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dac6122794 |
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.github/FUNDING.yml
vendored
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# Support 'GitHub Sponsors' funding.
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github: dwmkerr
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106
README.md
106
README.md
@@ -7,10 +7,6 @@ Laws, Theories, Principles and Patterns that developers will find useful.
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- 🇰🇷 [한국어 / Korean Version](https://github.com/codeanddonuts/hacker-laws-kr) - thanks [Doughnut](https://github.com/codeanddonuts)!
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- 🇷🇺 [Русская версия / Russian Version](https://github.com/solarrust/hacker-laws) - thanks [Alena Batitskaya](https://github.com/solarrust)!
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- 🇹🇷 [Türkçe / Turkish Version](https://github.com/umutphp/hacker-laws-tr) - thanks [Umut Işık](https://github.com/umutphp)
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- 🇧🇷 [Brasileiro / Brazilian Version](./translations/pt-BR.md) - thanks [Leonardo Costa](https://github.com/LeoFC97)
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- 🇪🇸 [Castellano / Spanish Version](./translations/es-ES.md) - thanks [Manuel Rubio](https://github.com/manuel-rubio)
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Like this project? Please considering [Sponsoring Me](https://github.com/sponsors/dwmkerr)!
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@@ -24,26 +20,22 @@ Like this project? Please considering [Sponsoring Me](https://github.com/sponsor
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* [Cunningham's Law](#cunninghams-law)
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* [Dunbar's Number](#dunbars-number)
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* [Gall's Law](#galls-law)
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* [Goodhart's Law](#goodharts-law)
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* [Hanlon's Razor](#hanlons-razor)
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* [Hofstadter's Law](#hofstadters-law)
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* [Hutber's Law](#hutbers-law)
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* [The Hype Cycle & Amara's Law](#the-hype-cycle--amaras-law)
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* [Hyrum's Law (The Law of Implicit Interfaces)](#hyrums-law-the-law-of-implicit-interfaces)
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* [Metcalfe's Law](#metcalfes-law)
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* [Moore's Law](#moores-law)
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* [Murphy's Law / Sod's Law](#murphys-law--sods-law)
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* [Parkinson's Law](#parkinsons-law)
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* [Premature Optimization Effect](#premature-optimization-effect)
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* [Putt's Law](#putts-law)
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* [Reed's Law](#reeds-law)
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* [The Law of Conservation of Complexity (Tesler's Law)](#the-law-of-conservation-of-complexity-teslers-law)
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* [The Law of Leaky Abstractions](#the-law-of-leaky-abstractions)
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* [The Law of Triviality](#the-law-of-triviality)
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* [The Unix Philosophy](#the-unix-philosophy)
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* [The Spotify Model](#the-spotify-model)
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* [Wadler's Law](#wadlers-law)
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* [Wheaton's Law](#wheatons-law)
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* [Principles](#principles)
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* [The Dilbert Principle](#the-dilbert-principle)
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* [The Pareto Principle (The 80/20 Rule)](#the-pareto-principle-the-8020-rule)
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@@ -58,7 +50,6 @@ Like this project? Please considering [Sponsoring Me](https://github.com/sponsor
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* [The DRY Principle](#the-dry-principle)
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* [The KISS principle](#the-kiss-principle)
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* [YAGNI](#yagni)
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* [The Fallacies of Distributed Computing](#the-fallacies-of-distributed-computing)
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* [Reading List](#reading-list)
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* [TODO](#todo)
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@@ -164,30 +155,6 @@ See also:
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- [KISS (Keep It Simple, Stupid)](#the-kiss-principle)
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### Goodhart's Law
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[The Goodhart's Law on Wikipedia](https://en.wikipedia.org/wiki/Goodhart's_law)
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> Any observed statistical regularity will tend to collapse once pressure is placed upon it for control purposes.
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>
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> _Charles Goodhart_
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Also commonly referenced as:
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> When a measure becomes a target, it ceases to be a good measure.
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>
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> _Marilyn Strathern_
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The law states that the measure-driven optimizations could lead to devaluation of the measurement outcome itself. Overly selective set of measures ([KPIs](https://en.wikipedia.org/wiki/Performance_indicator)) blindly applied to a process results in distorted effect. People tend to optimize locally by "gaming" the system in order to satisfy particular metrics instead of paying attention to holistic outcome of their actions.
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Real-world examples:
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- Assert-free tests satisfy the code coverage expectation, despite the metric intent was to create well-tested software.
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- Developer performance score indicated by the number of lines committed leads to unjustifiably bloated codebase.
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See also:
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- [Goodhart’s Law: How Measuring The Wrong Things Drive Immoral Behaviour](https://coffeeandjunk.com/goodharts-campbells-law/)
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- [Dilbert on bug-free software](https://dilbert.com/strip/1995-11-13)
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### Hanlon's Razor
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[Hanlon's Razor on Wikipedia](https://en.wikipedia.org/wiki/Hanlon%27s_razor)
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@@ -224,7 +191,7 @@ See also:
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This law suggests that improvements to a system will lead to deterioration in other parts, or it will hide other deterioration, leading overall to a degradation from the current state of the system.
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For example, a decrease in response latency for a particular end-point could cause increased throughput and capacity issues further along in a request flow, affecting an entirely different sub-system.
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For example, a decrease in response latency for a particular end-point could cause increased throughput and capacity issues further along in a request flow, effecting an entirely different sub-system.
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### The Hype Cycle & Amara's Law
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@@ -260,19 +227,6 @@ See also:
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- [The Law of Leaky Abstractions](#the-law-of-leaky-abstractions)
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- [XKCD 1172](https://xkcd.com/1172/)
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### Metcalfe's Law
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[Metcalfe's Law on Wikipedia](https://en.wikipedia.org/wiki/Metcalfe's_law)
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> In network theory, the value of a system grows as approximately the square of the number of users of the system.
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This law is based on the number of possible pairwise connections within a system and is closely related to [Reed's Law](#reeds-law). Odlyzko and others have argued that both Reed's Law and Metcalfe's Law overstate the value of the system by not accounting for the limits of human cognition on network effects; see [Dunbar's Number](#dunbars-number).
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See also:
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- [Reed's Law](#reeds-law)
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- [Dunbar's Number](#dunbars-number)
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### Moore's Law
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[Moore's Law on Wikipedia](https://en.wikipedia.org/wiki/Moore%27s_law)
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@@ -346,18 +300,6 @@ See also:
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- [The Dilbert Principle](#the-dilbert-principle)
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### Reed's Law
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[Reed's Law on Wikipedia](https://en.wikipedia.org/wiki/Reed's_law)
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> The utility of large networks, particularly social networks, scales exponentially with the size of the network.
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This law is based on graph theory, where the utility scales as the number of possible sub-groups, which is faster than the number of participants or the number of possible pairwise connections. Odlyzko and others have argued that Reed's Law overstates the utility of the system by not accounting for the limits of human cognition on network effects; see [Dunbar's Number](#dunbars-number).
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See also:
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- [Metcalfe's Law](#metcalfes-law)
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- [Dunbar's Number](#dunbars-number)
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### The Law of Conservation of Complexity (Tesler's Law)
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[The Law of Conservation of Complexity on Wikipedia](https://en.wikipedia.org/wiki/Law_of_conservation_of_complexity)
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@@ -400,7 +342,7 @@ This law suggests that groups will give far more time and attention to trivial o
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The common fictional example used is that of a committee approving plans for nuclear power plant, who spend the majority of their time discussing the structure of the bike shed, rather than the far more important design for the power plant itself. It can be difficult to give valuable input on discussions about very large, complex topics without a high degree of subject matter expertise or preparation. However, people want to be seen to be contributing valuable input. Hence a tendency to focus too much time on small details, which can be reasoned about easily, but are not necessarily of particular importance.
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The fictional example above led to the usage of the term 'Bike Shedding' as an expression for wasting time on trivial details. An alternative term is 'Yak Shaving'.
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The fictional example above led to the usage of the term 'Bike Shedding' as an expression for wasting time on trivial details.
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### The Unix Philosophy
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@@ -437,18 +379,6 @@ See also:
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- [The Law of Triviality](#the-law-of-triviality)
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### Wheaton's Law
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[The Link](http://www.wheatonslaw.com/)
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[The Official Day](https://dontbeadickday.com/)
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> Don't be a dick.
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> _Wil Wheaton_
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Coined by Wil Wheaton (Star Trek: The Next Generation, The Big Bang Theory), this simple, concise, and powerful law aims for an increase in harmony and respect within a professional organization. It can be applied when speaking with coworkers, performing code reviews, countering other points of view, critiquing, and in general, most professional interactions humans have with each other.
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## Principles
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Principles are generally more likely to be guidelines relating to design.
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@@ -648,9 +578,9 @@ See also:
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### YAGNI
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[YAGNI on Wikipedia](https://en.wikipedia.org/wiki/You_ain%27t_gonna_need_it)
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[YAGNI on Wikipedia](https://en.wikipedia.org/wiki/You_aren%27t_gonna_need_it)
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This is an acronym for _**Y**ou **A**in't **G**onna **N**eed **I**t_.
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This is an acronym for _**Y**ou **A**ren't **G**onna **N**eed **I**t_.
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> Always implement things when you actually need them, never when you just foresee that you need them.
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@@ -664,32 +594,6 @@ See also:
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- [Reading List: Extreme Programming Installed](#reading-list)
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### The Fallacies of Distributed Computing
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[The Fallacies of Distributed Computing on Wikipedia](https://en.wikipedia.org/wiki/You_aren%https://en.wikipedia.org/wiki/Fallacies_of_distributed_computing)
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Also known as _Fallacies of Networked Computing_, the Fallacies are a list of conjectures (or beliefs) about distributed computing, which can lead to failures in software development. The assumptions are:
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- The network is reliable
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- Latency is zero
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- Bandwidth is infinite
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- The network is secure
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- Topology doesn't change
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- There is one administrator
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- Transport cost is zero
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- The network is homogeneous
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The first four items were listed by [Bill Joy](https://en.wikipedia.org/wiki/Bill_Joy) and [Tom Lyon](https://twitter.com/aka_pugs) around 1991 and first classified by [James Gosling](https://en.wikipedia.org/wiki/James_Gosling) as the "Fallacies of Networked Computing". [L. Peter Deutsch](https://en.wikipedia.org/wiki/L._Peter_Deutsch) added the 5th, 6th and 7th fallacies. In the late 90's Gosling added the 8th fallacy.
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The group were inspired by what was happening at the time inside [Sun Microsystems](https://en.wikipedia.org/wiki/Sun_Microsystems).
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These fallacies should be considered carefully when designing code which is resilient; assuming any of these fallacies can lead to flawed logic which fails to deal with the realities and complexities of distributed systems.
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See also:
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- [Foraging for the Fallacies of Distributed Computing (Part 1) - Vaidehi Joshi
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on Medium](https://medium.com/baseds/foraging-for-the-fallacies-of-distributed-computing-part-1-1b35c3b85b53)
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- [Deutsch's Fallacies, 10 Years After](http://java.sys-con.com/node/38665)
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## Reading List
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@@ -698,7 +602,7 @@ If you have found these concepts interesting, you may enjoy the following books.
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- [Extreme Programming Installed - Ron Jeffries, Ann Anderson, Chet Hendrikson](https://www.goodreads.com/en/book/show/67834) - Covers the core principles of Extreme Programming.
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- [The Mythical Man Month - Frederick P. Brooks Jr.](https://www.goodreads.com/book/show/13629.The_Mythical_Man_Month) - A classic volume on software engineering. [Brooks' Law](#brooks-law) is a central theme of the book.
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- [Gödel, Escher, Bach: An Eternal Golden Braid - Douglas R. Hofstadter.](https://www.goodreads.com/book/show/24113.G_del_Escher_Bach) - This book is difficult to classify. [Hofstadter's Law](#hofstadters-law) is from the book.
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- [The Dilbert Principle - Scott Adams](https://www.goodreads.com/book/show/85574.The_Dilbert_Principle) - A comic look at corporate America, from the author who created the [Dilbert Principle](#the-dilbert-principle).
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- [The Dilbert Principle - Adam Scott](https://www.goodreads.com/book/show/85574.The_Dilbert_Principle) - A comic look at corporate America, from the author who created the [Dilbert Principle](#the-dilbert-principl).
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- [The Peter Principle - Lawrence J. Peter](https://www.goodreads.com/book/show/890728.The_Peter_Principle) - Another comic look at the challenges of larger organisations and people management, the source of [The Peter Principle](#the-peter-principle).
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## TODO
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@@ -1,645 +0,0 @@
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# 💻📖 hacker-laws
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Leyes, Teorías, Principios y Patrones que los desarrolladores encontrarán útiles.
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- 🇨🇳 [中文 / Versión China](https://github.com/nusr/hacker-laws-zh) - thanks [Steve Xu](https://github.com/nusr)!
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- 🇮🇹 [Traduzione in Italiano](https://github.com/csparpa/hacker-laws-it) - grazie [Claudio Sparpaglione](https://github.com/csparpa)!
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- 🇰🇷 [한국어 / Versión Koreana](https://github.com/codeanddonuts/hacker-laws-kr) - thanks [Doughnut](https://github.com/codeanddonuts)!
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- 🇷🇺 [Русская версия / Versión Rusa](https://github.com/solarrust/hacker-laws) - thanks [Alena Batitskaya](https://github.com/solarrust)!
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- 🇹🇷 [Türkçe / Versión Turca](https://github.com/umutphp/hacker-laws-tr) - thanks [Umut Işık](https://github.com/umutphp)
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- 🇧🇷 [Brasileiro / Versión Brasileña](./translations/pt-BR.md) - thanks [Leonardo Costa](https://github.com/LeoFC97)
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- 🇺🇸 [Original English Version - Versión Original en Inglés](https://github.com/dwmkerr/hacker-laws) - grazie [Dave Kerr](https://github.com/dwmkerr)!
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¿Te gusta este proyecto? Por favor, considera [Esponsorizarme](https://github.com/sponsors/dwmkerr)!
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<!-- vim-markdown-toc GFM -->
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* [Introducción](#introduccion)
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* [Leyes](#leyes)
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* [Ley de Amdahl](#ley-de-amdahl)
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* [Ley de Brooks](#ley-de-brooks)
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* [Ley de Conway](#ley-de-conways)
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* [Ley de Cunningham](#ley-de-cunningham)
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* [Número de Dunbar](#numero-de-dunbar)
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* [Ley de Gall](#ley-de-gall)
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* [Cuchilla de Hanlon](#cuchilla-de-hanlon)
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* [Ley de Hofstadter](#ley-de-hofstadter)
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* [Ley de Hutber](#ley-de-hutber)
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* [El Ciclo de Sobreexpectación y la Ley de Amara](#el-ciclo-de-sobreexpectacion-y-la-ley-de-amara)
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* [Ley de Hyrum (La Ley de las Interfaces Implícitas)](#ley-de-hyrum-la-ley-de-las-interfaces-implicitas)
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* [Ley de Metcalfe](#ley-de-metcalfe)
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* [Ley de Moore](#ley-de-moore)
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* [Ley de Murphy / Ley de Sod](#ley-de-murphy--ley-de-sod)
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* [Ley de Parkinson](#ley-de-parkinson)
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* [Efecto de Optimización Prematura](#efecto-de-optimizacion-prematura)
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* [Ley de Putt](#ley-de-putt)
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* [Ley de Reed](#ley-de-reed)
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* [Ley de Conservación de Complejidad (Ley de Tesler)](#ley-de-conservacion-de-complejidad-ley-de-tesler)
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* [Ley de Abstracciones Permeables](#ley-de-abstracciones-permeables)
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* [Ley de la Trivialidad](#ley-de-la-trivialidad)
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* [Filosofía Unix](#filosofia-unix)
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* [El Modelo Spotify](#el-modelo-spotify)
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* [Ley de Wadler](#ley-de-wadler)
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* [Principios](#principios)
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* [El Principio de Dilbert](#el-principio-de-dilbert)
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* [El Principio de Pareto (La Regla 80/20)](#el-principio-de-pareto-la-regla-8020)
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* [El Principio de Peter](#el-principio-de-peter)
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* [El Principio de la Robustez (Ley de Postel)](#el-principio-de-la-robustez-ley-de-postel)
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* [SOLID](#solid)
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* [El Principio de Única Responsabilidad](#el-principio-de-unica-responsabilidad)
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* [El Principio Abierto/Cerrado](#el-principio-abierto-cerrado)
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* [El Principio de Sustitución de Liskov](#el-principio-de-sustitucion-de-liskov)
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* [El Principio de Segregación de Interfaz](#el-principio-de-segregacion-de-interfaz)
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* [El Principio de Inversión de Dependencia](#el-principio-de-inversion-de-dependencia)
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* [El Principio DRY](#el-principio-dry)
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* [El Principio KISS](#el-principio-kiss)
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* [YAGNI](#yagni)
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* [Lista de Lectura](#lista-de-lectura)
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* [POR-HACER](#por-hacer)
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<!-- vim-markdown-toc -->
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## Introducción
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Hay montones de leyes que la gente discute cuando habla sobre desarrollo. Este repositorio es una referencia y un resumen de algunos de los más conocidos. Por favor, ¡comparte y sube tus PRs!
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❗: Este repositorio contiene una explicación sobre algunas leyes, principios y patrones, pero no _defendemos_ ninguno de ellos. Si estos pueden ser aplicados o no siempre será materia de debate y muy dependiente de en qué estés trabajando.
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## Leyes
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¡Y aquí vamos!
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### Ley de Amdahl
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[Ley de Amdahl en Wikipedia](https://es.wikipedia.org/wiki/Ley_de_Amdahl)
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> La ley de Amdahl se puede interpretar de manera más técnica, pero en términos simples, significa que es el algoritmo el que decide la mejora de velocidad, no el número de procesadores. Finalmente se llega a un momento que no se puede paralelizar más el algoritmo.
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Mejor lo ilustramos con un ejemplo. Si un programa se compone de dos partes, la parte A debe ser ejecutada en un solo procesador y la parte B puede ser paralelizada, entonces vemos que agregamos múltiples procesadores al sistema en ejecución ese programa puede solo tener un beneficio limitado. Este puede potencialmente mejorar mucho la velocidad de la parte B - pero la velocidad de la parte A se mantendrá sin cambios.
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El diagrama de abajo muestra algunos ejemplos de mejoras potenciales en velocidad:
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*(Imagen de Referencia: Por Daniels220 en Wikipedia, Creative Commons Attribution-Share Alike 3.0 Unported, https://en.wikipedia.org/wiki/File:AmdahlsLaw.svg)*
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Como podemos ver, incluso un programa el cual es un 50% paralelizable se beneficiará muy poco más allá de 10 unidades de procesamiento, mientras que un programa el cual es 95% paralelizable todavía puede alcanzar mejoras significativas de velocidad con más de mil unidades de procesamiento.
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A medida que la [Ley de Moore](#ley-de-moore) se ralentiza y la aceleración de la velocidad del procesador individual disminuye, la paralelización es la clave para incrementar el rendimiento. la paralelización es clave para mejorar el rendimiento. La programación de gráficos es un excelente ejemplo: con la informática moderna basada en Shader, píxeles individuales o fragmentos pueden ser renderizados en paralelo. Este es el porqué las tarjetas gráficas modernas en ocasiones disponen de miles de núcleos de procesamiento (GPUs o Unidades de Shader).
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Vea también:
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- [Ley de Brooks](#ley-de-brooks)
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- [Ley de Moore](#ley-de-moore)
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### Ley de Brooks
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[Ley de Brooks en Wikipedia](https://es.wikipedia.org/wiki/Ley_de_Brooks)
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> Cuando se incorpora una persona en un proyecto, éste se ralentiza en lugar de acelerarse. Brooks también afirmó que "Nueve mujeres no pueden tener un bebé en un mes".
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Esta ley sugiere que en muchos casos, intentar acelerar la entrega de un proyecto el cual ya va tarde, agregando más personas, hará que la entrega vaya aún más tarde. Brooks clarifica que esto es una simplificación, sin embargo, el razonamiento general es que el tiempo de aceleración de nuevos recursos y la sobrecarga de comunicación, en el inmediato corto plazo hace que la velocidad caiga. También, muchas tareas pueden no ser divisibles, es decir que pueden no ser fácilmente distribuibles entre más personas, significando que el potencial incremento de velocidad es incluso menor.
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La frase común en entregas "Nueve mujeres no pueden tener un bebé en un mes" está relacionada a la Ley de Brooks, en particular, al hecho de que algunos tipos de trabajos no son divisibles ni paralelizables.
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Este es el tema central del libro '[El Mítico Hombre Mes](#lista-de-lectura)'.
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Vea también:
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- [Marcha de la Muerte](#todo)
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- [Lista de Lectura: El Mítico Hombre Mes](#reading-list)
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### Ley de Conway
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[La Ley de Conway en Wikipedia](https://es.wikipedia.org/wiki/Ley_de_Conway)
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Esta ley sugiere que los límites técnicos de un sistema reflejan la estructura de la organización. Es comúnmente referido a cuando se observan mejoras de una organización, la Ley de Conway sugiere que si una organización es estructurada en muchas unidades pequeñas y desconectadas, el software que producirá será así. Si una organización es construída más entorno a soluciones 'verticales' las cuales están orientadas alrededor de características o servicios, los sistemas de software también reflejarán esto.
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Vea también:
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- [El Modelo Spotify](#el-modelo-spotify)
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### Ley de Cunningham
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[Ley de Cunningham en Wikipedia](https://meta.wikimedia.org/wiki/Cunningham%27s_Law/es)
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> La mejor forma de obtener la respuesta correcta en Internet no es hacer una pregunta, es enviar la respuesta errónea.
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Acorde a Steven McGeady, Ward Cunningham le aconsejó a principios de los 80: "La mejor forma de obtener la respuesta correcta en Internet no es hacer una pregunta, es enviar una respuesta incorrecta." McGeady lo llamó la Ley de Cunningham, sin embargo Cunningham niega su propiedad diciendo que es una cita errónea. Aunque originalmente se refiere a las interacciones en Usenet, la ley ha sido usada para describir como otras comunidades online funcionan (e.g., Wikipedia, Reddit, Twitter, Facebook).
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Vea también:
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- [XKCD 386: "Duty Calls" (El Deber Llama)](https://xkcd.com/386/)
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### El Número de Dunbar
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[El Número de Dunbar en Wikipedia](https://es.wikipedia.org/wiki/N%C3%BAmero_de_Dunbar)
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"El número de Dunbar es un límite cognitivo sugerido sobre el número de personas con las que puedes mantener relaciones sociables estables- relaciones en las que un individuo sabe quien es la otra persona and cómo cada persona se relaciona con cada una de las otras personas." Hay algún desacuerdo sobre el número exacto. "... [Dunbar] propuso que los humanos pueden mantener cómodamente solo 150 relaciones estables." El puso el número dentro de un contexto más social, "el número de personas con las que no sentirías vergüenza de invitarlas a tomar una copa
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"Dunbar's number is a suggested cognitive limit to the number of people with whom one can maintain stable social relationships— relationships in which an individual knows who each person is and how each person relates to every other person." There is some disagreement to the exact number. "... [Dunbar] proposed that humans can comfortably maintain only 150 stable relationships." He put the number into a more social context, "la cantidad de personas de las que no te sentirías avergonzado por unirte sin invitación a tomar una copa si te topas con ellas en un bar." Estima que el número puede rondar generalmente entre 100 y 250.
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Al igual que relaciones estables entre individuos, la relación de un desarrollador con su código base toma esfuerzo mantenerla. Cuando afrontas un gran número de proyectos complicados o creas muchos proyectos, nos apoyamos en convenciones, políticas y modelamos procedimientos para escalar. El número de Dunbar no es solo importante para tener en mente como una oficina crece, también cuando configuramos el alcance de los esfuerzos de un equipo o decidimos cuando debemos invertir en herramientas para asistir en el modelado y automatizar el sobregasto logístico. Poniendo el número en el contexto de ingeniería, es el número de proyectos (o complejidad normalizada de un único proyecto) para los cuales podrías sentirte seguro de unirte para las rondas de soporte telefónico.
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Vea también:
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- [Ley de Conway](#ley-de-conway)
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### Ley de Gall
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[Ley de Gall en Wikipedia (inglés)](https://en.wikipedia.org/wiki/John_Gall_(author)#Gall's_law)
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> Un sistema complejo que funciona ha sido evolucionado invariablemente desde un sistema simple que funcionaba. Un sistema complejo diseñado desde cero nunca funcionará y no puede ser arreglado para que funcione. Tienes que comenzar de nuevo con un sistema simple que funcione.
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> ([John Gall](https://en.wikipedia.org/wiki/John_Gall_(author)))
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La Ley de Gall implica que los intentos de _diseñar_ un sistema altamente complejo tenderán siempre a fallar. Sistemas altamente complejos son raramente construidos de una sola vez, estos suelen ser evoluciones de sistemas mucho más simples.
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El ejemplo clásico es la World Wide Web (WWW). En su estado actual, es un sistema altamente complejo. Sin embargo, esta fue definida inicialmente como una forma simple de compartir contenido entre instituciones académicas. Esta fue un éxito cumpliendo sus objetivos y evolucionó para llegar a ser más compleja con el tiempo.
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Vea también:
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- [KISS (Keep It Simple, Stupid)](#el-principio-kiss)
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### La Navaja de Hanlon
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[La Navaja de Hanlon en Wikipedia](https://es.wikipedia.org/wiki/Principio_de_Hanlon)
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> Nunca atribuyas a la malicia lo que puede ser adecuadamente explicado por la estupidez.
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> Robert J. Hanlon
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Este principio sugiere que las acciones resultantes en un resultado negativo no fueron resultado de una mala intención. En su lugar el resultado negativo es mejor atribuído a que esas acciones y/o el impacto no fueron completamente entendidos.
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### Ley de Hofstadter
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[Ley de Hofstadter en Wikipedia](https://es.wikipedia.org/wiki/Ley_de_Hofstadter)
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> Siempre lleva más tiempo de lo que esperas, incluso si tienes en cuenta la Ley de Hofstadter.
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>
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> (Douglas Hofstadter)
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Quizás hayas oído esta ley referida a cuando se busca estimar el tiempo que tomará algo. Esto parece una verdad absoluta en el desarrollo de software donde tendemos a no ser muy buenos estimando con precisión cuanto tiempo tomará entregar algo.
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Esto proviene del libro '[Gödel, Escher, Bach: An Eternal Golden Braid](#lista-de-lectura)'.
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Vea también:
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- [Lista de lectura: Gödel, Escher, Bach: An Eternal Golden Braid](#lista-de-lectura)
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### Ley de Hutber
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[Ley de Hutber en Wikipedia (inglés)](https://en.wikipedia.org/wiki/Hutber%27s_law)
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> Mejorar signfica deteriorar.
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> ([Patrick Hutber (inglés)](https://en.wikipedia.org/wiki/Patrick_Hutber))
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Esta ley sugiere que las mejoras realizadas en un sistema llevarán a su deterioro en otras partes, u ocultará otros deterioros, llevando a una degradación total del estado actual del sistema.
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Por ejemplo, un decremento en la latencia de respuesta para un end-point particular podría causar problemas de rendimiento y capacidad de procesamiento más adelante en el flujo de peticiones, afectando a un subsistema completamente diferente.
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### El Ciclo de Sobreexpectación y La Ley de Amara
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[El Ciclo de Sobreexpectación](https://es.wikipedia.org/wiki/Ciclo_de_sobreexpectaci%C3%B3n)
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> Tendemos a sobreestimar el efecto de una tecnología a corto plazo y subestimar su efecto a largo plazo.
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>
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> (Roy Amara)
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El Ciclo de Sobreexpectación es una representación visual de la excitación y desarrollo de tecnología a lo largo del tiempo, originalmente producido por Gartner. Se explica mejor de forma visual:
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*(Referencia de Imagen: Por Jeremykemp en Wikipedia, CC BY-SA 3.0, https://commons.wikimedia.org/w/index.php?curid=10547051)*
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En pocas palabras, el ciclo sugiere que hay una típica burbuja de excitación alrededor de cada nueva tecnología y su impacto potencial. Los equipos a veces saltan rápidamente a emplear estas tecnologías y a veces se encuentran a sí mismos decepcionados con los resultados. Esto puede ser porque la tecnología no es aún lo suficientemente madura, o las aplicaciones del mundo real no están completamente desarrolladas. Después de cierto tiempo, las capacidades de la tecnología se incrementan y las oportunidades de ser empleada de forma práctica aumentan permitiendo a los equipos ser finalmente productivos. La frase de Roy Amara resume este hecho de forma breve - "Tendemos a sobreestimar el efecto de una tecnología a corto plazo y subestimarla a largo plazo".
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### Ley de Hyrum (La Ley de las Interfaces Implícitas)
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[Ley de Hyrum (inglés)](http://www.hyrumslaw.com/)
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> Con un número suficiente de usuarios de una API,
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> no importa que prometas en el contrato:
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> alguien dependerá de todos los comportamientos observables
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> de tu sistema.
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>
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> (Hyrum Wright)
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La Ley de Hyrum establece que cuando tienes un _número grande y suficiente de consumidores_ de una API, todos los comportamientos de la API (incluso aquellos no definidos como parte del contrato público) llegarán de forma eventual a ser dependencia de alguien. Un ejemplo trivial pueden ser los elementos no-funcionales como el tiempo de respuesta de una API. Un ejemplo más sutil puede ser qué consumidores están dependiendo en la aplicación de una expresión regular sobre un mensaje de error para determinar el *tipo* de error de una API. Incluso si el contrato público de la API no establece nada acerca del contenido del mensaje de error indicando a los usuarios que deben emplear un código de error, _algunos_ usuarios usarán el mensaje y cambiar el mensaje esencialmente romperá la API para estos usuarios.
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Vea también:
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- [La Ley de las Abstracciones Permeables](#la-ley-de-las-abstracciones-permeables)
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- [XKCD 1172](https://xkcd.com/1172/)
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### Ley de Metcalfe
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[Ley de Metcalfe en Wikipedia (inglés)](https://en.wikipedia.org/wiki/Metcalfe's_law)
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> En teoría de redes, el número en el que un sistema crece es aproximadamente el cuadrado del número de usuarios de ese sistema.
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Esta ley está basada en el número de posibles conexiones por pares dentro de un sistema y está muy relacionado con [La Ley de Reed](#ley-de-reed). Odlyzko y otros han argumentado que ambas leyes (Reed y Metcalfe) exageran el valor de un sistema por no tener en cuenta los límites de la cognición humana en efectos de redes; vea [El Número de Dunbar](#numero-de-dunbar).
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Vea también:
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- [Ley de Reed](#ley-de-reed)
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- [Número de Dunbar](#numero-de-dunbar)
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### Ley de Moore
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[Ley de Moore en Wikipedia](https://es.wikipedia.org/wiki/Ley_de_Moore)
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> El número de transistores en un circuito integrado se dobla aproximadamente cada dos años.
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A veces empleado para ilustrar la velocidad pura a la que un semiconductor y la tecnología de chips ha mejorado, la predicción de Moore probó ser altamente precisa desde los 70 hasta finales de la primera década de 2000. En los años recientes, la tendencia ha cambiado ligeramente, parcialmente debido a [las limitaciones físicas en el grado en el que los componentes pueden ser miniaturizados (inglés)](https://en.wikipedia.org/wiki/Quantum_tunnelling). Sin embargo, los avances en la paralelización y potencialmente los cambios revolucionarios en la tecnología de semiconductores y computación cuántica puedan significar que la Ley de Moore continúe siendo cierta en las siguientes décadas.
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### Ley de Murphy / Ley de Sod
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[Ley de Murphy en Wikipedia](https://es.wikipedia.org/wiki/Ley_de_Murphy)
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> Si algo puede ir mal, irá mal.
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Relacionado con [Edward A. Murphy, Jr](https://es.wikipedia.org/wiki/Edward_A._Murphy_Jr.) la _Ley de Murphy_ establece que si algo puede ir mal, irá mal.
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Este dicho es muy común entre desarrolladores. A veces algo inesperado sucede cuando se desarrolla, se hacen pruebas o incluso en producción. Esto puede relacionarse también a la (más común en inglés británico) _Ley de Sod_:
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> Si algo puede ir mal, irá mal, en el peor momento posible.
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Estas leyes son generalmente empleadas en sentido cómico. Sin embargo, tales fenómenos como la [_Sesgo de Confirmación_](#por-hacer) y [_Sesgo de Selección_](#por-hacer) pueden llevar a la gente a sobre-enfatizar estas leyes (la mayoría de las veces cuando las cosas funcionan, estas pasan sin tenerse en cuenta, mientras que los fallos son muy notalbes y entran más en las conversaciones).
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Vea también:
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- [Sesgo de Confirmación](#por-hacer)
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- [Sesgo de Selección](#por-hacer)
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### Ley de Parkinson
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[Ley de Parkinson en Wikipedia](https://es.wikipedia.org/wiki/Ley_de_Parkinson)
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> El trabajo se expande hasta llenar el tiempo disponible para que se termine.
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En su contexto original, esta Ley se basó en estudios de burocracias. Esta podía ser aplicada de forma pesimista a las iniciativas de desarrollo de software, la teoría sería que los equipos serán ineficientes hasta que la fecha de entrega esté cerca, entonces se apresurarán a completar el trabajo para la entrega, haciendo la fecha de entrega real de algún modo arbitraria.
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Si esta ley se combina con la [Ley de Hofstadter](#ley-de-hofstadter), un punto de vista incluso más pesimista es alcanzado - el trabajo se expandirá hasta rellenar el tiempo disponible para su compleción y *aún tomará más tiempo del esperado*.
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Vea también:
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- [Ley de Hofstadter](#ley-de-hofstadter)
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### Efecto de Optimización Prematura
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[Optimización Prematura en Wikipedia](https://es.wikipedia.org/wiki/Optimizaci%C3%B3n_de_software#Cu%C3%A1ndo_optimizar)
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> Debemos olvidar las pequeñas eficiencias, por ejemplo, el 97% del tiempo: la optimización prematura es la raíz de todos los males.
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> [(Donald Knuth, diciembre de 1974)](https://twitter.com/realdonaldknuth)
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En el documento de Donald Knuth titulado [Programación Estructurada con Mandatos Go To (inglés)](http://wiki.c2.com/?StructuredProgrammingWithGoToStatements), escribió: "Los programadores desperdician enormes cantidades de tiempo pensando o preocupándose acerca de la velocidad de partes no-críticas de sus programas, y esos intentos de eficiencia en realidad tienen un impacto negativo cuando consideramos la depuración o el mantenimiento. Debemos olvidar las pequeñas eficiencias, por ejemplo, el 97% del tiempo: **la optimización prematura es la raíz de todos los males**. Aunque no debemos dejar pasar nuestras oportunidades en ese crítico 3%."
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Sin embargo, _Premature Optimization_ puede ser definido (en términos menos cargados) como nosotros sabemos lo que tenemos que hacer.
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### Ley de Putt
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[Ley de Putt (inglés)](https://en.wikipedia.org/wiki/Putt%27s_Law_and_the_Successful_Technocrat)
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> La Tecnología es dominada por dos tipos de personas, aquellos quienes comprenden lo que no controlan y aquellos quienes controllan lo que no entienden.
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La Ley de Putt a veces es seguida por el Corolario de Putt:
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> Cada jerarquía técnica, con el tiempo, desarrolla una inversión de competencia.
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Estos mandatos sugieren que debido a varios criterios de selección y tendencias en cómo los grupos se organizan, habrá un número de personas cualificadas en los niveles de trabajo de una organización técnica y una cantidad de personas en roles directivos que no son conscientes de las complejidades y desafíos del trabajo que están manejando. Esto puede ser debido al fenómenos tales como [El Principio de Peter](#el-principio-de-peter) o [El Principio de Dilbert](#el-principio-de-dilbert).
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Sin embargo, debe enfatizarse que leyes como esta son generalizaciones amplias y pueden aplicarse a _algunos_ tipos de organizaciones y no a otras.
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Vea también:
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- [El Principio de Peter](#el-principio-de-peter)
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- [El Principio de Dilbert](#el-principio-de-dilbert)
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### La Ley de Reed
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[La Ley de Reed en Wikipedia (inglés)](https://en.wikipedia.org/wiki/Reed's_law)
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> La utilidad de redes grandes, particularmente redes sociales, escala exponencialmente con el tamaño de la red.
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Esta ley está basada en la teoría de grafos, donde la utilidad escala como el número de posibles sub-grupos, el cuál es más rápido que el número de participantes o el número de posibles conexiones p
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||||
Esta ley se basa en la teoría de grafos, donde la utilidad se escala como el número de subgrupos posibles, que es más rápido que el número de participantes o el número de posibles conexiones por pares. Odlyzko y otros han argumentado que la Ley de Reed exagera la utilidad del sistema al no tener en cuenta los límites de la cognición humana sobre los efectos de la red; ver [El Número de Dunbar](#numero-de-dunbar).
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See also:
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- [La Ley de Metcalfe's Law](#metcalfes-law)
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- [Número de Dunbar](#numero-de-dunbar)
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### Ley de Conservación de Complejidad (Ley de Tesler)
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[La Ley de Conservación de Complejidad en Wikipedia (inglés)](https://en.wikipedia.org/wiki/Law_of_conservation_of_complexity)
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Esta ley establece que hay una cierta cantidad de complejidad en un sistema la cuál no puede ser reducida.
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Cierta complejidad en un sistema puede ser 'involuntaria'. Es consecuencia de una estructura deficiente, errores o tan solo un mal modelo de un problema a resolver. La complejidad involuntaria puede ser reducida (o eliminada). Sin embargo, cierta complejidad es 'intrínseca' como consecuencia de la complejidad inherente de un problema que se está resolviendo. Esta complejidad puede ser desplazada, pero no eliminada.
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Un elemento interesate de esta ley es la sugerencia de que incluso simplificando el sistema entero, la complejidad intrínseca no se reduce, esta se _desplaza hacia el usuario_, el cuál debe comportarse de una forma compleja.
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### Ley de las Abstracciones Permeables
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[La Ley de las Abstracciones Permeables en Joel on Software (inglés)](https://www.joelonsoftware.com/2002/11/11/the-law-of-leaky-abstractions/)
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> Toda abstracción no trivial, en algún grado, es permeable.
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> ([Joel Spolsky](https://twitter.com/spolsky))
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Esta ley establece que las abstracciones, las cuales son generalmente usadas en computación para simplificar el trabajo con sistemas complicados, en ciertas situaciones 'filtrarán' sus elementos a un sistema subyacente, haciendo que la abstracción se comporte de una forma inesperada.
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Un ejemplo puede ser la carga de un fichero y lectura de sus contenidos. Las APIs del sistema de ficheros son una _abstracción_ del bajo nivel de los sistemas del kernel, los cuales son en sí mismos abstracciones de los procesos físicos relacionados con el cambio de información en un disco magnético (o memoria flash para un SSD). En la mayoría de los casos, funcionará la abstracción de tratar al fichero como un flujo de datos binarios. Sin embargo, para un disco magnético, leer datos secuenciales puede ser *significativamente* más rápido que los accesos aleatorios (debido al aumento de la sobrecarga de fallas), pero no para un disco SSD donde este aumento no estará presente. Los detalles subyacentes necesitarán ser entendidos para tratar cada caso (por ejemplo, índices de base de datos son estructurados para reducir la sobrecarga del acceso aleatorio), la abstracción 'filtra' detalles de la implementación al desarrollador que pueda necesitar tener en cuenta.
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El ejemplo anterior puede llegar a ser aún más complejo cuando _más_ abstracciones sean introducidas. El sistema operativo Linux permite acceder a ficheros en red pero representados de forma local como ficheros 'normales'. Esta abstracción 'filtrará' si hay errores de red. Si un desarrollador trata estos ficheros como 'normales', sin considerar el hecho de que puedan estar sujetos a latencia de red y fallos, las soluciones serán defectuosas.
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El artículo que describe esta ley sugiere que una dependenica excesiva de abstracciones, combinada con un entendimiento deficiente del proceso subyacente, en realidad hace que tratar con el problema sea _más_ complejo en algunos casos.
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Vea también:
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- [Ley de Hyrum](#ley-de-hyrum-la-ley-de-las-interfaces-implicitas)
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Ejemplos del Mundo-Real:
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- [Inicio lento en Photoshop (inglés)](https://forums.adobe.com/thread/376152) - un problema que encontré en el pasado. Photoshop podría tener un inicio lento, algunas veces tomando incluso minutos. Parece que el problema fue debido a que al inicio lee cierta información sobre la impresora por defecto. Sin embargo, si la impresora está en red, esto puede tomar mucho tiempo. La _abstracción_ de una impresora en red siendo presentada al sistema de forma similar a una impresora local causó un problema para usuarios en situaciones de conectividad de red deficiente.
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### Ley de la Trivialidad
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[Ley de la Trivialidad en Wikipedia (inglés)](https://en.wikipedia.org/wiki/Law_of_triviality)
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Esta ley sugiere que los grupos invertirán mucho más tiempo y atención a problemas triviales y cosméticos que a problemas serios y sustanciales.
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El ejemplo común y ficticio usado para ilustrarlo es que un comité aprobando planes para una planta nuclear invertirá la mayor parte del tiempo discutiendo la estructura del aparcamiento de bicicletas que diseños mucho más importantes para la planta nuclear en sí misma. Puede ser difícil hacer aportes valiosos en las discusiones sobre temas muy grandes y complejos sin un alto grado de experiencia y preparación en el tema. Sin embargo, la gente quiere ser vista contribuyendo de forma valiosa. De ahí la tendencia a enfocarse demasiado en detalles pequeños, los cuales pueden ser razonados fácilmente, pero no necesariamente de particular importancia.
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El ejemplo ficticio de arriba nos lleva al uso del término 'Aparcamiento de Bicicletas' (Bike Shedding) como una expresión para el desperdicio del tiempo en detalles triviales.
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### Filosofía Unix
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[La Filosofía Unix en Altenwald](https://altenwald.org/2008/09/22/filosofia-unix/)
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La Filosofía Unix es que los componentes de software debe ser pequeños y enfocados en hacer tan solo una cosa bien. Esto puede hacer más fácil construir sistemas a través de la composición conjunta de pequeñas, simples y bien definidas unidades mejor que usar programas grandes, complejos y multi-propósito.
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Prácticas modernas como 'Arquitectura de Microservicios' pueden ser pensadas como una aplicación de esta ley, donde los servicios son pequeños, enfocados y hacen una cosa específica, permitiendo componer comportamientos más complejos compuestos de bloques de construcción simples.
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### El Modelo Spotify
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[El Modelo Spotify en Spotify Labs (inglés)](https://labs.spotify.com/2014/03/27/spotify-engineering-culture-part-1/)
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El Modelo Spotify es un enfoque a una estructura de organización la cual ha sido popularizada por 'Spotify'. En este modelo, los equipos son organizados alrededor de características en lugar de tecnologías.
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El Modelo Spotify también popularizó los conceptos de Tribus, Gremios y Capítulos, los cuales son otros componentes de su estructura de organización.
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### Ley de Wadler
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[Ley de Wadler en wiki.haskell.org (inglés)](https://wiki.haskell.org/Wadler's_Law)
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> En cualquier diseño de lenguaje, el total de tiempo invertido en discutir una característica en su lista es proporcional a dos elevado a la potencia de su posición:
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> 0. Semántica
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> 1. Sintaxis
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> 2. Sintaxis Léxica
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> 3. Sintaxis Léxica de Comentarios
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> (En pocas palabras, por cada hora invertida en semántica, 8 horas serán invertidas en la sintaxis de los comentarios).
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Similar a [La Ley de la Trivialidad](#ley-de-la-trivialidad), la Ley de Walder establece que cuando un se diseña un lenguaje, la cantidad de horas invertida en las estructuras del lenguaje es desproporcionadamente alta en comparación a la importancia de estas características.
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Vea también:
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- [La Ley de la Trivialidad](#ley-de-la-trivialidad)
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## Principios
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Los Principios son generalmente más propensos a ser pautas relacionadas al diseño.
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### El Principio de Dilbert
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[El Principio de Dilbert en Wikipedia (inglés)](https://en.wikipedia.org/wiki/Dilbert_principle)
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> Las compañías tienden sistémicamente a promocionar empleados incompetentes a dirección para eliminarlos del flujo de trabajo.
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> _Scott Adams_
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||||
Un concepto de administración desarrollado por Scott Adams (creador de la tira cómica de Dilbert), el Principio de Dilbert está inspirado por [El Principio de Peter](#el-principio-de-peter). Bajo el Principio de Dilbert, los empleados que nunca fueron competentes son promocionados a cargos directivos para limitar el daño que pueden hacer. Adams primero explicó el principio en 1995 en un artículo del Wall Street Journal y lo expandió en su libro de negocios publicado en 1996, [The Dilbert Principle (inglés)](#lista-de-lectura).
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Vea también:
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||||
- [El Principio de Peter](#el-principio-de-peter)
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||||
- [Ley de Putt](#ley-de-putt)
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||||
### El Principio de Pareto (La Regla 80/20)
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||||
[El Principio de Pareto en Wikipedia](https://es.wikipedia.org/wiki/Principio_de_Pareto)
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||||
> La mayoría de cosas en la vida no se distribuyen de forma uniforme.
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||||
El Principio de Pareto sugiere que en algunos casos, la mayoría de los resultados vienen de la minoría de entradas:
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- El 80% de un cierto trozo de software puede ser escrito con el 20% del total de tiempo asignado (a la inversa, el 20% del código más difícil toma el 80% del tiempo).
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- El 20% del esfuerzo produce el 80% del resultado
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- El 20% del trabajo crea el 80% de los ingresos
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- El 20% de los fallos causa el 80% de los problemas
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- El 20% de las características se emplean 80% más que el resto
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En los años 1940s el ingeniero americano-romaní Dr. Joseph Juran, quien es ampliamente reconocido por atribuírsele ser el padre del control de calidad, [comenzó a aplicar el principio de Pareto a problemas de calidad](https://es.wikipedia.org/wiki/Joseph_Juran).
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Este principio es también conocido como: La Regla 80/20, La Ley de los Pocos Vitales y el Principio del Factor de Escasez.
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Ejemplos del Mundo-Real:
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- En 2002 Microsoft reportó que arreglando el 20% de los errores más reportados, 80% de los errores relacionados y los crashes en Windows y Office habían sido eliminados ([Referencia (en inglés)](https://www.crn.com/news/security/18821726/microsofts-ceo-80-20-rule-applies-to-bugs-not-just-features.htm)).
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### El Principio de Peter
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[El Principio de Peter en Wikipedia](https://es.wikipedia.org/wiki/Principio_de_Peter)
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> La gente en una jerarquía tiende a ascender hasta su "nivel de incompetencia".
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> _Laurence J. Peter_
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Un concepto de administración de Laurence J. Peter, el Principio de Peter observa que la gente que es buena en sus trabajos es promocionada hasta llegar a un nivel donde ya no son tan exitosos (su "nivel de incompetencia"). En este punto, como ellos son más _senior_, son menos propensos a ser eliminados de la organización (a menos que su rendimiento sea espectacularmente malo) y continuarán en un rol en el que tienen pocas habilidades intrínsecas. Las habilidades que les hicieron exitosos no son necesariamente las habilidades requeridas para sus nuevos puestos.
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Este es de particular interés para los ingenieros - quienes inicialmente comienzan en roles profundamente técnicos, pero a veces tienen una carrera la cual les guía a _administrar_ a otros ingenieros - los cuales requieren un conjunto fundamentalmente diferente de habilidades.
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Vea también:
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- [El Principio de Dilbert](#el-principio-de-dilbert)
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- [La Ley de Putt](#ley-de-putt)
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### El Principio de Robustez (Ley de Postel)
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[El Principio de Robustez en Wikipedia (inglés)](https://en.wikipedia.org/wiki/Robustness_principle)
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> Sé conservador en lo que haces y liberal con lo que recibes de otros.
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A veces aplicado en desarrollo de aplicaciones de servidor, este principio establece que lo que tú envias a otros debe ser tan mínimo y consensuado como sea posible, pero lo que deberías tener como objetivo es permitir la entrada no consensuada si es que puede ser procesada.
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El objetivo de este principio es construir sistemas los cuales sean robustos, tanto que puedan manejar entradas algo deficientes si aún pueden ser entendidas. Sin embargo, hay potenciales implicaciones de seguridad acerca de aceptar entradas mal formadas, particularmente si el procesamiento de tales entradas no ha sido bien testeado.
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### SOLID
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Este es un acrónimo el cual se refiere a:
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* S: [El Principio de Responsabilidad Única](#principio-de-responsabilidad-unica) (S por _Single Responsability_ del inglés)
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* O: [El Principio Abierto/Cerrado](#principio-abierto-cerrado) (O por _Open/Close_)
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* L: [El Principio de Sustitución de Liskov](#principio-de-sustitucion-de-liskov) (L por _Liskov_)
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* I: [El Principio de Segregación de Interfaces](#principio-de-segregacion-de-interfaces) (I por _Interfaces Segregation_)
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* D: [El Principio de Inversión de Dependencia](#principio-de-inversion-de-dependencia)
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Estos son los principios clave en la [Programación Orientada a Objetos](#por-hacer). Los principios de diseño tales como estos deben servir de ayuda a desarrolladores para construir sistemas más mantenibles.
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### Principio de Responsabilidad Única
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[El Principio de Responsabilidad Única en Wikipedia](https://es.wikipedia.org/wiki/Principio_de_responsabilidad_%C3%BAnica)
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> Cada módulo o clase debe tener una tan solo una única responsabilidad.
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El primero de los principios '[SOLID](#solid)'. Este principio sugiere que los módulos o clases deben hacer una única cosa y solo una. En términos más prácticos, esto quire decir que una único, pequeño cambio a una característica de un programa debe requerir un cambio en un solo componente. Por ejemplo, cambiar como una contraseña es validada por complejidad debe requerir un cambio en solo una parte del programa.
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Teóricamente, esto debe hacer el código más robusto (sólido) y fácil de cambiar. Sabiendo que un componente el cual está siendo modificado tiene una única responsabilidad sólo significa que _comprobar_ ese cambio dede ser más fácil. Usando el ejemplo anterior, cambiar el componente de complejidad de la contraseña debe solo afectar a las características relacionadas con la complejidad de la contraseña. Puede ser mucho más difícil tener en cuenta el impacto de un cambio en un componente el cual tiene muchas responsabilidades.
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Vea también:
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- [Programación Orientada a Objetos](#por-hacer)
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- [SOLID](#solid)
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### Principio de Abierto/Cerrado
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[Principio de Abierto/Cerrado](https://es.wikipedia.org/wiki/Principio_de_abierto/cerrado)
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> Las entidades deben estar abiertas para ser extendidas y cerradas para ser modificadas.
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El segundo de los principios '[SOLID](#solid). Este principio establece que las entidades (las cuales pueden ser clases, módulos, funciones u otras similares) deben tener la capacidad para ser _extendidas_ (ampliadas), pero de la misma forma debe _existir_ en su comportamiento la capacidad de no ser modificadas.
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Como un ejemplo hipotético, imagina un módulo el cual es capaz de convertir un documento Markdown en uno HTML. Si el módulo puede ser ampliado para manejar nuevas características de Markdown, sin modificar el funcionamiento interno del módulo, entonces podemos decir que está abierto para ser ampliado para su extensión. Si el módulo _no_ pudiera ser modificado por un consumidor de manera que se manejen las características existentes de Markdown, entonces se_cierra_ para su modificación.
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Este principio tiene una relevancia particular para la programación orientada a objetos, donde el diseño de objetos puede ser extendido (a través de la herencia), pero evitaríamos diseñar objetos los cuales puedan cambiar su comportamiento existente de formas inesperadas.
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Vea también:
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- [Programación Orientada a Objetos](#por-hacer)
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- [SOLID](#solid)
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### Principio de Sustitución de Liskov
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[El Principio de Sustitución de Liskov en Wikipedia](https://es.wikipedia.org/wiki/Principio_de_sustituci%C3%B3n_de_Liskov)
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> Debe ser posible reemplazar un tipo con un subtipo, sin romper el sistema.
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El tercero de los principios '[SOLID](#solid)'. Este principio establece que si un componente se basa en un tipo, entonces debe ser capaz de usar subtipos de ese tipo, sin que el sistema falle o tenga constancia de los detalles de que es un subtipo.
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Como un ejemplo, imagina que tenemos un método el cual lee un documento XML desde una estructura la cual representa un fichero. Si el método usa un tipo base 'fichero', entonces cualquiera que derive de 'fichero' debe ser capaz de ser usado en la función. Si 'fichero' soporta la búsqueda inversa, y el parseador de XML usa esa función, y entonces el tipo derivado 'fichero de red' falla cuando intenta una búsqueda inversa, el tipo derivado 'fichero de red' violaría el principio.
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Este principio tiene particular relevancia en programación orientada a objetos, donde la jerarquía de tipos debe ser modelada con cuidado para evitar confundir a los usuarios de un sistema.
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Vea también:
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- [Programación Orientada a Objetos](#por-hacer)
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- [SOLID](#solid)
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### Principio de Segregación de Interfaces
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[El Principio de la Segregación de Interfaces en Wikipedia](https://es.wikipedia.org/wiki/Principio_de_segregaci%C3%B3n_de_la_interfaz)
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> Ningún cliente debe ser forzado a depender de métodos que no use.
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El cuarto de los principios de '[SOLID](#solid)'. Este principio establece que los consumidores de un componente no deben depender en funciones de ese componente que no estén empleando.
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Como un ejemplo, imagina que tenemos un método el cual lee un documento XML de una estructura la cual representa un fichero. Este solo necesita leer bytes, moverse adelante y atrás en el fichero. Si este método necesita ser actualizado porque una característica no relacionada al fichero cambia (tal como una actualización al modelo de permisos usado para representar la seguridad del fichero), entonces el principio queda invalidado. Sería mejor para el fichero implementar una interfaz 'flujo-con-búsqueda' y emplearla para el lector XML.
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El principio tiene particular relevancia en programación orientada a objetos, donde las interfaces, jerarquías y abstracciones de tipos son usados para [minimizar el acoplamiento](#por-hacer) entre los diferentes componentes. [La tipificación dinámica](#por-hacer) (más conocida como _Duck typing_ en inglés) es una metodología que fuerza este principio eliminando las interfaces explícitas.
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Vea también:
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- [Programación Orientada a Objetos](#por-hacer)
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- [SOLID](#solid)
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- [Tipificación dinámica](#por-hacer) (_Duck typing_)
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- [Desacoplado](#por-hacer)
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### Principio de Inversión de Dependencia
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[El Principio de Inversión de Dependencia en Wikipedia (inglés)](https://en.wikipedia.org/wiki/Dependency_inversion_principle)
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> Módulos de alto-nivel no deben depender en implementaciones de bajo nivel.
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El quinto de los principios '[SOLID](#solid)'. Este principio establece que la orquestación de componentes del más alto nivel deben no tener conocimiento de los detalles de sus dependencias.
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Como un ejemplo, imagina que tenemos un programa que lee metadatos de un sitio web. Asumimos que el componente principal pueda tener que saber acerca de un componente de descarga del contenido de la página web y luego un componente que pueda leer los metadatos. Si tenemos la inversión de dependenicas en mente, el componente principal dependerá solo de un componente abstracto el cual obtendrá los bytes de datos y luego un componente abstracto que será capaz de leer los metadatos del flujo de bytes. El componente principal no sabrá nada acerca de TCP/IP, HTTP, HTML, etc.
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Este principio es complejo, puede ser visto como 'inverso' a las dependencias esperadas de un sistema (de ahí el nombre). En la práctica, esto también significa que se separa la orquestación de un componente y debe asegurarse la implementación correcta de los tipos abstractos que son empleados (e.g. en el ejemplo anterior, _algo_ debe aún proporcionar el componente de lectura de los metadatos un descargador de ficheros HTTP y un lector de etiquetas meta de HTML). Este entonces toca patrones tales como [Inversión de Control](#por-hacer) y [Inyección de Dependencias](#por-hacer).
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Vea también:
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- [Programación Orientada a Objetos](#por-hacer)
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- [SOLID](#solid)
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- [Inversión de Control](#por-hacer)
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- [Inyección de Dependencias](#por-hacer)
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### Principio DRY
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[El Principio DRY en Wikipedia](https://es.wikipedia.org/wiki/No_te_repitas)
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> Cada pieza de conocimiento debe tener una representación única, no ambigua y autoritaria dentro de un sistema.
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DRY es el acrónimo en inglés para _Don't Repeat Yourself_ (No te repitas). Este principio se enfoca en ayudar a los desarrolladores a reducir las repeticiones de código y mantener la información en un único lugar y fue citado en 1999 por Andrew Hunt y Dave Thomas en el libro [The Pragmatic Developer](https://en.wikipedia.org/wiki/The_Pragmatic_Programmer) (El Desarrollador Pragmático).
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> Lo contrario a DRY sería _WET_ (Write Everthing Twice, escribe todo dos veces o We Enjoy Typing, disfrutamos escribiendo)
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En la práctica, si tienes el mismo trozo de información en dos (o más) sitios diferentes, puedes usar DRY para mezclarlo en uno solo y reusarlo en cualquier lugar que lo quieras/necesites.
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Vea también:
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- [The Pragmatic Developer](https://en.wikipedia.org/wiki/The_Pragmatic_Programmer)
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### Principio KISS
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[KISS en Wikipedia](https://es.wikipedia.org/wiki/Principio_KISS)
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> Keep it simple, stupid (Mantenlo simple, estúpido)
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El principio KISS establece que la mayoría de los sistemas funcionan mejor si se mantienen simples en lugar de complejos; por lo tanto, simplicidad debe ser el objetivo clave en el diseño y la complejidad innecesaria debe ser evitada. Originado en las fuerzas armadas de los Estados Unidos (U.S. Navy) en 1960, la frase ha sido asociada con la ingeniera aérea Kelly Johnson.
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El principio es mejor ejemplificado por la historia de Johnson manejando un equipo de ingenieros de diseño de herramientas, con el desafío del jet aircraft ellos debían diseñar sobretodo que fuese reparable por un mecánico medio en el campo y en condiciones de combate con solo esas herramientas. De aquí el "estúpido" refiriéndose a la relación entre la forma en que las cosas se rompen y la sofisticación de las herramientas disponibles para repararlas, no las capacidades de los ingenieros en sí mismos.
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Vea también:
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- [Ley de Gall](#ley-de-gall)
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### YAGNI
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[YAGNI en Wikipedia](https://es.wikipedia.org/wiki/YAGNI)
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Este es un acrónimo para (en inglés) _**Y**ou **A**ren't **G**onna **N**eed **I**t_ o _No vas a necesitarlo_.
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> Siempre implementar cosas cuando vayas a necesitarlas realmente, nunca cuando preveas que las necesitarás.
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> ([Ron Jeffries](https://twitter.com/RonJeffries)) (XP co-fundador y autor del libro "Extreme Programming Installed")
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Este principio de _Extreme Programming_ (XP) sugiere a los desarrolladores que deben solo implementar funcionalidad que es necesaria para los requisitos inmediatos y evitar los intentos de predecir el futuro implementando funcionalidades que podrían necesitarse luego.
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Adherirse a este principio debe reducir la cantidad de código sin usar en la base de código y evitar tiempo y esfuerzo de ser malgastado en funcionalidades que no aportan valor.
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Vea también:
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- [Lista de lectura: Extreme Programming Installed](#lista-de-lectura)
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## Lista de Lectura
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Si has encontrado estos conceptos interesantes, puede que disfrutes estos libros:
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- [Extreme Programming Installed - Ron Jeffries, Ann Anderson, Chet Hendrikson](https://www.goodreads.com/en/book/show/67834) - Covers the core principles of Extreme Programming.
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- [El Mítico Hombre Mes](https://es.wikipedia.org/wiki/El_M%C3%ADtico_Hombre-Mes) - [The Mythical Man Month - Frederick P. Brooks Jr.](https://www.goodreads.com/book/show/13629.The_Mythical_Man_Month) - A classic volume on software engineering. [Brooks' Law](#brooks-law) is a central theme of the book.
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- [Gödel, Escher, Bach: An Eternal Golden Braid - Douglas R. Hofstadter.](https://www.goodreads.com/book/show/24113.G_del_Escher_Bach) - This book is difficult to classify. [Hofstadter's Law](#hofstadters-law) is from the book.
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- [The Dilbert Principle - Adam Scott](https://www.goodreads.com/book/show/85574.The_Dilbert_Principle) - A comic look at corporate America, from the author who created the [Dilbert Principle](#the-dilbert-principl).
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- [The Peter Principle - Lawrence J. Peter](https://www.goodreads.com/book/show/890728.The_Peter_Principle) - Another comic look at the challenges of larger organisations and people management, the source of [The Peter Principle](#the-peter-principle).
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## Por Hacer
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¡Hola! Si llegaste aquí es porque hiciste clic en un enlace a un tema que aún no ha sido escrito, perdón por eso, ¡este es aún un trabajo en proceso!
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Sé libre de [Abrir un _Issue_](https://github.com/manuel-rubio/hacker-laws/issues) para solicitar más detalles, o [abre una petición de cambio (_pull request_)](https://github.com/manuel-rubio/hacker-laws/pulls) para enviar tus definiciones propuestas acerca del asunto.
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@@ -1,479 +0,0 @@
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# 💻📖 hacker-laws
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Leis, Teorias, Principios e Padrões que desenvolvedores acham úteis.
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- 🇨🇳 [中文 / Versão Chinesa ](https://github.com/nusr/hacker-laws-zh) - Obrigado [Steve Xu](https://github.com/nusr)!
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- 🇰🇷 [한국어 / Versão Koreana](https://github.com/codeanddonuts/hacker-laws-kr) - Obrigado [Doughnut](https://github.com/codeanddonuts)!
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- 🇷🇺 [Русская версия / Versão Russa](https://github.com/solarrust/hacker-laws) - Obrigado [Alena Batitskaya](https://github.com/solarrust)!
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- 🇹🇷 [Türkçe / Versão Turka](https://github.com/umutphp/hacker-laws-tr) - Obrigado [Umut Işık](https://github.com/umutphp)
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<!-- vim-markdown-toc GFM -->
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* [Introdução](#introdução)
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* [Leis](#leis)
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* [Lei De Amdahl](#lei-de-amdahl)
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* [Lei de Brook](#lei-de-brook)
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* [Lei de Conway](#lei-de-conway)
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* [Número de Dunbar](#número-de-dunbar)
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* [Navalha de Hanlon](#navalha-de-hanlon)
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* [Lei de Hofstadter](#lei-de-hofstadter)
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* [O Ciclo Hype e Lei de Amara](#o-ciclo-hype-e-lei-de-amara)
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* [Lei de Hyrum (A lei de interfaces implicitas)](#lei-de-hyrum-a-lei-de-interfaces-implicitas)
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* [Lei de Moore](#lei-de-moore)
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* [Lei de Parkinson](#lei-de-parkinson)
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* [Lei de Putt](#lei-de-putt)
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* [A lei da Conservação de Complexidade (Lei de Tesler)](#a-lei-da-conservação-de-complexidade-lei-de-tesler)
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* [A lei das Abstrações gotejantes](#a-lei-das-abstrações-gotejantes)
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* [The Law of Triviality](#the-law-of-triviality)
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* [The Unix Philosophy](#the-unix-philosophy)
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* [The Spotify Model](#the-spotify-model)
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* [Wadler's Law](#wadlers-law)
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* [Principles](#principles)
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* [The Pareto Principle (The 80/20 Rule)](#the-pareto-principle-the-8020-rule)
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* [The Robustness Principle (Postel's Law)](#the-robustness-principle-postels-law)
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* [SOLID](#solid)
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* [The Single Responsibility Principle](#the-single-responsibility-principle)
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* [The Open/Closed Principle](#the-openclosed-principle)
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* [The Liskov Substitution Principle](#the-liskov-substitution-principle)
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* [The Interface Segregation Principle](#the-interface-segregation-principle)
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* [The Dependency Inversion Principle](#the-dependency-inversion-principle)
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* [The DRY Principle](#the-dry-principle)
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* [YAGNI](#yagni)
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* [Lista de Livros](#lista-de-livros)
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* [Em Progresso](#em-progresso)
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<!-- vim-markdown-toc -->
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## Introdução
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Existem muitas leis que as pessoas discutem quando falam sobre desenvolvimento. Esse repositório é uma referencia e uma visão global dos mais comuns. Sinta-se a vontade para contribuir e compartilhar.
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<!--There are lots of laws which people discuss when talking about development. This repository is a reference and overview of some of the most common ones. Please share and submit PRs! <!-->
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❗: Esse repositório comtém explicações sobre algumas léis, pincípios e padrões, mas não _advoca_ para nenhum. Se eles devem ser aplicados sempre é uma questão de debate, e depende diretamente no que você está trabalhando.
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## Leis
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Lá vamos nós!!
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### Lei De Amdahl
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[Lei de Amdahl na Wikipedia](https://pt.wikipedia.org/wiki/Lei_de_Amdahl)
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> A lei de Amdahl, também conhecida como argumento de Amdahl, é usada para encontrar a máxima melhora esperada para um sistema em geral quando apenas uma única parte do mesmo é melhorada. Isto é frequentemente usado em computação paralela para prever o máximo speedup teórico usando múltiplos processadores. A lei possui o nome do Arquiteto computacional Gene Amdahl, e foi apresentada a AFIPS na Conferência Conjunta de Informática na primavera de 1967.
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Fica mais fácil de entender com um exemplo prático. Se um programa é feito de duas partes, parte A, que é executada por um processador único, e parte B, que pode ser feito paralelamente com N processadores. Se adicionarmos mais processaores ao sistema, só vai ter aumento nas tarefas relacionadas à parte B do programa. A velocidade de A se mantém a mesma.
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O diagrama abaixo mostra alguns exemplos de melhoria na velocidade:
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*(Image Reference: By Daniels220 at English Wikipedia, Creative Commons Attribution-Share Alike 3.0 Unported, https://en.wikipedia.org/wiki/File:AmdahlsLaw.svg)*
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Como pode-se perceber, mesmo um programa que teve metade da sua implementação de forma paralela, o benefício é menos de 10 _processing units_. Porém, um programa 95% paralelo, o ganho pode passar de 20 _processing units_.
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### Lei de Brook
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[Lei de Brooks na Wikipeia](https://en.wikipedia.org/wiki/Brooks%27s_law)
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> Adicionar recursos humanos em um projeto, de desenvolvimento de sotware, atrasado, faz ficar ainda mais atrasado.
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Essa lei sugere que em muitos casos, na tentativa de acelerar uma entrega, que já está atrasada, adcionando mais pessoas atrasa ainda mais essa entrega. Brooke assume que essa afirmação é uma generalização excessiva, entretanto, o principal motivo para isso acontecer é dado pelo simples fato de adicionar pessoas requer um gasto com comunicação e construção de novos recursos para a equipe suportar novos membros. Logo, a curto prazo esse investimento não tem um retorno. Também existem tarefas que não podem ser dividias, portanto adicionar mais pessoas não vai fazer ela ser concluida mais rápido.
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"Nove mulheres não podem parir uma criança em um mês" e "Dois pilotos não fazem o carro ir mais rápido" são frases relacionadas a Lei de Brooke, principalmente porque algumas tarefas nao podem ser divididas.
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Esse é um tema central do livro'[The Mythical Man Month](#lista-de-livros)'.
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Veja também:
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- [Death March](#em-progresso)
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- [Livro: The Mythical Man Month](#lista-de-livros)
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### Lei de Conway
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[Lei de Conway na wikipedia](https://en.wikipedia.org/wiki/Conway%27s_law)
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Essa lei sugere que limites técnicos de um sistema refletirão na estrutura da organização. Se uma organização é estruturada em pequenos setores, desconexas unidades, o sofware que ela produz sera assim também. Se uma organização é construida de forma vertical, em torno de funcionalidades e serviços, terá reflexo disso dentro do sistema.
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Veja também:
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- [Modelo do Spotify](#modelo-spotify)
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### Número de Dunbar
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[Número de Dunbar na Wikipedia](https://en.wikipedia.org/wiki/Dunbar%27s_number)
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[Dumbar] propós que humanos só conseguem manter de forma confortável, 150 relacionamentos estáveis. Esse número está mais em um contexto social, "o número de pessoas que você não se sentiria sem graça para se juntar em uma bebiba se esbarrase com ela em um bar". Esse número geralmente está entra 100 e 250.
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Esse número é uma sugestão cognitiva limite para o número de pessoass para qual consegue-se manter uma relação social estável.
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Como uma relação entre pessoas, manter uma relação entre desenvolvedor e codigo requer esforço. É necessário usar politicas, padrões e procedimentos para encarar projetos complicados ou qualquer adversidade possível nesse tipo de relação. Número de Dunbar é importante em vários aspectos, não somente quando a empresa está em crescimento, mas também ao definir o escopo para os esforços da equipe ou decidir quando u msistema deve investir em ferramentas para axuliar na sobrecarga da logística. Colocando em contexto de engrenharia, é o número de projetos para os quais você se sentiria confiante para ingresssar em uma rotação de plantão de suporte.
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Veja também:
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- [Lei de Conwy](#lei-de-conway)
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### Navalha de Hanlon
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[Navalha de Hanlon na wikipedia](https://en.wikipedia.org/wiki/Hanlon%27s_razor)
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> Nunca atribua à malícia aquilo que é adequadamente explicado por estupidez.
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>
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> Robert J. Hanlon
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Esse principio sugeste que ações negativas não são sempre resultado de má vontade. Em vez disso, é mais provável que o resultado negativo seja atribuido à ações que não foram totalmente entendidas.
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### Lei de Hofstadter
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[Lei de Hofstadter na Wikipedia](https://en.wikipedia.org/wiki/Hofstadter%27s_law)
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> Sempre leva mais tempo do que esperado, mesmo quando se leva em conta a lei do Hofstadter.
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>
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> Douglas Hofstadter
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Você já deve ter ouvido sobre essa lei quando se fala em estimar tempo para fazer algo. Quando se fala em desenvolvimento de software parece obvio que nós tendemos a não sermos muitos precisos em estimar quando tempo levará para entregar alguma coisa.
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This is from the book '[Gödel, Escher, Bach: An Eternal Golden Braid](#lista-de-livros)'.
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### O Ciclo Hype e Lei de Amara
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[The ciclo Hype on Wikipedia](https://en.wikipedia.org/wiki/Hype_cycle)
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>Nós tendemos a superestimar os efeitos da tecnologia em curto prazo e subestimar os efeitos a longo prazo.
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>
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> Roy Amara
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O Ciclo Hype é uma representação visual da empolgação e desenvolvimento da tecnologia ao longo do tempo, originalmente produzida por Gartner.
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*(Image Reference: By Jeremykemp at English Wikipedia, CC BY-SA 3.0, https://commons.wikimedia.org/w/index.php?curid=10547051)*
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Em curto prazo, o cilco sugere que acontece uma explosão de empolgação a cerca de uma nova tecnologia e seu impácto em potencial. Equipes geralmente entram juntas nessas tecnlogias de forma rápida e em alguns casos ficam desapontados com os resutados. Uma das possíveis causas para isso é o fato da tecnologia em questão não ser madura o suficiente, ou aplicações do mundo real não estão totalmente prontas. Depois de um certo tempo, a capacidade da tecnologia aumenta e oportunidades práticas para uso dela aumentam, as equipes finalmente podem ser produtivos. A citação de Amara resume isso de forma sucinta - "Nós tendemos a superestimar os efeitos da tecnologia em curto prazo e subestimar os efeitos a longo prazo".
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### Lei de Hyrum (A lei de interfaces implicitas)
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[Lei de Hyrum site](http://www.hyrumslaw.com/)
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>Com um número suficientes de clientes de uma API,
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>não importa a sua pré-condição no contato:
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>todos os comportamentos observáveis do seu sistema
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>serão dependentes de alguém.
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>
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> (Hyrum Wright)
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A lei de Hyrum sugere que quando voce tem um número muito grande de consumidores de uma API, todos os comportamentos dessa API(mesmo aqueles que não estão definidos como parte de um contrato público) eventualmente irão dependender de outra parte do sistema, ou outra API. Um exemplo trivial pode ser elementos não funcionais, como o tempo de resposta de uma API. Um exemplo mais sutil pode ser os consumidores que estão confiando em aplicar um regex a uma mensagem de erro para determinar o _tipo_ de erro de uma API. Mesmo que o contrato público da API não especifique nada sobre o conteúdo da mensagem, indicando que os usuários devem usar um código de erro associado, alguns usuários podem usar a mensagem e alterar a mensagem essencialmente interrompe a API para esses usuários.
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Veja Também:
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- [XKCD 1172](https://xkcd.com/1172/)
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### Lei de Moore
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[Lei de Moore na wikipedia](https://en.wikipedia.org/wiki/Moore%27s_law)
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> O número de transistores dentro de um circuito integrado dobra a cada 2 anos, aproximadamente.
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Até meados de 1965 não havia nenhuma previsão real sobre o futuro do hardware, quando Gordon E. Moore fez sua profecia, na qual o número de transistores dos chips teria um aumento de 100%, pelo mesmo custo, a cada período de 18 meses. Essa profecia tornou-se realidade e acabou ganhando o nome de Lei de Moore.
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Esta lei serve de parâmetro para uma elevada gama de dispositivos digitais, além das CPUs. Na verdade, qualquer chip está ligado a lei de Gordon E. Moore, até mesmo o CCD de câmeras fotográficas digitais (sensor que capta a imagem nas câmeras nuclear; ou CNCL, sensores que captam imagens nas câmeras fotográficas profissionais).
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Esse padrão continuou a se manter, e não se espera que pare até, no mínimo, 2021.
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### Lei de Parkinson
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[Lei de Parkinson](https://en.wikipedia.org/wiki/Parkinson%27s_law)
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>O trabalho se expande de modo a preencher o tempo disponível para a sua realização.
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A lei de Parkinson foi publicada por Cyril Northcote Parkinson num artigo na revista The Economist em 1955, sendo depois reimpresso com outros artigos no livro Parkinson's Law: The Pursuit of Progress [A lei de Parkinson: a busca do progresso].Em seu contexto original, essa Lei foi baseada em estudos de burocracia. E pode ser pessimisticamente aplicado a desenvolvimento de software, a teoria diz que equipes serão ineficientes até os prazos finais, quando irão dar o máximo até o prazo final.
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### Lei de Putt
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[Lei de Putt na wikipedia](https://en.wikipedia.org/wiki/Putt%27s_Law_and_the_Successful_Technocrat)
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> Tecnologia é dominada por dois tipos de pessoa. Aqueles que entendem o que não gerenciam e aqueles que gerenciam o que não entendem.
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A Lei de Putt é frequentemente seguida pelo Corolário de Putt:
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> Cada hierarquia técnica, no tempo, desenvolve uma inversão de competência.
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Estas declarações sugerem que devido a vários critérios de seleção e tendências na forma como grupos se organizam, haverá um número de pessoas qualificadas nos níveis de trabalho de organizações técnicas, e um número de pessoas em funções gerenciais que não estão cientes das complexidades e desafios do trabalho que estão gerenciando. Isso pode ser devido a fenômenos como (#em-progresso)
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Veja também:
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- [O Principio de Peter](#em-progresso)
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- [Lei de Dilbert](#em-progresso).
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### A lei da Conservação de Complexidade (Lei de Tesler)
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[A lei da Conservação de Complexidade na wikipedia](https://en.wikipedia.org/wiki/Law_of_conservation_of_complexity)
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Essa lei sugere que em todos sitemas sempre vai existir uma quantidade de complexidade que não pode ser reduzida.
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Alguma complexidade em um sistema é "inadvertida". É uma consequência da estrutura deficiente, erros ou apenas má modelagem de um problema a ser resolvido. A complexidade inadvertida pode ser reduzida (ou eliminada). No entanto, alguma complexidade é "intrínseca" como consequência da complexidade inerente ao problema a ser resolvido. Essa complexidade pode ser movida, mas não eliminada.
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Um elemento interessante para essa lei é a sugestão de que, mesmo simplificando todo o sistema, a complexidade intrínseca não é reduzida, ela é “movida para o usuário”, que deve se comportar de uma maneira mais complexa.
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### A lei das Abstrações gotejantes
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[The Law of Leaky Abstractions on Joel on Software](https://www.joelonsoftware.com/2002/11/11/the-law-of-leaky-abstractions/)
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>Todas as abstrações não triviais, até certo ponto, são vazadas
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This law states that abstractions, which are generally used in computing to simplify working with complicated systems, will in certain situations 'leak' elements of the underlying system, this making the abstraction behave in an unexpected way.
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An example might be loading a file and reading its contents. The file system APIs are an _abstraction_ of the lower level kernel systems, which are themselves an abstraction over the physical processes relating to changing data on a magnetic platter (or flash memory for an SSD). In most cases, the abstraction of treating a file like a stream of binary data will work. However, for a magnetic drive, reading data sequentially will be *significantly* faster than random access (due to increased overhead of page faults), but for an SSD drive, this overhead will not be present. Underlying details will need to be understood to deal with this case (for example, database index files are structured to reduce the overhead of random access), the abstraction 'leaks' implementation details the developer may need to be aware of.
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The example above can become more complex when _more_ abstractions are introduced. The Linux operating system allows files to be accessed over a network but represented locally as 'normal' files. This abstraction will 'leak' if there are network failures. If a developer treats these files as 'normal' files, without considering the fact that they may be subject to network latency and failures, the solutions will be buggy.
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The article describing the law suggests that an over-reliance on abstractions, combined with a poor understanding of the underlying processes, actually makes dealing with the problem at hand _more_ complex in some cases.
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See also:
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- [Hyrum's Law](#hyrums-law-the-law-of-implicit-interfaces)
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Real-world examples:
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- [Photoshop Slow Startup](https://forums.adobe.com/thread/376152) - an issue I encountered in the past. Photoshop would be slow to startup, sometimes taking minutes. It seems the issue was that on startup it reads some information about the current default printer. However, if that printer is actually a network printer, this could take an extremely long time. The _abstraction_ of a network printer being presented to the system similar to a local printer caused an issue for users in poor connectivity situations.
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### The Law of Triviality
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[The Law of Triviality on Wikipedia](https://en.wikipedia.org/wiki/Law_of_triviality)
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This law suggests that groups will give far more time and attention to trivial or cosmetic issues rather than serious and substantial ones.
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The common fictional example used is that of a committee approving plans for nuclear power plant, who spend the majority of their time discussing the structure of the bike shed, rather than the far more important design for the power plant itself. It can be difficult to give valuable input on discussions about very large, complex topics without a high degree of subject matter expertise or preparation. However, people want to be seen to be contributing valuable input. Hence a tendency to focus too much time on small details, which can be reasoned about easily, but are not necessarily of particular importance.
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The fictional example above led to the usage of the term 'Bike Shedding' as an expression for wasting time on trivial details.
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### The Unix Philosophy
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[The Unix Philosophy on Wikipedia](https://en.wikipedia.org/wiki/Unix_philosophy)
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The Unix Philosophy is that software components should be small, and focused on doing one specific thing well. This can make it easier to build systems by composing together small, simple, well-defined units, rather than using large, complex, multi-purpose programs.
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Modern practices like 'Microservice Architecture' can be thought of as an application of this law, where services are small, focused and do one specific thing, allowing complex behaviour to be composed of simple building blocks.
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### The Spotify Model
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[The Spotify Model on Spotify Labs](https://labs.spotify.com/2014/03/27/spotify-engineering-culture-part-1/)
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The Spotify Model is an approach to team and organisation structure which has been popularised by 'Spotify'. In this model, teams are organised around features, rather than technologies.
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The Spotify Model also popularises the concepts of Tribes, Guilds, Chapters, which are other components of their organisation structure.
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### Wadler's Law
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[Wadler's Law on wiki.haskell.org](https://wiki.haskell.org/Wadler's_Law)
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> In any language design, the total time spent discussing a feature in this list is proportional to two raised to the power of its position.
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> 0. Semantics
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> 1. Syntax
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> 2. Lexical syntax
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> 3. Lexical syntax of comments
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>
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> (In short, for every hour spent on semantics, 8 hours will be spent on the syntax of comments).
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Similar to [The Law of Triviality](#the-law-of-triviality), Wadler's Law states what when designing a language, the amount of time spent on language structures is disproportionately high in comparison to the importance of those features.
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See also:
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- [The Law of Triviality](#the-law-of-triviality)
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## Principles
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Principles are generally more likely to be guidelines relating to design.
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### The Pareto Principle (The 80/20 Rule)
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[The Pareto Principle on Wikipedia](https://en.wikipedia.org/wiki/Pareto_principle)
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> Most things in life are not distributed evenly.
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The Pareto Principle suggests that in some cases, the majority of results come from a minority of inputs:
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- 80% of a certain piece of software can be written in 20% of the total allocated time (conversely, the hardest 20% of the code takes 80% of the time)
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- 20% of the effort produces 80% of the result
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- 20% of the work creates 80% of the revenue
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- 20% of the bugs cause 80% of the crashes
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- 20% of the features cause 80% of the usage
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In the 1940s American-Romanian engineer Dr. Joseph Juran, who is widely credited with being the father of quality control, [began to apply the Pareto principle to quality issues](https://en.wikipedia.org/wiki/Joseph_M._Juran).
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This principle is also known as: The 80/20 Rule, The Law of the Vital Few and The Principle of Factor Sparsity.
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Real-world examples:
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- In 2002 Microsoft reported that by fixing the top 20% of the most-reported bugs, 80% of the related errors and crashes in windows and office would become eliminated ([Reference](https://www.crn.com/news/security/18821726/microsofts-ceo-80-20-rule-applies-to-bugs-not-just-features.htm)).
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### The Robustness Principle (Postel's Law)
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[The Robustness Principle on Wikipedia](https://en.wikipedia.org/wiki/Robustness_principle)
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> Be conservative in what you do, be liberal in what you accept from others.
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Often applied in server application development, this principle states that what you send to others should be as minimal and conformant as possible, but you should be aim to allow non-conformant input if it can be processed.
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The goal of this principle is to build systems which are robust, as they can handle poorly formed input if the intent can still be understood. However, there are potentially security implications of accepting malformed input, particularly if the processing of such input is not well tested.
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### SOLID
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This is an acronym, which refers to:
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* S: [The Single Responsibility Principle](#the-single-responsibility-principle)
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* O: [The Open/Closed Principle](#the-openclosed-principle)
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* L: [The Liskov Substitution Principle](#the-liskov-substitution-principle)
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* I: [The Interface Segregation Principle](#the-interface-segregation-principle)
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* D: [The Dependency Inversion Principle](#the-dependency-inversion-principle)
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These are key principles in [Object-Oriented Programming](#todo). Design principles such as these should be able to aid developers build more maintainable systems.
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### The Single Responsibility Principle
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[The Single Responsibility Principle on Wikipedia](https://en.wikipedia.org/wiki/Single_responsibility_principle)
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> Every module or class should have a single responsibility only.
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The first of the '[SOLID](#solid)' principles. This principle suggests that modules or classes should do one thing and one thing only. In more practical terms, this means that a single, small change to a feature of a program should require a change in one component only. For example, changing how a password is validated for complexity should require a change in only one part of the program.
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Theoretically, this should make the code more robust, and easier to change. Knowing that a component which is being changed has a single responsibility only means that _testing_ that change should be easier. Using the earlier example, changing the password complexity component should only be able to affect the features which relate to password complexity. It can be much more difficult to reason about the impact of a change to a component which has many responsibilities.
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See also:
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- [Object-Oriented Programming](#todo)
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- [SOLID](#solid)
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### The Open/Closed Principle
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[The Open/Closed Principle on Wikipedia](https://en.wikipedia.org/wiki/Open%E2%80%93closed_principle)
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> Entities should be open for extension and closed for modification.
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The second of the '[SOLID](#solid)' principles. This principle states that entities (which could be classes, modules, functions and so on) should be able to have their behaviour _extended_, but that their _existing_ behaviour should not be able to be modified.
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As a hypothetical example, imagine a module which is able to turn a Markdown document into HTML. If the module could be extended to handle a newly proposed markdown feature, without modifying the module internals, then it would be open for extension. If the module could _not_ be modified by a consumer so that how existing Markdown features are handled, then it would be _closed_ for modification.
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This principle has particular relevance for object-oriented programming, where we may design objects to be easily extended, but would avoid designing objects which can have their existing behaviour changed in unexpected ways.
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See also:
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- [Object-Oriented Programming](#todo)
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- [SOLID](#solid)
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### The Liskov Substitution Principle
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[The Liskov Substitution Principle on Wikipedia](https://en.wikipedia.org/wiki/Liskov_substitution_principle)
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> It should be possible to replace a type with a subtype, without breaking the system.
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The third of the '[SOLID](#solid)' principles. This principle states that if a component relies on a type, then it should be able to use subtypes of that type, without the system failing or having to know the details of what that subtype is.
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As an example, imagine we have a method which reads an XML document from a structure which represents a file. If the method uses a base type 'file', then anything which derives from 'file' should be able to be used in the function. If 'file' supports seeking in reverse, and the XML parser uses that function, but the derived type 'network file' fails when reverse seeking is attempted, then the 'network file' would be violating the principle.
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This principle has particular relevance for object-oriented programming, where type hierarchies must be modeled carefully to avoid confusing users of a system.
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See also:
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- [Object-Oriented Programming](#todo)
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- [SOLID](#solid)
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### The Interface Segregation Principle
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[The Interface Segregation Principle on Wikipedia](https://en.wikipedia.org/wiki/Interface_segregation_principle)
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> No client should be forced to depend on methods it does not use.
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The fourth of the '[SOLID](#solid)' principles. This principle states that consumers of a component should not depend on functions of that component which it doesn't actually use.
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As an example, imagine we have a method which reads an XML document from a structure which represents a file. It only needs to read bytes, move forwards or move backwards in the file. If this method needs to be updated because an unrelated feature of the file structure changes (such as an update to the permissions model used to represent file security), then the principle has been invalidated. It would be better for the file to implement a 'seekable-stream' interface, and for the XML reader to use that.
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This principle has particular relevance for object-oriented programming, where interfaces, hierarchies and abstract types are used to [minimise the coupling](#todo) between different components. [Duck typing](#todo) is a methodology which enforces this principle by eliminating explicit interfaces.
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See also:
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- [Object-Oriented Programming](#todo)
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- [SOLID](#solid)
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- [Duck Typing](#todo)
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- [Decoupling](#todo)
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### The Dependency Inversion Principle
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[The Dependency Inversion Principle on Wikipedia](https://en.wikipedia.org/wiki/Dependency_inversion_principle)
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> High-level modules should not be dependent on low-level implementations.
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The fifth of the '[SOLID](#solid)' principles. This principle states that higher level orchestrating components should not have to know the details of their dependencies.
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As an example, imagine we have a program which read metadata from a website. We would assume that the main component would have to know about a component to download the webpage content, then a component which can read the metadata. If we were to take dependency inversion into account, the main component would depend only on an abstract component which can fetch byte data, and then an abstract component which would be able to read metadata from a byte stream. The main component would not know about TCP/IP, HTTP, HTML, etc.
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This principle is complex, as it can seem to 'invert' the expected dependencies of a system (hence the name). In practice, it also means that a separate orchestrating component must ensure the correct implementations of abstract types are used (e.g. in the previous example, _something_ must still provide the metadata reader component a HTTP file downloader and HTML meta tag reader). This then touches on patterns such as [Inversion of Control](#todo) and [Dependency Injection](#todo).
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See also:
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- [Object-Oriented Programming](#todo)
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- [SOLID](#solid)
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- [Inversion of Control](#todo)
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- [Dependency Injection](#todo)
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### The DRY Principle
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[The DRY Principle on Wikipedia](https://en.wikipedia.org/wiki/Don%27t_repeat_yourself)
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> Every piece of knowledge must have a single, unambiguous, authoritative representation within a system.
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DRY is an acronym for _Don't Repeat Yourself_. This principle aims to help developers reducing the repetition of code and keep the information in a single place and was cited in 1999 by Andrew Hunt and Dave Thomas in the book [The Pragmatic Developer](https://en.wikipedia.org/wiki/The_Pragmatic_Programmer)
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> The opposite of DRY would be _WET_ (Write Everything Twice or We Enjoy Typing).
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In practice, if you have the same piece of information in two (or more) different places, you can use DRY to merge them into a single one and reuse it wherever you want/need.
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See also:
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- [The Pragmatic Developer](https://en.wikipedia.org/wiki/The_Pragmatic_Programmer)
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### YAGNI
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[YAGNI on Wikipedia](https://en.wikipedia.org/wiki/You_aren%27t_gonna_need_it)
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This is an acronym for _**Y**ou **A**ren't **G**onna **N**eed **I**t_.
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> Always implement things when you actually need them, never when you just foresee that you need them.
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> ([Ron Jeffries](https://twitter.com/RonJeffries)) (XP co-founder and author of the book "Extreme Programming Installed")
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This _Extreme Programming_ (XP) principle suggests developers should only implement functionality that is needed for the immediate requirements, and avoid attempts to predict the future by implementing functionality that might be needed later.
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Adhering to this principle should reduce the amount of unused code in the codebase, and avoid time and effort being wasted on functionality that brings no value.
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See also:
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- [Reading List: Extreme Programming Installed](#reading-list)
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## Lista de Livros
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If you have found these concepts interesting, you may enjoy the following books.
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- [Extreme Programming Installed - Ron Jeffries, Ann Anderson, Chet Hendrikson](https://www.goodreads.com/en/book/show/67834) - Covers the core principles of Extreme Programming.
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- [The Mythical Man Month - Frederick P. Brooks Jr.](https://www.goodreads.com/book/show/13629.The_Mythical_Man_Month) - A classic volume on software engineering. [Brooks' Law](#brooks-law) is a central theme of the book.
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- [Gödel, Escher, Bach: An Eternal Golden Braid - Douglas R. Hofstadter.](https://www.goodreads.com/book/show/24113.G_del_Escher_Bach) - This book is difficult to classify. [Hofstadter's Law](#hofstadters-law) is from the book.
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## Em Progresso
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Hi! If you land here, you've clicked on a link to a topic I've not written up yet, sorry about this - this is work in progress!
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Feel free to [Raise an Issue](https://github.com/dwmkerr/hacker-laws/issues) requesting more details, or [Open a Pull Request](https://github.com/dwmkerr/hacker-laws/pulls) to submit your proposed definition of the topic.
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@@ -7,10 +7,6 @@ Programcıların faydalı bulacağı yasalar, teoriler, prensipler ve desenler.
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- 🇰🇷 [한국어 / Korece İçin](https://github.com/codeanddonuts/hacker-laws-kr) - Teşekkürler [Doughnut](https://github.com/codeanddonuts)!
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- 🇷🇺 [Русская версия / Rusça İçin](https://github.com/solarrust/hacker-laws) - Teşekkürler [Alena Batitskaya](https://github.com/solarrust)!
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- 🇹🇷 [Türkçe / Turkçe İçin](https://github.com/umutphp/hacker-laws-tr) - Teşekkürler [Umut Işık](https://github.com/umutphp)
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- 🇧🇷 [Brasileiro / Brezilyaca İçin](./translations/pt-BR.md) - Teşekkürler [Leonardo Costa](https://github.com/LeoFC97)
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- 🇪🇸 [Castellano / İspanyolca İçin](./translations/es-ES.md) - Teşekkürler [Manuel Rubio](https://github.com/manuel-rubio)
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Bu projeyi beğendiniz mi? Lütfen [sponsor olmayı](https://github.com/sponsors/dwmkerr) düşünün!
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@@ -23,27 +19,23 @@ Bu projeyi beğendiniz mi? Lütfen [sponsor olmayı](https://github.com/sponsors
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- [Conway Yasası](#conways-law)
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- [Cunningham Yasası](#cunninghams-law)
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- [Dunbar Sayısı](#dunbars-number)
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- [Gall Yasası](#galls-law)
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- [Goodhart Yasası](#goodharts-law)
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- [Gall Yasası](#galls-yasa)
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- [Hanlon'un Usturası](#hanlons-razor)
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- [Hofstadter Yasası](#hofstadters-law)
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- [Hutber Yasası](#hutbers-law)
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- [Hype Döngüsü ve Amara Yasası](#the-hype-cycle--amaras-law)
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- [Hyrum Yasası (Arabirimlerin Örtülü Hukuku)](#hyrums-law-the-law-of-implicit-interfaces)
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- [Metcalfe Yasası](#metcalfes-law)
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- [Moore Yasası](#moores-law)
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- [Murphy Yasası / Sod Yasası](#murphys-law--sods-law)
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- [Parkinson Yasası](#parkinsons-law)
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- [Olgunlaşmamış Optimizasyon Etkisi](#premature-optimization-effect)
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- [Putt Yasası](#putts-law)
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- [Reed Yasası](#reeds-law)
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- [Karmaşıklığın Korunması Yasası (Tesler Yasası)](#the-law-of-conservation-of-complexity-teslers-law)
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- [Sızdıran Soyutlamalar Yasası](#the-law-of-leaky-abstractions)
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- [Önemsizlik Yasası](#the-law-of-triviality)
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- [Unix Felsefesi](#the-unix-philosophy)
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- [Spotify Modeli](#the-spotify-model)
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- [Wadler Yasası](#wadlers-law)
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- [Wheaton Yasası](#wheatons-law)
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- [Prensipler](#principles)
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- [Dilbert Prensibi](#the-dilbert-principle)
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- [Pareto Prensibi (80/20 Kuralı)](#the-pareto-principle-the-8020-rule)
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@@ -56,9 +48,8 @@ Bu projeyi beğendiniz mi? Lütfen [sponsor olmayı](https://github.com/sponsors
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- [Arayüz Ayrım Prensibi](#the-interface-segregation-principle)
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- [Bağımlılığın Ters Çevrilmesi](#the-dependency-inversion-principle)
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- [DRY Prensibi](#the-dry-principle)
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- [KISS prensibi](#the-kiss-principle)
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- [KISS prensibi](#%C3%B6p%C3%BCc%C3%BCk-prensibi)
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- [YAGNI](#yagni)
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- [Dağıtık Sistemlerin Yanılgıları](#the-fallacies-of-distributed-computing)
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- [Ek Kaynaklar](#reading-list)
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- [TODO](#todo)
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@@ -154,8 +145,6 @@ Ek kaynaklar:
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> Çalışan karmaşık bir sistemin her zaman işe yarayan daha basit bir sistemden evrimleştiği kesinlikle söylenebilir. Başlangıçtan itibaren karmaşık tasarlanmış bir sistemin asla çalışmayacağı ve sonradan da düzeltilemeyeceği kesindir. Çalışsan daha basit bir sistem ile başlamanız gerekir.
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> ([John Gall](https://en.m.wikipedia.org/wiki/John_Gall_(author)))
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> ([John Gall](https://en.m.wikipedia.org/wiki/John_Gall_(author)))
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> ([John Gall](https://en.m.wikipedia.org/wiki/John_Gall_(author)))
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Gall Yasası der ki, çok karmaşık sistemleri *tasarlamaya* çalışmak her zaman başarısızlıkla sonuçlanır. Bu tür sistemlerin ilk denemede başarılı olmaları çok nadir görülür ama genellikle basit sistemlerden evrilirler.
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@@ -165,39 +154,12 @@ Ek kaynaklar:
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- [KISS (Keep It Simple, Stupid)](#the-kiss-principle)
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### Goodhart Yasası
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[Wikipedia'da Goodhart Yasası](https://en.wikipedia.org/wiki/Goodhart's_law)
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> Gözlemlenen herhangi bir istatistiksel düzenlilik, kontrol amaçları için üzerine baskı uygulandığında çökme eğiliminde olacaktır.
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> *Charles Goodhart*
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> *Charles Goodhart*
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Ayrıca şu şekilde de ifade edilir:
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> Bir ölçüm hedef haline geldiğinde, iyi bir ölçüm olmaktan çıkar.
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> *Marilyn Strathern*
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> *Marilyn Strathern*
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Bu yasa, ölçüme dayalı optimizasyonların, ölçüm sonucunun kendisinin anlamsızlaşmasına yol açabileceğini belirtmektedir. Bir prosese kör bir şekilde uygulanan aşırı seçici tedbirler ( [KPI'ler](https://en.wikipedia.org/wiki/Performance_indicator) ) çarpık bir etkiye neden olur. İnsanlar, eylemlerinin bütünsel sonuçlarına dikkat etmek yerine belirli metrikleri tatmin etmek için sistemle "oynayarak" yerel olarak optimize etme eğilimindedir.
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Gerçek dünyadan örnekler:
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- "Asert" olmadan yazılan testler, ölçümün amacının iyi test edilmiş bir yazılım oluşturmak olmasına rağmen sadece kod kapsamı beklentisini karşılar.
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- Yazılan satır sayısının gösterdiği geliştirici performans puanı haksız yere şişirilmiş kod tabanına yol açar.
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Ek kaynaklar:
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- [Goodhart Yasası: Yanlış Şeyleri Ölçmek Ahlaksız Davranışları Nasıl Yönlendirir?](https://coffeeandjunk.com/goodharts-campbells-law/)
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- [Sorunsuz bir yazılım dünyasında Dilbert](https://dilbert.com/strip/1995-11-13)
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### Hanlon'un Usturası
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[Wikipedia'da Hanlon'un Usturası](https://en.wikipedia.org/wiki/Hanlon%27s_razor)
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> Aptallıkla layıkıyla açıklanabilecek bir şeyi, asla kötü niyete bağlamayın.
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> Robert J. Hanlon
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> Robert J. Hanlon
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Bu prensip, olumsuz sonuçlara yol açan eylemlerin, çoğunlukla kötü niyetin sonucu olmadığını savunmaktadır. Aksine, olumsuz sonuç daha büyük olasılıkla bu eylemlerin ve/veya etkinin tam olarak anlaşılamamasına bağlıdır.
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@@ -207,7 +169,6 @@ Bu prensip, olumsuz sonuçlara yol açan eylemlerin, çoğunlukla kötü niyetin
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> Bir iş her zaman umduğundan daha uzun sürer, Hofstadter yasasını göz önünde bulundursan bile.
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> (Douglas Hofstadter)
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> (Douglas Hofstadter)
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Bu yasayı bir işin ne kadar süreceğini tahminlenirken hatırlatıldığı için duymuş olabilirsiniz. Herkesin kabul ettiği bir gerçek var ki, yazılım geliştirmede en kötü olduğumuz alan işin ne kadar sürede biteceğini tahmin etmektir.
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@@ -223,7 +184,6 @@ Ek kaynaklar:
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> İyileştirme, bozulma anlamına da gelir.
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> ([Patrick Hutber](https://en.wikipedia.org/wiki/Patrick_Hutber))
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> ([Patrick Hutber](https://en.wikipedia.org/wiki/Patrick_Hutber))
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Bu yasa der ki; sistemde yapılan bir iyileştirme sistemin diğer taraflarında bozulmaya sebep olabilir ya da başka bozuklukları gizleyebilir, bu da sistemin mevcut durumunun daha da bozulmasına sebep olabilir.
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@@ -258,19 +218,6 @@ Ek kaynaklar:
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- [The Law of Leaky Abstractions](#the-law-of-leaky-abstractions)
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- [XKCD 1172](https://xkcd.com/1172/)
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### Metcalfe Yasası
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[Wikipedia'da Metcalfe Yasası](https://en.wikipedia.org/wiki/Metcalfe's_law)
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> Ağ teorisinde, bir sistemin değeri yaklaşık olarak sistemin kullanıcı sayısının karesi ile orantılı olarak büyür.
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Bu yasa, bir sistem içindeki muhtemel çift bağlantıların sayısına dayanmaktadır ve [Reed Yasası](#reeds-law) ile yakından ilgilidir. Odlyzko ve diğerleri, hem Reed Yasası hem de Metcalfe Yasası'nın, insan bilişinin ağ etkileri üzerindeki sınırlarını hesaba katmayarak sistemin değerini abarttığını öne sürerler; [Dunbar Sayısı'na](#dunbars-number) bakınız.
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Ek kaynaklar:
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- [Reed Yasası](#reeds-law)
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- [Dunbar Sayısı](#dunbars-number)
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### Moore Yasası
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[Wikipedia'da Moore Yasası](https://en.wikipedia.org/wiki/Moore%27s_law)
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@@ -342,19 +289,6 @@ Ek kaynaklar:
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- [Peter Prensibi](#the-peter-principle)
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- [Dilbert Prensibi](#the-dilbert-principle)
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### Reed Yasası
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[Wikipedia'da Reed Yasası](https://en.wikipedia.org/wiki/Reed's_law)
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> Büyük ağların, özellikle sosyal ağların kullanımı, ağın boyutuna katlanarak ölçeklenir.
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Bu yasa, programın faydasının olası katılımcı veya ikili bağlantı sayısından daha hızlı olan olası alt grup sayısı olarak ölçeklendiği grafik teorisine dayanmaktadır. Odlyzko ve diğerleri, Reed Yasası'nın, insan bilişinin ağ etkileri üzerindeki sınırlarını hesaba katarak sistemin yararını abarttığını öne sürerler; [Dunbar Sayısı'na](#dunbars-number) bakınız.
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Ek kaynaklar:
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- [Metcalfe Yasası](#metcalfes-law)
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- [Dunbar Sayısı](#dunbars-number)
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### Karmaşıklığın Korunması Yasası (Tesler Yasası)
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[Wikipedia'da Karmaşıklığın Korunması Yasası](https://en.wikipedia.org/wiki/Law_of_conservation_of_complexity)
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@@ -396,7 +330,7 @@ Bu yasa diyor ki, ekipler önemsiz ve kozmetik sorunlara ciddi ve önemli sorunl
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En çok kullanılan kurgu örnek nükleer enerji reaktörünü onaylayacak olan komitenin reaktörün genel tasarımını onaylama zamanından çok bisiklet parkının tasarımını onaylamak için zaman harcamasıdır. Çok büyük ve karmaşık konularla ilgili o alanda bir eğitime, tecrübeye ve hazırlığa sahip olmadan kayda değer yorum getirmek zordur. İnsanlar genelde değerli katkılar verdiklerinin görülmesini isterler. Dolayısıyla insanlar kolayca katkı verebilecekleri gerekli ve önemli olmasa bile küçük detaylara odaklanma eğilimi gösterirler.
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Bu kurgu örnek 'Bike Shedding' diye bir deyimin yaygınlaşmasına sebep olmuştur. Türkçe'deki 'pire için yorgan yakmak' ya da 'attığın taş ürküttüğün kurbağaya değsin' gibi deyimlere benzer. Alternatif bir terim 'Yak Shaving' de kullanılmaktadır.
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Bu kurgu örnek 'Bike Shedding' diye bir deyimin yaygınlaşmasına sebep olmuştur. Türkçe'deki 'pire için yorgan yakmak' ya da 'attığın taş ürküttüğün kurbağaya değsin' gibi deyimlere benzer.
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### Unix Felsefesi
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@@ -431,17 +365,6 @@ Ek kaynaklar:
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- [Önemsizlik Yasası](#the-law-of-triviality)
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### Wheaton Yasası
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[Link](http://www.wheatonslaw.com/)
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[Resmi Gün](https://dontbeadickday.com/)
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> Öküzlük yapmayın.
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> *Wil Wheaton*
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Wil Wheaton (Star Trek: The Next Generation, The Big Bang Theory) tarafından oluşturulan bu basit, özlü ve güçlü yasa, profesyonel bir organizasyon içinde uyum ve saygının artmasını amaçlamaktadır. İş arkadaşlarınızla konuşurken, kod incelemeleri yaparken, diğer bakış açılarını öne sürerken, insanları eleştirirken ve genel olarak insanların birbirleriyle olan profesyonel etkileşimlerinin çoğunda uygulanabilir.
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## Prensipler
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Prensiplerin genellikle tasarıma ilişkin rehberlerdir.
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@@ -452,7 +375,6 @@ Prensiplerin genellikle tasarıma ilişkin rehberlerdir.
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> Şirketler, yetersiz çalışanları, iş akışından uzaklaştırmak için sistematik olarak yönetici olmaya teşvik etme eğilimindedir.
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> *Scott Adams*
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> *Scott Adams*
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Scot Adams (Dilbert çizgi dizisinin yazarı) [Peter prensibinden](#the-peter-principle) esinlenerek ortaya atılmış bir yönetim kavramıdır. Dilbert prensibine göre yetenekli olmayan çalışanlar yönetim kadorlarına dopru yükseltilirler ki üretime verecekleri zarar aza indirilsin. Adams bunu ilk olarak 1995'te Wall Street Journal'da yazdığı bir makalede açıkladı daha sonra ise 1996'da yazdığı [Dilbert Prensibi](#reading-list) adlı kitabında detaylandırdı.
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@@ -477,7 +399,6 @@ Pareto Prensibi der ki, çıktıların önemli bir çoğunluğu girdilerin çok
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1940'lı yıllarda Romanya kökenli Amerikalı mühendis Dr. Joseph Juran, kendisi kalite kontrolün babası olarak nitelendirilir, [kalite kontrol sorunlarında Pareto Prensibini kullanmaya başladı](https://en.wikipedia.org/wiki/Joseph_M._Juran).
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Bu prensip aynı zamanda 80/20 Kuralı (The Law of the Vital Few and The Principle of Factor Sparsity) olarak da bilinir.
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Gerçek dünyadan örnekler:
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@@ -490,7 +411,6 @@ Gerçek dünyadan örnekler:
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> Hiyerarşideki insanlar “yetersizlik seviyelerine” göre yükselme eğilimindedir.
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> *Laurence J. Peter*
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> *Laurence J. Peter*
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Laurence J. Peter tarafından geliştirilen bir yönetim konsepti olan Peter Prensibi, işlerinde iyi olan kişilerin, artık başarılı olamadıkları bir seviyeye (kendi "yetersizlik seviyelerine") ulaşana kadar terfi ettiğini gözlemlemektedir. Bu durumda şirket içinde çok tecrübeli olduklarından organizasyondan (çok aykırı birşey yapmadıkları sürece) dışlanmazlar ve az sayıda temel beceriye sahip olacakları bir rolde kalmaya devam edecekler, çünkü onları başarılı kılan orijinal becerileri mutlaka bu yeni rolleri için gereken beceriler değildir.
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@@ -548,7 +468,6 @@ Bu '[SOLID](#solid)' prensiplerinin ikincisidir ve herhangi bir sistem parçası
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Örneğin Markdown formatındaki belgeleri HTML formatına çeviren bir modülü düşünelim. Eğer bu modül kendisi değiştirilmeden yeni bir Markdown formatını da işlemesi sağlanacak şekilde geliştirilebiliyorsa, bu modül genişletilmeye açık demektir. Eğer sonradan değiştirilip Markdown formatı işlemesi ile ilgili geliştirme *yapılamıyorsa*, bu modül değiştirilmeye *kapalı* demektir.
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Bu prensip nesne-tabanlı programlamaya tam uygundur. Şöyle ki, kendi nesne ve sınıflarımızı miras alınarak geliştirmeye uygun ve değiştirmeye ihtiyaç duymayacak şekilde tasarlarsak ve yazarsak nesne-tabanlı programlamaya tam uygun kod yazmış oluruz.
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Ek kaynaklar:
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@@ -620,7 +539,6 @@ Ek kaynaklar:
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*DRY Don't Repeat Yourself* yani Kendini Tekrar Etme deyimin kısaltılmasıdır. İlk olarak Andrew Hunt ve Dave Thomas tarafından [The Pragmatic Developer](https://en.wikipedia.org/wiki/The_Pragmatic_Programmer) kitabında bahsedilmiştir. Bu ilke, geliştiricilere kod tekrarını azaltma ve bilgileri tek bir yerde tutmalarına yardımcı olmayı amaçlamaktadır.
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> DRY'nin tam tersi *WET* olacaktır (Write Everything Twice (Her Şeyi İki Kez Yaz) We Enjoy Typing (Yazmayı Seviyoruz)).
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Uygulamada, aynı bilgi parçasını iki (veya daha fazla) farklı yerde kullanıyorsanız, DRY'yi bunları tek bir tanede birleştirmek ve istediğiniz / ihtiyaç duyduğunuz yerde tekrar kullanmak için kullanabilirsiniz.
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@@ -645,14 +563,12 @@ Ek kaynaklar:
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### YAGNI
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[Wikipedia'da YAGNI](https://en.wikipedia.org/wiki/You_ain%27t_gonna_need_it)
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[Wikipedia'da YAGNI](https://en.wikipedia.org/wiki/You_aren%27t_gonna_need_it)
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***Y**ou **A**ren't **G**onna **N**eed **I**t* (İhtiyacın olmayacak) deyiminin kısaltmasıdır.
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> İhtiyaç duyduğunuz şeyleri her zaman ihtiyaç duyduğunuzda geliştirin, onlara ihtiyacınız olacağını düşündüğünüzde değil.
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> ([Ron Jeffries](https://twitter.com/RonJeffries)) (XP eş-kurucusu and "Extreme Programming Installed" kitabının yazarı)
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> ([Ron Jeffries](https://twitter.com/RonJeffries)) (XP eş-kurucusu and "Extreme Programming Installed" kitabının yazarı)
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||||
> ([Ron Jeffries](https://twitter.com/RonJeffries)) (XP eş-kurucusu and "Extreme Programming Installed" kitabının yazarı)
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Bu *Aşırı Programlama* (XP) ilkesi, geliştiricilerin yalnızca acil gereksinimler için gerekli olan işlevleri yerine getirmeleri gerektiğini ve daha sonra ihtiyaç duyulabilecek işlevleri uygulayarak geleceği tahmin etme girişimlerinden kaçınmalarını önerir.
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@@ -662,33 +578,6 @@ Ek kaynaklar:
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- [Reading List: Extreme Programming Installed](#reading-list)
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### Dağıtık Sistemlerin Yanılgıları
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[Wikipedia'da Dağıtık Sistemlerin Yanılgıları](https://en.wikipedia.org/wiki/You_aren%https://en.wikipedia.org/wiki/Fallacies_of_distributed_computing)
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*Ağ Tabanlı Sistemlerin Yanılgıları* olarak da bilinen yanılgılar dağıtık sistemleri geliştirme sırasında başarısızlıklara yol açabilecek varsayımların (veya inançların) bir listesidir. Varsayımlar:
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- Ağ güvenilirdir.
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- Gecikme yoktur.
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- Bant genişliği sonsuzdur.
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- Ağ güvenlidir.
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- Topoloji değişmez.
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- Sadece bir tane yönetici vardır.
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- Taşıma maaliyeti sıfırdır.
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- Ağ homojendir.
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İlk dört madde 1991'de [Bill Joy](https://en.wikipedia.org/wiki/Bill_Joy) ve [Tom Lyon](https://twitter.com/aka_pugs) tarafından listelenmiştir ve ilk önce [James Gosling](https://en.wikipedia.org/wiki/James_Gosling) tarafından "Ağ Tabanlı Sistemlerin Yanılgıları" olarak sınıflandırılmıştır. [L. Peter Deutsch](https://en.wikipedia.org/wiki/L._Peter_Deutsch) 5., 6. ve 7. yanılgıları ekledi. 90'lı yılların sonlarında Gosling 8. yanılgıyı ekledi.
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Grup [Sun Microsystems](https://en.wikipedia.org/wiki/Sun_Microsystems) içinde başlarına gelen olaydan ilham aldı.
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Dayanıklı sistemler tasarlarken bu yanılgılar dikkatlice ele alınmalı; bu yanılgılardan herhangi birinin varsayılması, dağıtılmış sistemlerin gerçeklikleri ve karmaşıklıkları ile başa çıkamayan hatalı bir mantığa yol açabilir.
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Ek kaynaklar:
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- [Foraging for the Fallacies of Distributed Computing (Part 1) - Vaidehi Joshi
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on Medium](https://medium.com/baseds/foraging-for-the-fallacies-of-distributed-computing-part-1-1b35c3b85b53)
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- [Deutsch's Fallacies, 10 Years After](http://java.sys-con.com/node/38665)
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## Ek Kaynaklar
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Bu kavramları ilginç bulduysanız, aşağıdaki kitapların keyfini çıkarabilirsiniz.
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@@ -696,7 +585,7 @@ Bu kavramları ilginç bulduysanız, aşağıdaki kitapların keyfini çıkarabi
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- [Extreme Programming Installed - Ron Jeffries, Ann Anderson, Chet Hendrikson](https://www.goodreads.com/en/book/show/67834) - Extreme Programming kavramının temel prensiplerini içerir.
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||||
- [The Mythical Man Month - Frederick P. Brooks Jr.](https://www.goodreads.com/book/show/13629.The_Mythical_Man_Month) - Yazılım mühendisliği klasiği sayılabilir. Brooks Yasası bu kitabın ana temasıdır.
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||||
- [Gödel, Escher, Bach: An Eternal Golden Braid - Douglas R. Hofstadter.](https://www.goodreads.com/book/show/24113.G_del_Escher_Bach) - Sınıflandırması zor bir kitap. Hofstadter Yasası bu kitaptan alıntıdır.
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||||
- [Dilbert Prensibi - Scott Adams](https://www.goodreads.com/book/show/85574.The_Dilbert_Principle) - [Dilbert İlkesini](#the-dilbert-principle) oluşturan yazardan, kurumsal Amerika'ya komik bir bakış.
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||||
- [Dilbert Prensibi - Adam Scott](https://www.goodreads.com/book/show/85574.The_Dilbert_Principle) - Amerikadaki kurumsal hayata mizahi bir yaklaşım, [Dilbert Prensibinin](#the-dilbert-principl) sahibinden.
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||||
- [The Peter Principle - Lawrence J. Peter](https://www.goodreads.com/book/show/890728.The_Peter_Principle) - Another comic look at the challenges of larger organisations and people management, the source of [The Peter Principle](#the-peter-principle).
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## TODO
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@@ -704,4 +593,3 @@ Bu kavramları ilginç bulduysanız, aşağıdaki kitapların keyfini çıkarabi
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Selam!. Buraya ulaştıysanız, henüz yazmadığım bir konunun bağlantısını tıkladınız, bunun için üzgünüm - ve en kısa zamanda tamamlamaya çalışacağım!
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