Чому варто дбати про константи

Цей допис про використання констант у коді: чому це важливо, яку користь дає та як робити це правильно. На жаль, я засвоїв цей урок на власних помилках. Спочатку констант у моєму коді було зовсім мало.

Я майже не замислювався про них. Як і в багатьох проєктах, я активно використовував «магічні рядки»: швидко, зручно, скрізь.

form_data = {
    "name": "Update Operation",
    "to_module": "DeplMgr",
    "to_method": "post_job","
    "op": "update",
    "element_type": "monerod_remote",
    "element": self.monerod,
}

Магічний рядок — це текстовий літерал, записаний безпосередньо у вихідному коді застосунку, який істотно впливає на поведінку чи логіку програми. «Магічним» його називають тому, що читачеві коду не завжди очевидне його призначення: значення та роль рядка ніде явно не визначені й не пояснені.


Етап I — магічні рядки

Спершу я взявся стандартизувати назви констант. Приблизно через вісім годин цього марафону рефакторингу я загруз у питанні, як їх називати. Посидівши перед екраном, навигадувавши поганих назв і вилаявшись про себе, я зробив те, що треба було зробити відразу: взявся за дослідження.

Стандартні назви

Єдиний стандарт іменування констант дуже важливий. Я користуюся таким підходом, і він добре себе зарекомендував. Розділяю константи на три категорії:

Тип Приклад назви Приклад значення
Поле P2POOL_VER_FIELD p2pool_ver
Мітка P2POOL_VER_LABEL “P2Pool version”
Типове значення P2POOL_VER_DEFAULT “4.10.1”

Зрештою я зрозумів, що магічні рядки — це погано. А потім настав день розплати (який тривав ще шість годин): 30-годинний марафон рефакторингу. Мета була проста: прибрати магічні рядки й замінити їх константами. Це було виснажливо.

Під кінець почали боліти зап’ястки, і я злякався, що розвивається синдром зап’ясткового каналу. Але виявилося, що я постійно натискав Shift, адже всі константи були великими літерами. Коли перейшов на Caps Lock, стало набагато легше.

form_data = {
    NAME_FIELD: UPDATE_OPERATION_LABEL,
    TO_MODULE_FIELD: DEPLOYMENT_MGR_DEFAULT,
    TO_METHOD_FIELD: POST_JOB_FIELD,
    OP_FIELD: UPDATE_FIELD,
    ELEMENT_TYPE_FIELD: MONEROD_REMOTE_FIELD,
    ELEMENT_FIELD: self.monerod,
}

Проблеми з магічними рядками

Помилки

Помилки легко проникають у код, спричиняють несподівані побічні наслідки й важко відстежуються. Наприклад, в одному місці ви використовуєте p2pool_ver, а в іншому — p2pool_version. Помилки під час виконання може й не бути, але програма поводиться дивно.

Неестетичний код

Як середовище розробки я використовую Visual Studio Code. У ньому є підсвічування синтаксису. Коли ви використовуєте магічні рядки, то не отримуєте всієї користі від можливостей VS Code.


Етап II — розумні групи

Минув час. Я поступово зрозумів, що величезна купа констант — зовсім не кінцева мета. Вони були розкидані по коду, у них було складно орієнтуватися, і вони й далі проникали до логіки застосунку не надто охайним способом. Виявилося, що я просто замінив магічні рядки на магічні константи.

Прогрес, але…

Я розпочав новий рефакторинг: тепер не для усунення магічних рядків, а для групування констант за змістом. Ідея проста: константи повинні жити у власній предметній області, а код застосунку майже ніколи не має звертатися до них безпосередньо.

Підтримка віртуальних класів

Я використовую цей ConstGroup.py. Він дозволяє визначати тип даних константи у файлі констант і зберігати код охайним та зрозумілим.

class MetaConst(type):
    """Metaclass that collects public attributes into a dictionary-like mapping."""
    def __new__(mcs, name, bases, namespace):
        cls = super().__new__(mcs, name, bases, namespace)
        cls._constants = {
            k: v for k, v in namespace.items()
            if not k.startswith("_") and not callable(v)
        }
        return cls

    def __getitem__(cls, key):
        return cls._constants[key]

    def keys(cls):
        return cls._constants.keys()

    def values(cls):
        return cls._constants.values()

    def items(cls):
        return cls._constants.items()

    def __iter__(cls):
        return iter(cls._constants)

    def __contains__(cls, item):
        return item in cls._constants

    def __repr__(cls):
        return f"<ConstGroup {cls.__name__}: {cls._constants!r}>"

class ConstGroup(metaclass=MetaConst):
    """Base class for constant groups (dict + namespace)."""
    pass

Константи за предметними областями

Ось кілька уривків із файлів констант, якими я зараз користуюся:

from db4e.Modules.ConstGroup import ConstGroup

class DField(ConstGroup):
    COLORTERM_ENVIRON : str = "COLORTERM"
    COMPONENT : str = "component"
    COMPONENTS : str = "components"
    CONFIG_FILE : str = "config_file"
    DATA : str = "data"
    DATA_DIR : str = "data_dir"
from db4e.Modules.ConstGroup import ConstGroup
from db4e.Constants.DField import DField

class DDir(ConstGroup):
    API : str = "api_dir"
    BIN : str = "bin_dir"
    BLOCKCHAIN : str = "blockchain_dir"
    DATA : str = DField.DATA_DIR
    DB4E : str = "db4e_dir"
    DEV : str = "dev_dir"    ...

Проблеми з великою кількістю констант

Дублікати

Складно уникати повторів, коли в тебе лише три кошики: поля, мітки та типові значення. Я впорядкував усе за абеткою, але дублікати все одно з’являлися, коли забував про вже визначену константу: наприклад, ver_p2pool і p2pool_ver.

Усе ще негарно

Мій код був засипаний константами. Вони були СКРІЗЬ. А оскільки я запровадив суфікси _FIELD, _LABEL і _DEFAULT, назви вийшли довжелезними. LOCAL_SOFTWARE_SYSTEM_FIELD звучить громіздко, як і MAX_BACKUPS_DEFAULT. Чогось бракувало.

Кілька файлів

Я спробував упорядкувати константи за предметними областями, але спочатку стало тільки гірше. Файли Jobs_Fields.py, Jobs_Defaults.py та Jobs_Labels.py лише збільшили ймовірність дублювання.


Переваги

Я відразу почав отримувати користь від констант.

Автодоповнення

Коли ви використовуєте згруповані константи, VS Code пропонує автодоповнення під час набору. Це справді відчутна перевага: доводиться набагато менше друкувати (клавіша Tab — мій друг!), а ймовірність помилки знову ж таки зменшується (дивіться вище).

Гарніший код

Із константами код у редакторі просто краще виглядає.

Змістовність

Мій код став не тільки гарнішим, а й зрозумілішим. Назви DStatus.ERROR, DDef.MONEROD_VER, DDir.RUN передають зміст.

Перехресні посилання та псевдоніми

Нове рішення також підтримує посилання між групами. Можливо, ви помітили, що DDir.DATA є псевдонімом DField.DATA_DIR. Це не лише дає альтернативну назву, а й допомагає чіткіше висловити задум у коді. Наприклад:

form_data = {
    DField.NAME: DLabel.UPDATE_OPERATION,
    DField.TO_MODULE: DModule.DEPLOYMENT_MGR,
    DField.TO_METHOD: DMethod.POST_JOB,
    DField.OP: DJob.UPDATE,
    DField.ELEMENT_TYPE: DElem.MONEROD_REMOTE,
    DField.ELEMENT: self.monerod,
}

У мене є константа DJob.OP, але це псевдонім: OP : str = DField.OP. Використовувати DJob.OP у словнику мені здавалося неправильним.


Висновок

  • Групуйте константи. Не повторюйте моїх помилок: робіть це від самого початку!!!
  • Не відкладайте: визначте стратегію роботи з константами на початку проєкту.
  • Назви важливі: рано запровадьте єдиний стандарт і дотримуйтеся його.
  • Групуйте розумно: групи за предметними областями масштабуються краще, ніж плоскі списки.
  • Псевдоніми додають ясності: та сама константа інколи має різний зміст у різних контекстах.
  • Рефакторинг окупається: навіть якщо він болісний, інвестиція в структуру робить подальше програмування швидшим і зменшує кількість помилок.

2026

Git Automation

Some of you may have read my Git Battles post, where I talked about how I developed and a documented a Git workflow.

My blog in Simplified Chinese

I recently built MyCount to track website visitors to my projects. I found that that over 40% of my visitors were from China, and that 35% of those used a Ch...

MyCount: Website Analytics & Marketing

I have a future project in mind which will require a Dynamic DNS service. I created BMDynIP for that purpose. After building the service, I wanted a simple a...

Animating Ax3l Playing Snake

I’ve been tinkering with various incarnations of Patrick Loeber’s Train an AI to Play Snake tutorial for a while now. It’s my relaxing goto project that’s fu...

Dynamic DNS Service

This project started as a cron job and a flatfile and -honestly- that would work perfectly well for a small home setup. Say, two or three machines. I’m curre...

Local GeoIP Database

The Bear & Moose GeoIP Project provides an easy-to-use GeoIP service for your applications and for interactive lookups.

An LLM to organize my Movies

Our first TV was a small black-and-white thing where, on rare occasions, we’d watch Animal Kingdom. Then Beta and VHS came along, and you could watch them at...

From Prototype to Product (4/4)

Fr3d worked: It could talk to the Snake Lab, propose changes to the RNN configuration, run experiments, look at the results, and try again. It proved the ide...

Prompt Engineering 101 (3/4)

The Snake Lab had become a proper server, with a ZeroMQ API, configuration validation, a database, and a way to run experiments independently of the client. ...

The Evolution of Snake Lab (2/4)

In my last post, I setup a locally hosted LLM running on an old HP Z440 and wrote a crude little conversation loop. I generated random numbers, fed them to t...

Local LLM Writes Haikus (1/4)

This is part one of a four part blog series. In this post, I download, install and setup some software to prompt a local LLM to write haikus…

From Seed to Signal: AI FX

In the first post, AI FX was still mostly a seed: a repo, a PyPI package, and an idea about using automated FOREX tooling as a learning lab. Since then, the ...

Simulating the Power Grid

A potential client pointed me to Empowering the Energy Transition Through Fast and Flexible Network Simulation. The article describes an Open Source project,...

Delphi in a Day

I have a prospective client who runs a small group of technology businesses, at least one of which integrates with clients using the Delphi programming lan...

A Small Experiment: AI FX

I’ve spent some time around trading systemsL At Merrill Lynch, I supported the Order Audit Trail System (OATS), a compliance system required by NASDAQ. Its p...

Back to top ↑

2025

My Art on Etsy

I setup an Etsy Storefront to sell high quality, museum grade prints of some of my artwork.

Python systemctl Wrapper

I’ve been working on Db4E, my Monero deployment, operations and analytics platform. It uses Linux systemd to spin up manage Monero, P2Pool and XMRig instance...

AI Snake Lab

AI Snake Lab is an interactive reinforcement learning sandbox for experimenting with AI agents in a classic Snake Game environment — featuring a live Textual...

The Power of Pictures

You know that saying, “A picture is worth a thousand words.”? In programming, I’d argue it can be worth a thousand lines of code…

Caring About Constants

This post is about using constants in your code. Why it matters, what the benefits are and how you can do it well. I’m sad to say, I learned this the hard wa...

Why I Built Db4E

When I first started experimenting with Monero mining and self-hosted infrastructure, I did what everyone else does: I downloaded the Monero software, the P2...

Releasing with Git

Let me be honest: Git has punched me in the face more times than I can count. Every time I think I’ve got a smooth release flow down, Git yells, “Not so fast...

Documentation Matters

I was burned by opaque documentation: I’ve been building a modern terminal UI in Python using the excellent Textual framework. It’s sharp, fast, and honestly...

Textual Replaces ApexCharts

The original reporting system was a set of static dashboards built using GitHub Pages, JavaScript, and ApexCharts. It pulled data from my mining setup — via ...

Pivot to Textual

I’ve been deep in the trenches with my Db4E project — pulling together Monero mining infrastructure, MongoDB integration, and a bunch of orchestration magic....

Released Db4E SystemD

I recently published a small Python module to PyPI and GitHub: db4e-systemd, a lightweight wrapper around systemctl that lets you control services (start, st...

NIKU Farms

I received my order from NIKU Farms, YAY! It’s a meat delivery that my sister, Corinna Ghaznavi, gifted me this Christmas. Every two months I receive this am...

The Main Website

As part of my goal to be more visible in the world, I setup this domain i.e. https://osoyalce.com. I use it to publish information about the projects I’m wor...

Reviving the Blog

It’s been a while since I started and then abandoned this blog. My last post was in June of 2024!!

Changing the Blog Site’s Layout

I decided that I didn’t like the way that the main blog page looks. I am using GitHub to host the website and am using a fork of the jekyll/minima theme. My ...

Back to top ↑

2024

Aquaponics Update #1

It’s in the construction phase. I need to complete the water circulation process. I bought a fiber glass kit for this (and also to fix my kitchen sink!).

What I’m working on

The XMR Mining Farm complete with this eye-popping chart The Bear and Moose Knowledge Base My resume MyZODB - A Place to Store Everything

Back to top ↑