Проверка кода программы на ошибки
Обновлено: 07.07.2024
Высокая стоимость ошибок в программных продуктах предъявляет повышенные
требования к качеству кода. Каким критериям должен соответствовать хороший код?
Отсутствие ошибок, расширяемость, поддерживаемость, читаемость и наличие документации. Недостаточное внимание к любому из этих критериев может привести к появлению новых ошибок или снизить вероятность обнаружения уже существующих. Небрежно написанный или чересчур запутанный код, отсутствие документации напрямую влияют на время исправления найденного бага, ведь разработчику приходится заново вникать в код. Даже такие, казалось бы, незначительные вещи как неправильные имена переменных или отсутствие форматирования могут сильно влиять на читаемость и понимание кода.
Командная работа над проектом еще больше повышает требования к качеству кода, поэтому важным условием продуктивной работы команды становится описание формальных требований к написанию кода. Это могут быть соглашения, принятые в языке программирования, на котором ведется разработка, или собственное (внутрикорпоративное) руководство по стилю. Выработанные требования к оформлению кода не исключают появления "разночтений" среди разработчиков и временных затрат на их обсуждение. Кроме этого, соблюдение выработанных требований ложится на плечи программистов в виде дополнительной нагрузки. Все это привело к появлению инструментов для проверки кода на наличие стилистических и логических ошибок. О таких инструментах для языка программирования Python мы и поговорим в этой статье.
Анализаторы и автоматическое форматирование кода
Весь инструментарий, доступный разработчикам Python, можно условно разделить на две группы по способу реагирования на ошибки. Первая группа сообщает о найденных ошибках, перекладывая задачу по их исправлению на программиста. Вторая — предлагает пользователю вариант исправленного кода или автоматически вносит изменения.
И первая, и вторая группы включают в себя как простые утилиты командной строки для решения узкоспециализированных задач (например, проверка docstring или сортировка импортов), так и богатые по возможностям библиотеки, объединяющие в себе более простые утилиты. Средства анализа кода из первой группы принято называть линтерами (linter). Название происходит от lint — статического анализатора для языка программирования Си и со временем ставшего нарицательным. Программы второй группы называют форматировщиками (formatter).
Даже при поверхностном сравнении этих групп видны особенности работы с ними. При применении линтеров программисту, во-первых, необходимо писать код с оглядкой, дабы позже не исправлять найденные ошибки. И во вторых, принимать решение по поводу обнаруженных ошибок — какие требуют исправления, а какие можно проигнорировать. Форматировщики, напротив, автоматизируют процесс исправления ошибок, оставляя программисту возможность осуществлять контроль.
Список рассматриваемых инструментов для анализа кода Python
Часть 1
Часть 2
Соглашения принятые в статье и общие замечания
Прежде чем приступить к обзору программ, мы хотели бы обратить ваше внимание на несколько важных моментов.
Версия Python: во всех примерах, приведенных в статье, будет использоваться третья версия языка программирования Python.
Установка всех программ в обзоре практически однотипна и сводится к использованию пакетного менеджера pip.
Некоторые из библиотек имеют готовые бинарные пакеты в репозиториях дистрибутивов linux или возможность установки с использованием git. Тем не менее для большей определенности и возможности повторения примеров из статьи, установка будет производится с помощью pip.
Об ошибках: стоит упомянуть, что говоря об ошибках, обнаруживаемых анализаторами кода, как правило, имеют в виду два типа ошибок. К первому относятся ошибки стиля (неправильные отступы, длинные строки), ко второму — ошибки в логике программы и ошибки синтаксиса языка программирования (опечатки при написании названий стандартных функций, неиспользуемые импорты, дублирование кода). Существуют и другие виды ошибок, например — оставленные в коде пароли или высокая цикломатическая сложность.
Тестовый скрипт: для примеров использования программ мы создали простенький по содержанию файл example.py. Мы сознательно не стали делать его более разнообразным по наличию в нем ошибок. Во-первых, добавление листингов с выводом некоторых анализаторов в таком случае сильно “раздуло” бы статью. Во-вторых, у нас не было цели детально показать различия в “отлове” тех или иных ошибок для каждой из утилит.
Содержание файла example.py:
В коде допущено несколько ошибок:
- импорт неиспользуемого модуля os,
- импорт не существующего модуля notexistmodule,
- имя функции начинается с заглавной буквы,
- лишние аргументы в определении функции,
- отсутствие self первым аргументом в методе класса,
- неверное форматирование.
Pycodestyle
Pycodestyle — простая консольная утилита для анализа кода Python, а именно для проверки кода на соответствие PEP8. Один из старейших анализаторов кода, до 2016 года носил название pep8, но был переименован по просьбе создателя языка Python Гвидо ван Россума.
Запустим проверку на нашем коде:
Лаконичный вывод показывает нам строки, в которых, по мнению анализатора, есть нарушение соглашений PEP8. Формат вывода прост и содержит только необходимую информацию:
Возможности программы по проверке соглашений ограничены: нет проверок на правильность именования, проверка документации сводится к проверки длины docstring. Тем не менее функционал программы нельзя назвать “спартанским”, он позволяет настроить необходимый уровень проверок и получить различную информацию о результатах анализа. Запуск с ключом --statistics -qq выводит статистику по ошибкам:
Если есть необходимость посмотреть, какие из соглашений PEP8 были нарушены, используйте ключ -- show-pep8. Программа выведет список всех проверок с выдержками из PEP8 для случаев нарушений. При обработке файлов внутри директорий предусмотрена возможность фильтрации по шаблону. Pycodestyle позволяет сохранять настройки поиска в конфигурационных файлах как глобально, так и на уровне проекта.
Pydocstyle
Утилиту pydocstyle мы уже упоминали в статье Работа с документацией в Python: поиск информации и соглашения. Pydocstyle проверяет наличие docstring у модулей, классов, функций и их соответствие официальному соглашению PEP257.
Как мы видим из листинга, программа указала нам на отсутствие документации в определениях функции, методов класса и ошибки оформления в docstring класса. Вывод можно сделать более информативным, если использовать ключи --explain и --source при вызове программы. Функционал pydocstyle практически идентичен описанному выше для pycodestyle, различия касаются лишь названий ключей.
Pyflakes
В отличие от уже рассмотренных инструментов для анализа кода Python pyflakes не делает проверок стиля. Цель этого анализатора кода — поиск логических и синтаксических ошибок. Разработчики pyflakes сделали упор на скорость работы программы, безопасность и простоту. Несмотря на то, что данная утилита не импортирует проверяемый файл, она прекрасно справляется c поиском синтаксических ошибок и делает это быстро. С другой стороны, такой подход сильно сужает область проверок.
Функциональность pyflakes — “нулевая”, все что он умеет делать — это выводить результаты анализа в консоль:
В нашем тестовом скрипте, он нашел только импорт не используемого модуля os. Вы можете самостоятельно поэкспериментировать с запуском программы и передачей ей в качестве параметра командной строки Python файла, содержащего синтаксические ошибки. Данная утилита имеет еще одну особенность — если вы используете обе версии Python, вам придется установить отдельные утилиты для каждой из версий.
Pylint
До сих пор мы рассматривали утилиты, которые проводили проверки на наличие либо стилистических, либо логических ошибок. Следующий в обзоре статический инструмент для анализа кода Python — Pylint, который совместил в себе обе возможности. Этот мощный, гибко настраиваемый инструмент для анализа кода Python отличается большим количеством проверок и разнообразием отчетов. Это один из самых “придирчивых” и “многословных” анализаторов кода. Анализ нашего тестового скрипта выдает весьма обширный отчет, состоящий из списка найденных в ходе анализа недочетов, статистических отчетов, представленных в виде таблиц, и общей оценки кода:
Программа имеет свою внутреннюю маркировку проблемных мест в коде:
[R]efactor — требуется рефакторинг,
[C]onvention — нарушено следование стилистике и соглашениям,
[W]arning — потенциальная ошибка,
[E]rror — ошибка,
[F]atal — ошибка, которая препятствует дальнейшей работе программы.
— Генерация файла настроек (--generate-rcfile). Позволяет не писать конфигурационный файл с нуля. В созданном rcfile содержатся все текущие настройки с подробными комментариями к ним, вам остается только отредактировать его под собственные требования.
— Создание отчетов в формате json (--output-format=json). Полезно, если необходимо сохранение или дальнейшая обработка результатов работы линтера. Вы также можете создать собственный формат вывода данных.
— Параллельный запуск (-j 4). Запуск в нескольких параллельных потоках на многоядерных процессорах сокращает время проверки.
— Система оценки сохраняет последний результат и при последующих запусках показывает изменения, что позволяет количественно оценить прогресс исправлений.
— Плагины — отличная возможность изменять поведение pylint. Их применение может оказаться полезным в случаях, когда pylint неправильно обрабатывает код и есть “ложные” срабатывания, или когда требуется отличный от стандартного формат вывода результатов.
Vulture
Vulture — небольшая утилита для поиска “мертвого” кода в программах Python. Она использует модуль ast стандартной библиотеки и создает абстрактные синтаксические деревья для всех файлов исходного кода в проекте. Далее осуществляется поиск всех объектов, которые были определены, но не используются. Vulture полезно применять для очистки и нахождения ошибок в больших базовых кодах.
Продолжение следует
Во второй части мы продолжим разговор об инструментах для анализа кода Python. Будут рассмотрены линтеры, представляющие собой наборы утилит. Также мы посмотрим, какие программы можно использовать для автоматического форматирования кода.
ФРОО рекомендует:
До конца октября действует промокод backupmaster, который дает скидку 5000 рублей на курс Программирование на Python и 5000 рублей на курс Машинное обучение и анализ данных.
Чистота и качество кода — важные критерии оценки работы программиста. Если код работает — это уже хорошо, но нельзя забывать о том, что он должен быть очищен от «мусора», быть логичным и понятным для других разработчиков.
Выполняет статический анализ кода C / C ++ с использованием инструментов с открытым исходным кодом, таких как cppcheck и clang-tidy, и автоматически создает документацию по коду для пользователей, использующих doxygen. Этот инструмент можно использовать бесплатно.
Полный рабочий процесс для написания, проверки и развертывания кода, бесплатная учетная запись для 1 пользователя и 1 репозитория со 100 МБ хранилища.
Кроссбраузерное онлайн-тестирование. Предоставляет в ваше распоряжение любой IE от 5.5 до 9, а также последние версии Explorer, Opera, Chrome, Safari и Firefox.
Автоматическая проверка кода для PHP, Python, Ruby, Java, JavaScript, Scala, CSS и CoffeeScript, бесплатно для неограниченного количества общедоступных и частных репозиториев.
Автоматизированная инфраструктура как инструмент проверки кода для DevOps, интегрируется с GitHub, Bitbucket и GitLab (даже самостоятельно). Помимо стандартных языков, он анализирует также Ansible, Terraform, CloudFormation, Kubernetes и другие. Бесплатно с открытым исходным кодом.
Автоматическая проверка кода, бесплатная для Open Source и неограниченное количество частных репозиториев, принадлежащих организации (до 4 соавторов). Также бесплатно для студентов и учреждений.
Инструмент покрытия кода (SaaS), бесплатно с открытым исходным кодом и 1 частного репозитория.
Автоматическая проверка кода для Git. Бесплатная версия включает неограниченное количество пользователей, неограниченное количество публичных репозиториев и 1 частный репозиторий.
Отдает приоритет техническому долгу в зависимости от того, как разработчики работают с кодом, и визуализирует такие организационные факторы, как объединение команд и системное мастерство. Бесплатно с открытым исходным кодом.
Показывает какие части вашего кода не охватываются вашим набором тестов. Бесплатно для репозиториев с открытым исходным кодом. Версия Pro для частных репозиториев.
5 бесплатных отчетов по анализу веб-производительности, доступности и безопасности каждый месяц.
Находит ошибки уязвимости, безопасности, проблемы с производительностью и API на основе ИИ. Скорость анализа DeepCode позволяет анализировать ваш код в режиме реального времени и предоставлять результаты, когда вы нажимаете кнопку сохранения в своей среде IDE. Поддерживаемые языки: Java, C / C ++, JavaScript, Python и TypeScript. Бесплатно для открытых исходных кодов и частных репозиториев, бесплатно до 30 разработчиков.
Расширенный статический анализ для автоматического поиска ошибок времени выполнения в коде JavaScript, бесплатно для Open Source.
Анализирует изменения исходного кода, находит и исправляет проблемы, классифицируемые по следующим категориям: безопасность, производительность, анти-шаблоны, риски ошибок, документация и стиль.
Платформа № 1 для оптимизации баз данных. Получайте критически важную информацию о своей базе данных и SQL-запросах с помощью автоматической магии.
Оценка покрытия кода тестами для всех пакетов Go.
Отчеты и подробные рекомендации по оптимизации веб-сайтов.
Статический анализатор кода для оптимизации PostgreSQL. Служба автоматического обнаружения проблем с производительностью, безопасностью и архитектурой базы данных.
Комментирует проблемы качества и стиля кода, что позволяет вам и вашей команде лучше проверять и поддерживать чистую кодовую базу.
Дружелюбный робот, который оптимизирует ваши изображения и экономит ваше время. Оптимизированные изображения означают меньшие размеры файлов без ущерба для качества.
Бесплатный API, обеспечивающий оптимизацию изображений.
Обзор кода для репозиториев GitHub, бесплатно для публичных или личных репозиториев.
Лучший набор инструментов: от непрерывной интеграции и непрерывного анализа до расширения возможностей анализа человеческого кода с помощью интеллектуального кода.
Помогает командам инженеров максимизировать продуктивность, автоматически анализируя каждый запрос в соответствии с индивидуальными наборами правил для каждого проекта, а также с общими передовыми практиками.
Предоставляет метрики и аналитические данные на основе данных, собранных с GitHub и GitLab. Обеспечивает видимость на каждом этапе конвейера доставки в решении для данных и аналитики для инженерных команд.
Анализирует изменения, внесенные в каждый запрос на вытягивание, и улучшает опыт разработчиков при проверке кода. Бесплатно для открытого исходного кода и бесплатно для личного использования.
Спасибо за прочтение. Надеемся будет полезно. Если мы забыли упомянуть что-то важное или новое — пишите в комментарии.
Подписывайтесь на наш канал в Telegram, там вы найдете более 800 полезных сервисов на все случаи жизни.
Проверка технических навыков кандидатов — неотъемлемая часть IT-найма. Нужно хорошо отделить зерна от плевел. Можно сделать это заранее, посмотрев, пишет ли человек достойный код. Это умеют специальные инструменты, зачастую частично бесплатные. В этой статье мы собрали десять лучших из них.
Такие сервисы позволят вам сэкономить много времени и денег. Ведь довольно неприятно, когда вместо того, чтобы заниматься делом, разработчики вынуждены проверять кандидата, у которого откровенно нет шансов. Кстати, это ещё и отличный способ попрактиковаться в выполнении различных заданий.
Использование таких инструментов тестирования особенно полезно, когда проверка кандидата ведётся онлайн. У нас в Rubrain больше десяти тысяч разработчиков в базе, все уровня Middle и Senior. Это политика компании: не брать тех, кто ещё не научился писать хорошо. И автоматические сервисы экономят нам тысячи часов на веттинг кандидатов. Мы за несколько минут узнаем, если человек, который стучится к нам в двери, нам не подходит. Причем провести проверку может рекрутер или эйчар. На таком этапе ещё ни к чему подключать технических специалистов.
Онлайн-инструменты для проверки разработчиков
Платформы для тестирования качества кода генерируют тесты в соответствии с необходимыми вам техническими знаниями и опытом кандидата. Результаты этих тестов помогут вам решить, подходит ли такой кандидат команде вашего IT-проекта.
1. HackerRank
Платформа для технических собеседований, которая помогает своим клиентам находить и нанимать разработчиков с нужными им навыками. Среди её клиентов — PayPal, Atlassian, LinkedIn и многие другие.
HackerRank предлагает следующие продукты:
CodeScreen: позволяет работодателям оценивать навыки разработчиков, приглашая кандидатов участвовать в онлайн-тестах программирования.
CodePair: позволяет оценить способность кандидата решать проблемы и проверить его коммуникативные навыки с помощью парного онлайн-программирования в реальном времени.
Projects: кандидат выполняет реальную задачу, необходимую компании. Работодатель может оценить, способен ли он выполнять роль разработчика на проекте, и насколько комфортно ему в этой роли.
Insights: решение на основе искусственного интеллекта, которое помогает отслеживать прогресс ваших кандидатов во время тестов, и предлагает, как можно улучшить вашу воронку найма.
На HackerRank немало разработчиков, которые подают заявки на вакансии компаний. А они сразу же используют этот же сервис для проверки этих кандидатов. Но можно и приводить сюда своих программистов для теста. На 14 дней есть бесплатный триал, не нужно даже вводить информацию своей карточки. Дальше, в зависимости от того, сколько кандидатов вы планируете нанимать, можно платить от $250 до $600 за месяц. Есть также вариант $25 за месяц, но это только найм, без возможности устраивать автоматическую проверку кандидатов.
Вы можете выбрать задачу, которую создали в HackerRank, или написать свою собственную. Затем, когда кандидаты придут и решат задачи, вы сможете просмотреть их результаты, посмотреть на оценку и детальный отчет, сравнить друг с другом.
HackerRank создан как платформа для поддержки всей вашей воронки IT-рекрутинга. Они подбирают кандидатов, проверяют их квалификацию (резюме, рекомендации). И даже позволяют кандидатам улучшиться, натренироваться, решить некоторые проблемы с кодированием.
Поддерживает больше 40 языков программирования.
2. Codility
Codility — вторая по популярности онлайн-платформа для оценки технических навыков. Она состоит из двух компонентов:
CodeCheck — инструмент для проверки фундаментальных навыков программирования и технических знаний.
CodeLive — онлайн-комната для сотрудничества и написания кода с кандидатами на технических собеседованиях в режиме реального времени.
Платформу используют такие технологические гиганты, как Amazon, Microsoft, Slack, PayPal и Intel. Отлично подходит для больших компаний. Демо-версия бесплатная, стандартный пакет начинается от $6000 в год.
У Codility таких возможностей нет. Кандидату специально не показывают, что он выполнил неверно. Обычно там демонстрируют один тестовый пример, и дальше кандидат может проверять свой код только самостоятельно, не зная, всё ли верно, или нет. Как в реальной жизни.
Подробнее о других особенностях каждой платформы на английском можно почитать тут: разница между Codility и HackerRank.
3. Coderbyte
Coderbyte тоже позволяет тестировать знания разработчиков и качество их кода. Можно как выбрать готовые тесты из библиотеки Coderbyte, так и загрузить на платформу свои внутренние тесты. После каждого теста вы получаете подробные отчеты с решениями и даже видеозаписи кандидатов, проходящих тест.
Coderbyte доверяют более 600 организаций, включая Shopify, AngelList, Zoom, HBO и Microsoft. Большинство переходят сюда с HackerRank, Codility или Coderpad. Чаще всего здесь проверяют на DevOps, бэкенд, фронтенд, Data Sicence. Здесь также нередко подбирают команду для разработки мобильных приложений.
Цены начинаются от $35 в месяц и идут до $499 в месяц. Можно также платить по $10 за каждого кандидата. Бесплатный триал — 14 дней (данные карты придется ввести).
4. CodeSignal
У CodeSignal есть три основных продукта:
Test — проверка знаний кандидата. Можно делать тесты самому или использовать стандартные наборы, предложенные системой. Они быстро проверяют наличие у кандидата навыков, необходимых для конкретной должности. Можно сразу узнать, нужны ли вам услуги такого программиста.
Interview — видеоинтервью в прямом эфире в расширенной среде совместного кодирования. Тоже используются созданные пользователем или заранее определенные тесты. Удобно, чтобы проверить, как человек вольется в состав команды разработчиков. Как он общается и реагирует на ситуации.
Здесь есть такие функции как архив заданий (+ можно видеть программистов, которые их выполняли), портал для кандидатов, рассылка приглашений, групповые интервью, база данных с вопросами, запись собеседований, выставление оценок. Поддерживается 38 языков программирования.
CodeSignal предлагает предварительно записанные собеседования, где вопросы и задания постепенно выдаются кандидатам в режиме реального времени. Испытуемые могут даже не знать, что с другой стороны нет человека. Всё это активно используют большие компании, вроде Uber, Evernote, Dropbox, Asana, Quora, чтобы набирать программистов на позиции Middle и ниже.
В общем, у CodeSignal много плюсов, но есть и один большой минус: цена. За продукты нужно платить от $500 в месяц (или $5000 в год) с пользователя. Есть бесплатная версия и бесплатный триал. Их условия обсуждаются индивидуально, но обычно дают те же 14 дней.
5. СoderPad
Простая, минималистичная платформа, которая в первую очередь выступает как среда программирования. В одном окне можно писать и компилировать любой код (поддерживается более 30 языков и технологий). То, что делается, и какой результат выдается, видит как испытуемый программист, так и его рекрутер. Просматривать код и результаты можно как в режиме реального времени, так и потом, по записи (среда детально записывает каждое собеседование). Начать видеозвонок с кандидатом тоже можно прямо из вкладки браузера CoderPad, можно не заморачиваться с Zoom/Skype.
Тесты и вопросы придется придумывать самому (или подгружать с другой платформы). Но у CoderPad достаточно функций, которые выделяют среду среди конкурентов. В том числе:
возможность привлечь любое количество соавторов к документу;
режим рисования, позволяющий прямо в том же окне более наглядно показывать, что вы хотите/что кандидат имеет в виду;
функция записи и воспроизведения процесса написания кода — чтобы видеть не только конечный результат, но и то, как разработчик до него дошел;
приятная для работы онлайн-среда: подсветка синтаксиса, номера строк, отступы и так далее.
CoderPad активно используют Netflix, Slack, Shopify, Yelp, Twitch, AirBnB. Платить здесь нужно от 50 долларов в месяц (за 5 собеседований) до 750 долларов в месяц (100 собеседований, 50 аккаунтов для рекрутеров, масса других плюшек). Есть также вариант $1500 в месяц — для больших корпораций. В целом это пока один из самых бюджетных вариантов, хотя полностью автоматически качество кода он пока проверять не умеет.
Бесплатный триал короткий, всего 7 дней.
На Indie Hackers можно почитать интервью с основателем CoderPad — как он к этому пришел, в чём особенность технологии, какие планы на будущее, сколько выходит зарабатывать. Как обычно, начиналось всё с простого парня-программиста из Калифорнии и его пет-проекта. А выросло в миллионные доходы и международный успех.
6. ChallengeRocket
Здесь, наоборот, нет почти ничего, кроме проверки кода. Компания набирает кандидатов, и тестирует их, чтобы понять, подходят ли они компаниям. Разработчиков оценивает искусственный интеллект, вмешательство человека не требуется (разве что нужно выбрать или создать задания). Есть и просто случайные тесты, развивающие сообщество и позволяющие программистам немного размяться. Например, можно порешать задачи, дававшиеся на собеседовании 1960 года в IBM. Или решить один из старых вопросов от Google.
У ChallengeRocket есть следующие продукты:
Skill challenge: автоматически генерирует тест для кандидатов и потом оценивает их результаты (скорость и точность решения).
Creative challenge: расширенная версия, которая помогает работодателям находить скрытые таланты и продвигать инновационные идеи.
Hackathon: онлайн-конструктор хакатонов, которые также можно использовать в виде инструментов для отбора персонала.
Оплата берется в зависимости от числа нанятых специалистов (за одного платите максимум $79, минимум $12). За $350/месяц можно получить безлимитный вариант, плюс еще и любое количество разных испытаний для кандидатов.
В целом база крутых девелоперов у ChallengeRocket не такая большая, как у Kaggle, TopCoder или русского CodeForces. Но если вы ищете, где найти программистов для стартапа, или вам нужен персональный подход к задаче, ChallengeRocket будет неплохим и недорогим вариантом.
В числе клиентов сервиса — IBM, Nvidia и ING.
Бесплатный триал — 30 дней.
7. CodinGame
Тестирование разработчиков в более веселой среде — с помощью видеоигр! Здесь кандидаты отбиваются от врагов, бегают от монстров, собирают ресурсы по карте или избегают препятствий на гоночном треке. И всё это — за счет своих знаний любого из языков программирования.
Проходить такие челленджи — намного веселее, особенно группой или командой. Более крутой программист реально показывает, что он босс: только его персонаж выживает в игре, он буквально физически побеждает всех своих конкурентов. Результатами можно делиться в соцсетях, скриншоты получаются довольно эпические и эстетически приятные. Некоторые компании проводят такие конкурсы даже для существующих разработчиков — чтобы их развеселить, сделать совместный ивент, а заодно (незаметно) найти у себя слабые звенья.
На платформе есть около 1900 игр-задачек. Поддерживаются 42 языка/технологии. Один из больших плюсов — очень подробные и наглядные отчеты по результатам тестирования, показывающие слабые и сильные места кандидата.
Среди клиентов CodinGame — Facebook, Nintendo, Adobe, Bank of America, EA, Deloitte, Warner Bros.
Аккаунт для бизнеса стоит от €249 в месяц. Бесплатный триал — 14 дней.
8. Qualified
Сервис от CodeWars, сообщества инженеров-программистов, старающихся повысить свои навыки за счет соревнований друг с другом. Qualified позволяет оценить технические навыки кандидата, заставляя их решать проблемы, основанные на реальных проектах. Одна стандартная проверка разработчика занимает от 50 минут до 5 часов (в зависимости от языка), и включает в себя от двух до четырех задач.
Платформа поддерживает широкий спектр языков программирования и технологий, а также позволяет вам детально, по строкам проверять выполненные задания. Тесту квалификации Qualified доверяют такие компании, как Apple, Accenture, Domino’s и другие.
Доступ к сервису проверки кандидатов стоит от $150 в месяц за бизнес-аккаунт, но условия с ними нужно обсуждать индивидуально (если вы крупная компания — попросят больше). Бесплатный триал длится 14 дней. С ним можно получить до 5 оценок уровня сотрудников.
9. Quizful
Единственный русский сервис более-менее достойного уровня (есть ещё InTester, но там полно багов, а интерфейс внутри при прохождении тестов всё равно будет английский). Quizful подойдет, если у кандидатов (или рекрутера) с английским всё очень грустно, пользоваться гугл-транслейтом желания нет, а денег на детальную проверку кандидатов тоже жалко. При этом тесты здесь встречаются довольно сложные. Даже самые опытные специалисты в вашей команде разработки проекта правильно ответят далеко не на все вопросы по своей дисциплине.
В целом это сервис больше для программистов: здесь есть своё небольшое сообщество, проверяющее или улучшающее свои навыки. Вопросы создаются самими пользователями, и супер-продвинутым сайт не назвать. Работодатель со своей стороны прохождение тестов не видит, программисту нужно либо шарить экран, либо по окончании отсылать скриншоты. Но для подбора кого-то с фриланса на временный проект — сойдет. К тому же, здесь можно проверить уровень знания администрирования, дизайна, компьютерных сетей, английского и других смежных с IT дисциплин.
10. Codeassess
Codeassess существует уже двадцать лет. Это проект, созданный ExpertRating, компанией, проводящей онлайн-сертификацию сотрудников для таких гигантов как Walmart, Gap, UPS, IKEA, Citrix и тысяч других. Codeassess специализируется конкретно на разработчиках. Это первый в мире (в плане длительности существования) сервис, который занялся их онлайн-тестированием. Им предлагаются задачки-проблемы, и программистам, желающие получить статус эксперта, предлагается их решать. Помимо проверки навыков, можно также настроить виртуальное онлайн-собеседование с кандидатами.
Базовый план стоит всего $49 (он рассчитан на 15 тест-сессий, и включает только несложные проблемы, подходящие для джунов). Триала для бизнеса, к сожалению, нет. Ещё из минусов: поддерживает только 25 языков. Но все самые популярные есть, в том числе и Python (который почему-то не указан на главной странице).
Система опробованная, рекомендации рекрутеру выдает грамотные, и в целом западные стартапы, с которыми мы сотрудничаем, ей вполне доверяют. Нас нередко просят проверить наших специалистов на Codeassess, когда они нанимают человека с языком, который не понимают. Если проходит тест самого высокого уровня — значит, он и станет тем, кто потом будет проверять других.
К сожалению, общий минус онлайн-сервисов проверки программистов — большинство из них (особенно самые популярные) заботятся только о скорости и точности программирования. Они не ставят высокие оценки за написание понятного кода, который приятно потом читать человеку. Их не волнуют имена переменных, им не интересно, есть ли описания того, что делают те или иные фрагменты.
А на реальном проекте это зачастую важнее, чем то, с какой скоростью написан отдельный участок программы. Мы при наборе на показатели скорости при принятии решения вообще не смотрим. Если человек справился со своим заданием в установленные тестом несколько часов — этого вполне достаточно. На наш взгляд, скорость программирования важна только для грустных джунов или для каких-то фабрик разработчиков
К счастью, вы тоже можете не обращать внимания на те параметры, которые вас не интересуют. А оценить читабельность кода быстро может и человек. Огромных знаний и детального погружения это не требует.
Разберем, насколько критическими для работы сайта и его продвижения могут быть ошибки в HTML-коде, и зачем нужны общие стандарты верстки.
Что такое валидность кода
После разработки дизайна программисты верстают страницы сайта — приводят их к единой структуре в формате HTML. Задача верстальщика — сделать так, чтобы страницы отображались корректно у всех пользователей на любых устройствах и браузерах. Такая верстка называется кроссплатформенной и кроссбраузерной — это обязательное требование при разработке любых сайтов.
Для этого есть специальные стандарты: если им следовать, страницу будут корректно распознавать все браузеры и гаджеты. Такой стандарт разработал Консорциумом всемирной паутины — W3C (The World Wide Web Consortium). HTML-код, который ему соответствует, называют валидным.
Валидность также касается файлов стилей — CSS. Если в CSS есть ошибки, визуальное отображение элементов может нарушиться.
Разработчикам рекомендуется следовать критериям этих стандартов при верстке — это поможет избежать ошибок в коде, которые могут навредить сайту.
Чем ошибки в HTML грозят сайту
Типичные ошибки кода — незакрытые или дублированные элементы, неправильные атрибуты или их отсутствие, отсутствие кодировки UTF-8 или указания типа документа.
Какие проблемы могут возникнуть из-за ошибок в HTML-коде
- страницы загружаются медленно;
- сайт некорректно отображается на разных устройствах или в браузерах;
- посетители видят не весь контент;
- программист не замечает скрытую рекламу и вредоносный код.
Как валидность кода влияет на SEO
Валидность не является фактором ранжирования в Яндекс или Google, так что напрямую она не влияет на позиции сайта в выдаче поисковых систем. Но она влияет на мобилопригодность сайта и на то, как поисковые боты воспринимают разметку, а от этого косвенно могут пострадать позиции или трафик.
Представитель Google Джон Мюллер говорил о валидности кода:
«Мы упомянули использование правильного HTML. Является ли фактором ранжирования валидность HTML стандарту W3C?
Это не прямой фактор ранжирования. Если ваш сайт использует HTML с ошибками, это не значит, что мы удалим его из индекса — я думаю, что тогда у нас будут пустые результаты поиска.
Но есть несколько важных аспектов:
— Если у сайта действительно битый HTML, тогда нам будет очень сложно его отсканировать и проиндексировать.
— Иногда действительно трудно подобрать структурированную разметку, если HTML полностью нарушен, поэтому используйте валидатор разметки.
— Другой аспект касается мобильных устройств и поддержки кроссбраузерности: если вы сломали HTML, то сайт иногда очень трудно рендерить на новых устройствах».
Итак, критические ошибки в HTML мешают
- сканированию сайта поисковыми ботами;
- определению структурированной разметки на странице;
- рендерингу на мобильных устройствах и кроссбраузерности.
Даже если вы уверены в своем коде, лучше его проверить — ошибки могут возникать из-за установки тем, сторонних плагинов и других элементов, и быть незаметными. Не все программисты ориентируются на стандарт W3C, так что среди готовых решений могут быть продукты с ошибками, особенно среди бесплатных.
Как проверить код на валидность
Не нужно вычитывать код и считать символы — для этого есть сервисы и инструменты проверки валидности HTML онлайн.
Что они проверяют:
- Синтаксис
Синтаксические ошибки: пропущенные символы, ошибки в написании тегов. - Вложенность тэгов
Незакрытые и неправильно закрытые теги. По правилам теги закрываются также, как их открыли, но в обратном порядке. Частая ошибка — нарушенная вложенность
Обычно сервисы делят результаты на ошибки и предупреждения. Ошибки — опечатки в коде, пропущенные или лишние символы, которые скорее всего создадут проблемы. Предупреждения — бессмысленная разметка, лишние символы, какие-то другие ошибки, которые скорее всего не навредят сайту, но идут вразрез с принятым стандартом.
Валидаторы не всегда правы — некоторые ошибки не мешают браузерам воспринимать код корректно, зато, к примеру, минификация сокращает длину кода, удаляя лишние пробелы, которые не влияют на его отображение.
Поэтому анализируйте предложения сервисов по исправлениям и ориентируйтесь на здравый смысл.
Перед исправлением ошибок не забудьте сделать резервное копирование. Если вы исправите код, но что-то пойдет не так и он перестанет отображаться, как должен, вы сможете откатить все назад.
HTML и CSS валидаторы — онлайн-сервисы для проверки кода
Есть довольно много валидаторов, выберите тот, в котором вам удобнее работать. Мы рекомендуем использовать известные сервисы от создателей стандартов. Если пояснения на английском воспринимать сложно, можно использовать автоматический перевод страницы.
Валидатор от W3C
Англоязычный сервис, онлайн проверяет соответствие HTML стандартам: можно проверить код по URL, залить файл или вставить код в окошко.
Фрагмент примера проверки
Валидатор CSS от W3C
Инструмент от W3C для проверки CSS, есть русский язык. Работает по такому же принципу, анализирует стили на предмет ошибок и предупреждений. Первым идет блок ошибок, предупреждения собраны ниже отдельно.
Проверка CSS
Проверить HTML можно с помощью браузерных плагинов, к примеру, Web-developer или HTML Validation Bookmarklet для Google Chrome, HTML Validator для Firefox и Google Chrome, Validator или W3C Markup Validation Service для Opera, или другого решения из списка инструментов.
Исправления ошибок и валидации HTML и CSS может быть недостаточно: всегда есть другие возможности испортить отображение сайта. Если что-то не работает, как надо, проведите полноценный аудит, чтобы найти ошибки.
Читайте также: