点只花 20 秒测试，整套东西测下来也需要 20 分钟。
但是，如果你已经为这些场景写好了单元测试，那么事情就变得简单多了。每次做了改动之后，你只需要重新执行一遍单元测试，就能把所有场景都验证一次。
Django 框架有一条设计哲学叫 “Don't repeat yourself (DRY)” - “不要重复你自己”。多数情况下，我们说 DRY 是指不要写重复代码。但我认为“不要重复手工测试已经测过的东西”其实也可以算是 DRY 的一种。
所以，每当你手动测试一次功能时，其实就是在重复你自己。既然如此，何不将它写成一个单元测试呢？
“所以，就是在劝我写单元测试？”
是的，我就是在劝你写单元测试。作为对比，让我们看看利用单元测试的开发流程是什么样的：
通过把测试行为自动化，我们可以大大减少整个开发过程的试错成本。事实上，自从若干年前养成了写单元测试的习惯，我就一直坚持至今。那么，我到底是因为什么在写单元测试呢？
作者：Piglei
来源：Piglei
地址：https://www.zlovezl.cn/articles/what-celeste-teaches-me-about-programming/
《Celeste》（译名：“蔚蓝山”）就是这么一款游戏。在游戏里，你扮演一个名为 Madeline 的女孩，通过跳跃、抓墙、冲刺等动作，去努力登顶一座名为 “Celeste” 的高山。
图：《蔚蓝山》游戏画面，它是一款点阵画风 2D 平台动作游戏
正如我在开头说的，这款游戏的难度高到令人发指，玩家平均得死上千次才能通关。但奇怪的是，这款游戏获得的成就似乎和它的难度一样高。在 2018 发售那年，它获得了 TGA “年度游戏”提名并成功拿下了“最佳独立游戏”奖项。截止到 2018 年底，它总共卖出了超过 50 万份。
极低的犯错成本
让《蔚蓝山》大获成功的原因有很多。精妙的关卡设计、出色的动作手感、令人惊艳的游戏配乐，以及剧情里流露出的真诚人文关怀，都是非常关键的因素。但除开这些，我在玩游戏时，还注意到了一个有意思的细节：在游戏里，玩家的犯错成本非常低。
假如你操作跳跃的时机不对，角色掉入坑里死掉了。然后，在 不到 3 秒钟 内， Madeline 就会在房间入口处复活。你可以对自己的打法稍作调整，马上进行下一次尝试。
并非所有游戏都给予了玩家这种快速试错能力。比如在 PS4 游戏《血源诅咒》里，一次死亡可能代表你过去一小时获得的资源全都化为乌有。
注解：
在《血源诅咒》中，玩家死亡后会丧失当前拥有的所有血之回响（一种游戏内资源）。如果要找回它们，你需要从一个又一个怪物堆里穿过，回到你的死亡地点。如果你在路上再次死掉，那么那些血之回响就会全部消失。
所以，在《蔚蓝山》里，游戏设计者给了玩家一种可以 “低成本犯错” 的能力。有了它，我们可以快速从错误中学习，更好的完成挑战。那么，如果用编程来类比，我们在写代码时的犯错成本又如何呢？
编程时的“犯错成本”
假设我在开发一个新闻稿管理系统，系统里目前只有一种用户：“管理员”。但因为需求变更，我现在得给系统加上两个新角色：“编辑”和“主编”。
每类角色能做的事是有区别的：
- 编辑：可以提交稿件、修改自己的稿件
- 主编：在编辑的权限上，增加刊登稿件的功能
- 管理员：可以做任何事以及管理所有人的权限
为了支持不同的角色，我需要改进现有的用户权限体系。首先，我得把和权限控制相关的所有功能点整理出来，然后开始写权限控制相关的代码。
没人能一次写出不出错的代码，所以写代码，其实就是一个在不断重复 “开发” -> “试错” -> “修改” 的过程：
- 修改后端代码，增加新角色：“主编”
- 在“主编”相关的功能点，增加权限保护代码片段
- 保存代码，等待本地服务器重启加载改动 （5-10 秒）
- 打开浏览器，点击各个功能页面，确认我的改动是否生效 （10 秒以上）
- 如果测出问题，回到步骤 2，重复整个过程
在很长一段时间里，我在工作时的开发流程就是上面这样。我总是在接到需求后就马上对代码修修改改，然后打开浏览器，点点这里、点点那里，用肉眼观察一切是否正常。
使用这种开发方式，假如我某次写的代码有问题，那么从我每次改完代码，到一直走完步骤 3、4、5，整个过程至少得花费超过 30 秒。
如果你不觉得 30 秒很多，请你想想《蔚蓝山》吧。在《蔚蓝山》里，角色每次死亡到下次重试的时间间隔是不到 3 秒钟，二者相差 10 倍。所以，上面这种开发模式的“犯错成本”太高了。
如何降低“犯错成本”
其实，在开发这类 web API 时，我们完全没有必要傻乎乎的手工用浏览器点来点去。作为功能的开发者，我们可以（而且有义务）利用自动化测试来加速整个试错过程。
很多 web 框架都为这类测试提供了帮助。拿 Django 为例，你可以使用 django.test.Client 来轻松编写这类测试：
- # 以下代码片段来自 Django 官方文档
- import unittest
- from django.test import Client
- class SimpleTest(unittest.TestCase):
- def test_details(self):
- client = Client()
- response = client.get('/customer/details/')
- # 测试某次请求是否返回了 200 状态码
- self.assertEqual(response.status_code, 200)
对于前面的需求，我们可以直接编写下面这样的单元测试代码。
- # 针对不同的角色定义不同的单元测试类
- class RoleEditorTestCases(TestCase):
- """编辑角色的测试类
- """
- def test_create_post(self):
- # 编辑角色可以正常调用创建帖子接口
- response = self.request_post('/posts/', {'title': 'foo'}, current_user=self.user)
- assert response.status_code == 201
- assert isinstance(response.data, dict)
- def test_create_admin(self):
- # 编辑应该无权调用创建管理员接口
- response = self.request_post('/admins/', {'user_id': 100}, current_user=self.user)
- assert response.status_code == 403
- class RoleAdminTestCases(TestCase):
- """管理员角色的测试类
- """
- def test_create_admin(self):
- # 管理员可以调用创建管理员接口
- response = self.request_post('/admins/', {'user_id': 100}, current_user=self.user)
- assert response.status_code == 201
有了这些单元测试后，整个试错流程可以得到极大改进。每当我改完代码后，只要运行 pytest 命令跑一遍相关的单元测试，就能知道改动是否奏效了。
- ❯ pytest
- ======== test session starts ========
- platform darwin -- Python 3.8.1, pytest-5.3.5
- collected 5 items
- tests/api/test_permissions.py .....
- ======== 5 passed in 0.72s ========
不需要等待开发服务器加载变更、不需要打开浏览器点这点那。一切试错任务都可以在几秒钟之内完成。
编写测试其实也是 DRY
我在前面说过，在游戏《蔚蓝山》里，如果角色死掉了，那么她马上会从当前这个 房间入口处 重生。让我们设想一下，假如游戏没有采用这种设计：在新机制下，角色每次死亡后，玩家都得回到本章开始的地方，重新挑战一遍好几十个已经通过的房间。那会怎么样？估计很多人会气的把手柄摔地上。
但是，依赖人工测试的开发流程，其实就非常接近于让人摔手柄的设计。
拿用户权限功能来说，因为这个功能非常关键，所以我每次做出大改动后，都需要重复验证一下每个功能点在各角色下的表现是否正常。假如系统里一共有 20 个功能点需要和权限挂钩，那么 20 * 3 个角色，就是 60 个需要测试的点。
即便我有三头六臂，每个功能点只花 20 秒测试，整套东西测下来也需要 20 分钟。
但是，如果你已经为这些场景写好了单元测试，那么事情就变得简单多了。每次做了改动之后，你只需要重新执行一遍单元测试，就能把所有场景都验证一次。
Django 框架有一条设计哲学叫 “Don't repeat yourself (DRY)” - “不要重复你自己”。多数情况下，我们说 DRY 是指不要写重复代码。但我认为“不要重复手工测试已经测过的东西”其实也可以算是 DRY 的一种。
所以，每当你手动测试一次功能时，其实就是在重复你自己。既然如此，何不将它写成一个单元测试呢？
“所以，就是在劝我写单元测试？”
是的，我就是在劝你写单元测试。作为对比，让我们看看利用单元测试的开发流程是什么样的：
- 修改后端代码，增加新角色：“主编”
- 在“主编”相关的功能点，增加权限保护代码片段
- 编写与功能代码相关的单元测试代码，与 2 同步进行
- 执行单元测试，如果失败，从 2 开始调整代码，重复整个过程 （几秒钟）
通过把测试行为自动化，我们可以大大减少整个开发过程的试错成本。事实上，自从若干年前养成了写单元测试的习惯，我就一直坚持至今。那么，我到底是因为什么在写单元测试呢？
- 单元测试让我的代码 Bug 更少？
- 单元测试帮助我写出扩展性更强的代码？
- 单元测试让我在重构时更不容易出错？
作者：Piglei
来源：Piglei
地址：https://www.zlovezl.cn/articles/what-celeste-teaches-me-about-programming/
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