1. Eliminar fuentes no deterministas:
* Evite `time ()` o funciones similares: Estas funciones devuelven valores que cambian con el tiempo. En su lugar, use un valor de semilla fijo o una marca de tiempo aprobada explícitamente si se necesita información de sincronización para la reproducibilidad.
* Reemplace los generadores de números aleatorios con los deterministas: En lugar de usar generadores de números aleatorios proporcionados por el sistema (como `rand ()` en el módulo 'Random' de C o Python), use generadores de números pseudo-aleatorios (PRNG) que se inicializan con una semilla fija. Esto garantiza la misma secuencia de números "aleatorios" se genera cada vez. Las bibliotecas a menudo proporcionan PRNG deterministas; De lo contrario, es posible que deba implementar un algoritmo adecuado como Mersenne Twister.
* manejar dependencias externas de manera consistente: Si su código interactúa con sistemas externos (bases de datos, archivos, redes), asegúrese de que las interacciones siempre produzcan el mismo resultado para la misma entrada. Esto a menudo implica un control de versiones meticuloso de fuentes de datos externas y un manejo cuidadoso de las operaciones de E/S.
* Evite el estado global mutable: Las variables globales pueden cambiar inesperadamente, rompiendo el determinismo. Favorecer los datos de aprobación como argumentos de función y devolver resultados en lugar de confiar en un estado mutable compartido.
* Control concurrencia cuidadosamente: El paralelismo y la concurrencia (multiproceso, multiprocesamiento) pueden introducir el no determinismo debido a las condiciones de la carrera y las variaciones de programación. Si es necesaria la concurrencia, use técnicas como bloqueos y primitivas de sincronización para controlar cuidadosamente el orden de las operaciones, asegurando el mismo resultado independientemente de las elecciones del planificador. Considere usar algoritmos de programación determinista si están disponibles dentro de su entorno de tiempo de ejecución.
2. Manejo de datos cuidadoso:
* Definir la inmutabilidad de los datos: Si es posible, diseñe sus estructuras de datos para que sean inmutables. Esto evita que los cambios inesperados alteren el comportamiento del programa. En idiomas con estructuras de datos mutables, cree copias defensivas para evitar la modificación accidental de los datos compartidos.
* Especifique la entrada de datos con precisión: Defina claramente el formato de entrada y las restricciones. Esto elimina la ambigüedad y el comportamiento inesperado causado por las variaciones en los datos de entrada.
* manejar excepciones predecible: Use bloques `Try-Except` (o similar) para manejar posibles excepciones con gracia y consistente. No confíe en el manejo implícito de errores o las excepciones no controladas que pueden causar resultados impredecibles. Los errores de registro de manera consistente, posiblemente utilizando un identificador único para rastrear una ruta de ejecución específica para un análisis posterior.
3. Estructura y diseño de código:
* Diseño modular: Desglose el código complejo en módulos más pequeños e independientes. Esto mejora la legibilidad, la mantenibilidad y ayuda a aislar fuentes de no determinismo.
* Prueba exhaustiva: Emplee pruebas unitarias y pruebas de integración para verificar rigurosamente el comportamiento determinista de su código en varias entradas. Incluya pruebas que se dirigen específicamente a las posibles fuentes de no determinismo.
* Control de versión: Use el control de versiones (por ejemplo, GIT) para rastrear los cambios de código y las versiones de datos. Esto le permite reproducir el código exacto y los datos de entrada utilizados para obtener una salida específica.
* Documentación: Documente cualquier suposición sobre dependencias externas, datos de entrada o variables de entorno que afecten el comportamiento del programa. Esto es esencial para la reproducibilidad.
Al cumplir con estos principios, puede mejorar significativamente las posibilidades de crear un código determinista que produce resultados consistentes y predecibles, lo cual es crucial para muchas aplicaciones, particularmente en áreas como la computación científica, el modelado financiero y los sistemas críticos de seguridad. Recuerde que el determinismo perfecto es a menudo un objetivo desafiante, y es esencial una consideración cuidadosa de todas las fuentes de variación potenciales.