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Découvrez les règles de qualité du code.
Pourquoi envelopper array_filter() avec array_values() en PHP
La fonction array_filter() de PHP préserve les clés originales, ce qui peut causer des bugs lorsque le code s'attend à des index séquentiels. Découvrez pourquoi array_values() prévient ces problèmes.
Pourquoi éviter l'utilisation de `goto` dans le code pour la maintenabilité et la sécurité
Le goto crée un flux de contrôle non structuré qui réduit la lisibilité et augmente les risques de maintenance et de sécurité. Découvrez des alternatives plus sûres au goto.
Comment privilégier la composition plutôt que l'héritage pour un code maintenable et flexible
L'héritage crée des hiérarchies rigides qui résistent au changement. Découvrez pourquoi la composition offre plus de flexibilité que l'héritage et comment refactoriser les hiérarchies de classes existantes.
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Pourquoi les classes devraient suivre le principe de responsabilité unique
Séparer les responsabilités en classes ciblées afin d'améliorer la maintenabilité, la testabilité et la qualité du code à long terme.
Comment identifier et supprimer le code mort inaccessible
Le code inaccessible signale une logique défaillante où les contrôles de sécurité, la validation et la gestion des erreurs ne s'exécutent jamais. Apprenez à identifier et à corriger ces bugs.
Pourquoi il faut éviter de surutiliser les fonctions anonymes non documentées dans votre code
Les fonctions anonymes non documentées réduisent la lisibilité et la maintenabilité. Apprenez de meilleurs modèles pour un code clair et stable.
Pourquoi il faut éviter les noms de variables dynamiques en PHP
Les noms de variables dynamiques en PHP créent du code difficile à maintenir et des risques de sécurité. Découvrez pourquoi les variables variables sont dangereuses et ce qu'il faut utiliser à la place.
Pourquoi utiliser les arguments nommés en Python et PHP
Les arguments nommés rendent le code auto-documenté et préviennent les erreurs d'ordre des paramètres. Apprenez quand et comment utiliser efficacement les paramètres nommés.
Pourquoi supprimer le code commenté de votre base de code
Le code commenté encombre la base de code et crée de la confusion. Découvrez pourquoi sa suppression améliore la lisibilité, la maintenabilité et réduit les erreurs.
Comment identifier et supprimer le code mort inaccessible
Le code mort augmente la charge de maintenance et peut masquer des bugs. Découvrez comment détecter et supprimer en toute sécurité le code inaccessible pour des bases de code plus propres et plus sûres.
Comment détecter et corriger une logique contradictoire dans votre code
Une logique contradictoire peut entraîner des bugs et des comportements inattendus. Apprenez des techniques pour identifier et résoudre les conditions conflictuelles pour un code plus sûr et fiable.
Comment supprimer les commentaires TODO et FIXME persistants de votre base de code
Les commentaires TODO et FIXME laissés dans le code peuvent entraîner de la confusion et des problèmes cachés. Découvrez les meilleures pratiques pour nettoyer et gérer efficacement les notes temporaires.
Pourquoi maintenir les lignes de code à une longueur lisible
Les lignes longues réduisent la lisibilité et rendent le code plus difficile à naviguer. Découvrez pourquoi maintenir une longueur de ligne raisonnable améliore la clarté et la maintenabilité.
Comment écrire des commentaires qui expliquent l'intention au lieu de reformuler la mécanique du code
Découvrez pourquoi les commentaires doivent expliquer l'intention, et non reformuler la mécanique du code, et comment écrire des commentaires utiles et maintenables en JavaScript.
Comment ajouter des commentaires explicatifs aux fonctions pour un code plus sûr et plus maintenable
Les commentaires de fonction manquants entraînent confusion et risques cachés. Découvrez comment les commentaires explicatifs améliorent la sécurité, la lisibilité et la maintenabilité à long terme.
Pourquoi il faut éviter la récursion sans protection de profondeur
La récursion sans limites de profondeur risque de provoquer des débordements de pile (stack overflows) et un déni de service potentiel. Découvrez des stratégies de récursion plus sûres.
Pourquoi utiliser des modèles sûrs lors de la suppression d'éléments de collections
Une suppression incorrecte des collections peut entraîner des erreurs d'exécution et une corruption des données. Découvrez des modèles sûrs pour mettre à jour les listes et les itérables sans interrompre l'exécution.
Pourquoi il faut vérifier le diviseur avant d'effectuer des opérations de division
Validez toujours le diviseur avant d'effectuer une division. Prévenez les plantages, les comportements instables et les bugs cachés en garantissant des opérations numériques sûres.
Pourquoi rendre l'objectif d'une fonction explicite pour un code plus clair
Une intention de fonction claire améliore la lisibilité, réduit les bugs et facilite le refactoring entre les équipes.
Pourquoi éviter l'utilisation de `break` dans les itérations de boucles : pour de meilleurs modèles de code
L'utilisation de `break` dans les boucles peut masquer le flux de contrôle et introduire des bugs subtils. Apprenez des modèles de bouclage plus sûrs et plus prévisibles.
Pourquoi utiliser des noms de variables descriptifs pour écrire du code auto-documenté
Des noms de variables descriptifs rendent le code clair, maintenable et moins sujet aux erreurs. Utilisez des noms significatifs qui révèlent l'intention et réduisent la confusion.
Pourquoi éviter les index de base de données redondants : optimisation du stockage et des performances d'écriture
Les index redondants ralentissent les écritures et gaspillent l'espace de stockage. Découvrez comment détecter et supprimer les index de base de données inutiles.
Comment diviser les fichiers de code volumineux : organiser le code pour la maintenabilité
Les fichiers volumineux ayant de multiples responsabilités sont difficiles à maintenir et à naviguer. Apprenez à diviser le code en modules ciblés pour une meilleure organisation.
Pourquoi utiliser les retours anticipés et les clauses de garde pour un code plus propre et plus lisible
L'imbrication profonde et la validation tardive rendent les fonctions difficiles à lire. Apprenez à utiliser les clauses de garde et les retours anticipés pour écrire un code plus clair et plus maintenable.
Pourquoi utiliser une classe par fichier : améliorer l'organisation et la navigation du code
L'utilisation d'une classe par fichier améliore la clarté, la navigation et la maintenabilité. Évitez les fichiers encombrés et maintenez votre base de code organisée.
Pourquoi ne pas surcharger les arguments de fonction : éviter la confusion et les problèmes de débogage
La surcharge des arguments de fonction conduit souvent à des comportements déroutants, des bugs cachés et une difficulté accrue de débogage. Découvrez pourquoi la réécriture des paramètres est une mauvaise pratique et comment l'éviter avec des modèles de code propres et prévisibles.
Comment garder les fonctions concises : écrire du code maintenable
Les fonctions longues sont difficiles à comprendre, à tester et à maintenir. Apprenez à décomposer les fonctions complexes en unités plus petites et plus ciblées pour améliorer la qualité du code.
Comment éviter de rompre les contrats d'API publics : maintenir la compatibilité ascendante
Les breaking changes apportés aux API publiques cassent le code client existant. Apprenez à faire évoluer les API en toute sécurité grâce à la gestion des versions, à la dépréciation et aux modifications additives pour la compatibilité.
Pourquoi les variables globales provoquent des fuites de données dans les serveurs Node.js
Les variables globales dans Node.js persistent entre les requêtes, faisant fuiter les données utilisateur entre les sessions. Apprenez à utiliser le stockage à portée de requête (request-scoped) pour prévenir les problèmes de sécurité.
Comment prévenir les conditions de concurrence : l'accès thread-safe à l'état partagé
Un état mutable partagé sans synchronisation provoque des conditions de concurrence et la corruption des données. Apprenez à utiliser les verrous et les modèles thread-safe en Python, Java et C#.
Comment éviter SELECT * en SQL : prévenir les fuites de données
Les noms de classes PHP doivent correspondre exactement aux noms de fichiers pour l'autoloading PSR-4. Les incompatibilités fonctionnent sous Windows/macOS mais échouent sous Linux. Apprenez à corriger les erreurs d'autoload.
Comment corriger les erreurs d'autoload PHP : faire correspondre les noms de classes aux noms de fichiers
Les noms de classes PHP doivent correspondre exactement aux noms de fichiers pour l'autoloading PSR-4. Les incompatibilités fonctionnent sous Windows/macOS mais échouent sous Linux. Apprenez à corriger les erreurs d'autoload.
Comment éliminer la duplication de code : réduire la dette technique
Les blocs de code dupliqués entraînent des corrections de bugs incohérentes et augmentent les coûts de maintenance. Apprenez à extraire la logique dupliquée dans des fonctions réutilisables pour un code plus propre.
Pourquoi il faut éviter les niveaux d'imbrication profonds dans le code pour un développement maintenable
L'imbrication profonde rend le code difficile à lire et à maintenir. Découvrez des techniques pour simplifier les structures imbriquées et améliorer la clarté et la maintenabilité du code.
Pourquoi il faut se prémunir contre les expressions régulières lentes pour prévenir les attaques ReDoS
Les expressions régulières (regex) lentes ou mal écrites peuvent être exploitées pour des attaques ReDoS. Découvrez comment écrire des expressions régulières sûres et protéger les performances de vos applications.
Pourquoi il faut gérer les erreurs dans les blocs catch au lieu de les laisser vides
Les erreurs ignorées dans des blocs catch vides masquent les défaillances et entraînent une production instable. Apprenez à gérer correctement les exceptions pour un code plus sûr et fiable.
Pourquoi il faut éviter les affectations dans les conditions pour prévenir les bugs cachés
Les affectations au sein des instructions conditionnelles peuvent introduire des bugs subtils et réduire la lisibilité. Découvrez des modèles plus sûrs pour maintenir une logique claire et maintenable.
Pourquoi libérer les verrous même en cas d'exception pour éviter les interblocages
Ne pas libérer les verrous lors des exceptions peut provoquer des interblocages (deadlocks) et arrêter l'exécution de l'application. Apprenez une gestion appropriée des verrous pour garantir une concurrence sûre et fiable.
Pourquoi prévenir les erreurs de segmentation pour garantir la sécurité mémoire en C et C++
Les erreurs de segmentation résultent d'un accès mémoire invalide, provoquant des plantages et des programmes instables. Adoptez des pratiques de gestion mémoire sûres pour prévenir les erreurs et améliorer la fiabilité.
Détecter les schémas de code potentiellement malveillants : identifier les menaces cachées dans votre base de code
Le code obscurci dans les référentiels sources indique attaques de la chaîne d’approvisionnement des portes dérobées. Apprenez à détecter les modèles suspects tels que eval(), les chaînes encodées, etc. Réessayer
Cessez d'utiliser MD5 et SHA-1 : Hachage moderne pour la sécurité
MD5 et SHA-1 sont cryptographiquement cassés et vulnérables aux attaques par collision. Découvrez pourquoi ces algorithmes de hachage sont dangereux et quelles alternatives sécurisées utiliser.
Supprimez le code de débogage et temporaire avant les commits : Un guide de sécurité et de performance.
Le code de débogage en production expose des données sensibles et dégrade les performances. Découvrez pourquoi les instructions console.log sont des risques de sécurité et comment éviter qu'elles ne soient déployées.
FreeCodeCamp : conseils pour améliorer la qualité du code : règles permettant d'améliorer n'importe quelle base de code
Nous avons analysé le vaste dépôt open source de FreeCodeCamp pour découvrir 12 règles pratiques de revue de code qui maintiennent son code propre, maintenable et accessible aux débutants. Découvrez comment ces règles peuvent améliorer votre propre flux de travail d'ingénierie.
10 règles de qualité du code apprises auprès de l'équipe d'ingénieurs de Grafana
Nous avons analysé le dépôt open source de Grafana et découvert 10 règles de revue de code concrètes qui améliorent la maintenabilité, la sécurité et la lisibilité. Découvrez comment Grafana maintient sa base de code massive propre et évolutive grâce à des bonnes pratiques de niveau IA.
Pourquoi il faut détecter les vulnérabilités potentielles par injection dans votre code
Les vulnérabilités d'injection permettent aux attaquants de manipuler les entrées et d'exécuter des commandes non intentionnelles. Découvrez comment identifier et prévenir les risques d'injection pour des applications sécurisées.
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Découvrez les règles de codage « Power of 10 » de la NASA pour écrire des logiciels sûrs, prévisibles et vérifiables. Apprenez pourquoi ces règles existent, voyez des exemples concrets de code C et comprenez comment les appliquer dans les workflows de développement modernes.
Ce que nous avons appris de la base de code de Strapi : 20 règles de revue de code pour un développement scalable
Découvrez 20 règles de revue de code inspirées de la base de code de Strapi. Améliorez la maintenabilité, la sécurité et l'intégration grâce à des leçons concrètes issues de l'open source.
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