Fazer um code review eficaz envolve uma combinação de análise técnica, atenção a boas práticas e comunicação construtiva. Abaixo estão os principais pontos a considerar, incluindo a relevância de conceitos como SOLID, OOP e complexidade de código:

Funcionalidade e Requisitos

• Alinhamento com os requisitos: O código resolve o problema proposto?
• Tratamento de casos extremos (edge cases): Ex.: divisão por zero, entradas inválidas, falhas de rede.
• Impacto em outras partes do sistema: O código quebra funcionalidades existentes?

Qualidade do Código

• Princípios SOLID (extremamente relevantes):
  • Single Responsibility: Uma classe/função faz apenas uma coisa?
  • Open/Closed: O código está aberto para extensão, mas fechado para modificação?
  • Liskov Substitution: As subclasses podem substituir suas classes base sem quebrar o sistema?
  • Interface Segregation: Interfaces são específicas para o cliente que as usa?
  • Dependency Inversion: Módulos dependem de abstrações, não de implementações?
• Orientação a Objetos (OOP):
  • Encapsulamento: Dados e comportamentos estão protegidos?
  • Herança vs. Composição: A hierarquia de classes é justificada ou há complexidade desnecessária?
  • Polimorfismo: Há uso adequado de interfaces ou classes abstratas?
• Programação Funcional (FP)
  • Imutabilidade: O código evita mutações desnecessárias de estado?
  • Funções puras: Funções sempre retornam o mesmo resultado para a mesma entrada?
  • Composição de funções: O código utiliza composição ao invés de sequências complexas de instruções?
  • Evita efeitos colaterais: Há dependências globais ou mutações inesperadas?
  • Uso adequado de Higher-Order Functions: O código se beneficia de funções como map, reduce e filter para evitar loops imperativos?
• Complexidade:
  • Complexidade Ciclomática: Funções/métodos têm muitas ramificações (if/else, loops)? Valores altos indicam código difícil de testar e manter.
  • Código duplicado: Há violação do DRY (Don’t Repeat Yourself)?
  • Legibilidade: O código é fácil de entender? Nomes de variáveis/métodos são claros?

Testabilidade

• Separação de responsabilidades: O código permite testes unitários?
• Presença de testes: Foram adicionados/atualizados testes para a nova funcionalidade?
• Mocks e dependências: As dependências externas (ex.: bancos de dados) estão isoladas para testes?

Segurança

• Injeção de SQL/XSS: Há sanitização de entradas?
• Manuseio de dados sensíveis: Tokens, senhas ou PII estão expostos?
• Controle de permissões: Verificação de autorização em operações críticas.

Performance

• Loops/operações custosas: Ex.: consultas em loop, algoritmos O(n²).*
• Uso de memória: Alocações desnecessárias ou vazamentos?
• *Complexidade de Tempo (Time Complexity): O algoritmo escolhido é eficiente para grandes volumes de dados? O código segue boas práticas para reduzir a complexidade de tempo, evitando soluções ineficientes como O(n²) ou O(2ⁿ)quando uma alternativa O(n log n) ou O(n) poderia ser usada? Avaliar se a estrutura de dados e os algoritmos empregados são os mais adequados para o problema pode evitar gargalos de desempenho.

Documentação

• Comentários úteis: Explicam o “porquê” (não o “como”) de decisões complexas.
• Atualização de documentação: READMEs, Swagger, ou comentários de API foram ajustados?

Antes de Iniciar

• Contexto: Entenda o objetivo da mudança (issue/ticket relacionado).
• Escopo: Mantenha as revisões pequenas (até 200-400 linhas) para evitar fadiga.

Durante a Revisão

• Foco incremental: Analise em etapas (ex.: arquitetura, lógica, testes).
• Ferramentas:
  • Linters (ex.: ESLint, Pylint) para padrões de código.
  • Análise estática (ex.: SonarQube) para métricas de complexidade.
  • CI/CD: Verifique se os testes e builds passaram.

Comunicação

• Seja construtivo: Evite críticas pessoais. Ex.: “Como podemos simplificar esta condicional?” em vez de “Isso está confuso”.
• Faça perguntas: Ex.: “Qual o motivo de usar um singleton aqui?”.
• Priorize: Destaque bloqueadores (ex.: bugs) vs. sugestões opcionais (ex.: refatorar nomes).

• SOLID: Garante que o código seja flexível, mantenha baixo acoplamento e alta coesão. Violações frequentes incluem classes “Deus” (Single Responsibility) e injeção direta de dependências (Dependency Inversion).
• OOP: Assegura que o código seja modular e extensível. Código procedural em lugares onde OOP traria benefícios é um sinal de alerta.
• Complexidade: Código complexo aumenta o risco de bugs e dificulta a manutenção. Use métricas como complexidade ciclomática para identificar pontos críticos.
• Programação Funcional: Promove a imutabilidade, funções puras e a composição de funções para criar código mais previsível e fácil de testar. Evitar efeitos colaterais e priorizar a transformação de dados são práticas comuns. Linguagens como Haskell e Elm são exemplos que seguem esse paradigma.

Como Fazer Code Review para Programação Orientada a Objetos

Se o código segue um paradigma orientado a objetos, verifique se:

1. Encapsulamento: Os dados estão protegidos e a implementação interna das classes está oculta?
2. Uso adequado de herança e composição: A herança é justificada e não utilizada em excesso? A composição foi considerada como alternativa?
3. Aderência aos princípios SOLID: O código segue os princípios de design SOLID para garantir modularidade e flexibilidade?
4. Polimorfismo: Interfaces e classes abstratas são utilizadas de forma eficiente para evitar código duplicado e permitir extensibilidade?
5. Baixo acoplamento e alta coesão: As classes têm responsabilidades bem definidas e não dependem excessivamente umas das outras?

Como Fazer Code Review para Programação Funcional

Se o código segue um paradigma funcional, é essencial verificar se:

1. Imutabilidade: O código evita mutações de variáveis? Em JavaScript, por exemplo, const deve ser priorizado sobre let.
2. Uso de funções puras: As funções sempre produzem a mesma saída para a mesma entrada sem efeitos colaterais?
3. Composição de funções: Pequenas funções reutilizáveis são combinadas para criar lógica mais complexa?
4. Uso de Higher-Order Functions: Funções como map, reduce e filter são utilizadas ao invés de loops imperativos?
5. Efeitos colaterais controlados: Se há efeitos colaterais (ex.: chamadas a APIs, logs), eles estão bem isolados?

1. Revise por etapas: Arquitetura → Lógica → Estilo.
2. Não seja dogmático: SOLID/OOP/FP são guias, não regras absolutas. Avalie trade-offs.
3. Use checklists: Padronize critérios (ex.: Google’s Code Review Guidelines).
4. Revise testes com a mesma seriedade: Testes mal escritos são tão perigosos quanto código ruim.
5. Promova a aprendizagem: Compartilhe links ou exemplos de soluções melhores.

Exemplo de Perguntas para o Revisor

• “Como podemos reduzir a complexidade desta função?”
• “Essa classe segue o princípio de responsabilidade única?”
• “Há cenários não testados nesta condicional?”

O Code Review é uma prática essencial em times de desenvolvimento ágil, pois garante a qualidade do código, melhora a colaboração entre os desenvolvedores e reduz o risco de erros em produção. Aqui estão alguns pontos-chave sobre sua importância:

1. Melhoria na Qualidade do Código

O Code Review permite que desenvolvedores mais experientes ou mesmo colegas revisem o código em busca de bugs, más práticas, complexidade desnecessária e violações de padrões. Isso contribui para um código mais limpo, legível e eficiente.

2. Disseminação de Conhecimento

No desenvolvimento ágil, o conhecimento do sistema deve ser compartilhado entre os membros do time. Durante uma revisão, o revisor aprende sobre novas partes do código e o autor recebe feedback sobre como melhorar. Isso evita a dependência de um único desenvolvedor para determinadas funcionalidades.

3. Redução de Bugs e Problemas em Produção

A revisão do código ajuda a detectar erros antes que o código chegue à produção, reduzindo o custo de correção e aumentando a confiabilidade do sistema.

4. Adoção de Boas Práticas e Padrões

Times ágeis costumam seguir guidelines e padrões de código. O Code Review ajuda a garantir que essas diretrizes sejam seguidas, promovendo consistência no código e facilitando sua manutenção.

5. Feedback Contínuo e Melhoria da Equipe

O Code Review não é apenas uma validação, mas também um processo de aprendizado. Com feedbacks regulares, os desenvolvedores aprimoram suas habilidades e evoluem profissionalmente.

6. Facilitação da Integração Contínua (CI/CD)

Em metodologias ágeis, o código é frequentemente integrado ao repositório principal. Revisões garantem que esse código está bem estruturado, minimizando problemas durante a integração e o deploy.

7. Incentivo à Colaboração e Cultura de Equipe

Code Reviews promovem um ambiente colaborativo, onde todos se sentem responsáveis pela qualidade do software. Isso melhora a comunicação e fortalece o espírito de equipe.

Empatia é fundamental no code review e impacta diretamente na qualidade da comunicação, no crescimento do time e na cultura da equipe.

1. Cria um ambiente de aprendizado → Em vez de apenas apontar erros, um revisor empático ajuda os colegas a entenderem como melhorar o código.

2. Evita frustrações → Comentários ríspidos podem desmotivar quem recebe o review. Um feedback bem formulado torna a experiência produtiva.

3. Fomenta a colaboração → Um time que se sente confortável compartilhando código melhora a qualidade do projeto.

4. Ajuda a manter um tom positivo → Comentários devem ser construtivos, sugerindo melhorias em vez de apenas criticar.

Como aplicar empatia no code review?

Dê sugestões em vez de ordens → “Podemos melhorar esse trecho removendo a duplicação?” é melhor que “Isso está errado.”

Reconheça o esforço da outra pessoa → Um simples “Boa solução! Acho que podemos refatorar esse trecho para melhorar a legibilidade.” já muda a abordagem.

Explique o motivo das sugestões → Em vez de apenas dizer que algo está errado, explique o impacto da mudança.

Evite linguagem agressiva ou passivo-agressiva → Evite frases como “Isso está horrível” ou “Você sempre esquece disso”. Prefira um tom neutro e colaborativo.

Referências:

• Google’s Code Review Guidelines

Obrigada pela leitura <3

Curiosidade
Existe o “paradigma de desenvolvimento Extreme Go Horse (XGH) que dentre seus principios há o “Se funciona está pronto”, nesse estilo de desenvolvimento não existe code review 😅

0