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代码优化一直以来都是软件编程开发程序员需要长期关注的一个问题，而本文我们就通过案例分析来简单了解一下，代码优化方法分享。
1、随着精准测试等概念的兴起，对代码覆盖率的依赖逐渐加重，代码插桩的性能、准确性、时效性等都成为业界要解决的难题;
2、随着智能化，尤其是基于风险驱动的测试发展，对代码的理解需要得到突破，才能更好的从代码实现中挖掘风险、判断风险;
3、在黑盒级别的测试，质量工作者往往是通过对象的返回或外在表象观测对下的异常表现进而发现问题，但是其实可能很多潜在的异常并没有到“肉眼”可观测到的级别而导致问题漏出，这时候就需要有更多的对象更细的运行数据来供质量工作者分析去发现问题的蛛丝马迹，诸如：内存泄露、性能恶化等，所以业界有很多prof、火焰图、asan等偏白盒动态检测问题的技术出现;
4、代码作为产生实际问题前沿的阵地，大部分问题都可以归因到某段代码不合理，如果可以在代码级别直接召回问题，无论从仿真复杂度、修复成本、定位成本等均会得到极大改善;
5、代码是工程师交流的舞台，通过对代码级质量技术的研究和规范，可以促进代码更加的具备鲁棒性和更优质的设计如单测提升可测性等，也可以促进质量保障人员对代码加深掌控与理解，进而在质量保障各类场合发挥关键作用。
【免责声明】：本内容转载于网络，转载目的在于传递信息。文章内容为作者个人意见，本平台对文中陈述、观点保持中立，不对所包含内容的准确性、可靠性与完整性提供形式地保证。请读者仅作参考。更多内容请加抖音太原达内IT培训学习了解。
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