Pomysły Edsgera Dijkstry na programowanie strukturalne wyjaśniają, dlaczego zdyscyplinowany, prosty kod pozostaje poprawny i łatwy w utrzymaniu, gdy zespoły, funkcje i systemy rosną.
Oprogramowanie rzadko zawodzi dlatego, że nie da się go napisać. Zawodzi, ponieważ rok później nikt nie może bezpiecznie go zmienić.
Wraz z rozrostem bazy kodu każda „mała” zmiana zaczyna falować: poprawka błędu psuje odległą funkcjonalność, nowe wymaganie wymusza przepisywanie, a prosty refactor zamienia się w tydzień starannej koordynacji. Trudne nie jest dodawanie kodu — trudne jest utrzymanie przewidywalności zachowania, gdy wszystko wokół się zmienia.
Edsger Dijkstra twierdził, że poprawność i prostota powinny być celami pierwszorzędnymi, a nie dodatkami. Zysk nie jest akademicki. Gdy system jest łatwiejszy do rozumienia, zespoły spędzają mniej czasu na gaszeniu pożarów, a więcej na budowaniu.
Kiedy ludzie mówią, że oprogramowanie musi „skalować”, często mają na myśli wydajność. Punkt widzenia Dijkstry jest inny: rośnie też złożoność.
Skalowanie objawia się jako:
Programowanie strukturalne nie polega na rygorze dla samego rygoru. Chodzi o wybór przepływu sterowania i dekompozycji, które ułatwiają odpowiedź na dwa pytania:
Gdy zachowanie jest przewidywalne, zmiana staje się rutyną, a nie ryzykiem. Dlatego Dijkstra ma znaczenie: jego dyscyplina uderza w prawdziwe wąskie gardło rosnącego oprogramowania — w możliwość jego zrozumienia na tyle dobrze, by je ulepszać.
Edsger W. Dijkstra (1930–2002) był holenderskim informatykiem, który ukształtował sposób myślenia programistów o budowaniu niezawodnego oprogramowania. Pracował nad wczesnymi systemami operacyjnymi, wniósł wkład w algorytmy (w tym algorytm najkrótszej ścieżki, który nosi jego nazwisko) i — co najważniejsze dla codziennych programistów — promował ideę, że programowanie powinno być czymś, co potrafimy uzasadnić, a nie tylko czymś, co próbujemy aż „wydaje się działać”.
Dijkstra mniej interesował się tym, czy program da się tak skonfigurować, żeby dla kilku przykładów zwracał poprawne wyniki, a bardziej — czy potrafimy wyjaśnić, dlaczego jest poprawny dla istotnych przypadków.
Jeśli potrafisz określić, co fragment kodu ma robić, powinieneś umieć krok po kroku uzasadnić, że naprawdę to robi. Taki sposób myślenia prowadzi naturalnie do kodu łatwiejszego do śledzenia, prostszego do przeglądu i mniej zależnego od heroicznego debugowania.
Pisma Dijkstry bywają bezkompromisowe. Krytykował „sprytne” sztuczki, nieporządny przepływ sterowania i nawyki kodowania, które utrudniają rozumowanie. Surowość nie polegała na dbaniu o styl; chodziła o redukcję niejednoznaczności. Gdy znaczenie kodu jest jasne, tracisz mniej czasu na dyskusje o intencjach i więcej na weryfikację zachowania.
Programowanie strukturalne to praktyka budowania programów z niewielkiego zestawu czytelnych struktur sterowania — sekwencja, selekcja (if/else) i iteracja (pętle) — zamiast poplątanych skoków w przepływie. Cel jest prosty: sprawić, by ścieżka przez program była zrozumiała, aby można było ją wyjaśnić, utrzymać i zmieniać z pewnością.
Ludzie często opisują jakość oprogramowania jako „szybkie”, „ładne” lub „bogate w funkcje”. Użytkownicy odczuwają poprawność inaczej: jako cichą pewność, że aplikacja ich nie zaskoczy. Gdy poprawność istnieje, nikt tego nie zauważa. Gdy jej brakuje, reszta przestaje się liczyć.
„Działa teraz” zwykle oznacza, że przetestowano kilka ścieżek i otrzymano oczekiwany rezultat. „Działa dalej” oznacza, że zachowuje zamierzone właściwości w czasie, w przypadkach brzegowych i przy zmianach — po refaktoryzacji, nowych integracjach, większym obciążeniu i po tym, jak nowi członkowie zespołu dotkną kodu.
Funkcja może „działać teraz”, a mimo to być krucha:
Poprawność polega na usuwaniu tych ukrytych założeń — albo ich jawnej dokumentacji.
Niewielki błąd rzadko pozostaje mały, gdy oprogramowanie rośnie. Jeden niepoprawny stan, jeden błąd o przesunięciu o jeden, czy jedna niejasna reguła obsługi błędów zostaje skopiowana do nowych modułów, opakowana przez inne usługi, cache'owana, powtarzana lub „obejściowana”. Z czasem zespoły przestają pytać „co jest prawdą?” i zaczynają pytać „co zazwyczaj się zdarza?”. Wtedy reagowanie na incydenty zamienia się w archeologię.
Mnożnikiem jest zależność: drobne niewłaściwe zachowanie zamienia się w wiele zachowań po stronie downstream, z własnymi częściowymi naprawami.
Czytelny kod poprawia poprawność, bo poprawia komunikację:
Poprawność oznacza: dla wejść i sytuacji, które deklarujemy wspierać, system konsekwentnie produkuje wyniki, które obiecujemy — a gdy nie może, zawodzi w przewidywalny, wytłumaczalny sposób.
Prostota nie polega na robieniu kodu „uroczym”, minimalnym czy sprytnym. Chodzi o uczynienie zachowania łatwym do przewidzenia, wyjaśnienia i modyfikacji bez obaw. Dijkstra cenił prostotę, ponieważ poprawia ona naszą zdolność do rozumowania o programach — szczególnie gdy baza kodu i zespół rosną.
Prosty kod utrzymuje niewielką liczbę konceptów jednocześnie: jasny przepływ danych, czytelny przepływ sterowania i wyraźne odpowiedzialności. Nie każe czytelnikowi symulować wielu alternatywnych ścieżek w głowie.
Prostota to nie:
Wiele systemów staje się trudnych do zmiany nie dlatego, że domena jest złożona, lecz dlatego, że dodajemy przypadkową złożoność: flagi wchodzące ze sobą w interakcje w nieoczekiwany sposób, łatki na specjalne przypadki, które nigdy nie zostają usunięte, warstwy istniejące głównie po to, by obejść wcześniejsze decyzje.
Każdy dodatkowy wyjątek to podatek na zrozumienie. Koszt pojawia się później, gdy ktoś próbuje naprawić błąd i odkrywa, że zmiana w jednym miejscu subtelnie psuje kilka innych.
Gdy projekt jest prosty, postęp przychodzi dzięki stałej pracy: przeglądy możliwe do zrobienia, mniejsze dify i mniej awaryjnych poprawek. Zespoły nie potrzebują „bohaterskich” programistów, którzy pamiętają każdy historyczny wyjątek lub potrafią debugować pod presją o 2 w nocy. Zamiast tego system wspiera normalne ludzkie zakresy uwagi.
Test praktyczny: jeśli ciągle dodajesz wyjątki („chyba że…”, „z wyjątkiem, gdy…”, „tylko dla tego klienta…”), prawdopodobnie kumulujesz przypadkową złożoność. Preferuj rozwiązania redukujące rozgałęzienia w zachowaniu — jedna spójna reguła bije pięć wyjątków, nawet jeśli ta reguła jest nieco bardziej ogólna, niż początkowo myślałeś.
Programowanie strukturalne to prosta idea o dużych konsekwencjach: pisz kod tak, żeby ścieżka jego wykonania była łatwa do śledzenia. Mówiąc prosto, większość programów da się zbudować z trzech bloków konstrukcyjnych — sekwencja, selekcja i powtarzanie — bez polegania na poplątanych skokach.
if/else, switch).for, while).Gdy przepływ sterowania jest zbudowany z tych struktur, zwykle możesz wyjaśnić, co program robi, czytając od góry do dołu, bez „teleportowania się” po pliku.
Zanim programowanie strukturalne stało się normą, wiele kodów opierało się na dowolnych skokach (klasyczny styl goto). Problem nie polega na tym, że skoki są zawsze złe; chodzi o to, że nieograniczone skoki tworzą ścieżki wykonania trudne do przewidzenia. Kończysz z pytaniami typu „Jak tu trafiliśmy?” i „Jaki jest stan tej zmiennej?” — a kod nie odpowiada jasno.
Jasny przepływ sterowania pomaga ludziom zbudować poprawny model mentalny. Na tym modelu polegasz podczas debugowania, przeglądu pull requesta czy zmiany zachowania pod presją czasu.
Gdy struktura jest spójna, modyfikacja staje się bezpieczniejsza: możesz zmienić jedną gałąź bez przypadkowego wpływu na inną albo zrefaktoryzować pętlę bez pominięcia ukrytego punktu wyjścia. Czytelność to nie tylko estetyka — to fundament, żeby zmieniać zachowanie z pewnością, nie łamiąc istniejących funkcji.
Dijkstra proponował prostą ideę: jeśli potrafisz wytłumaczyć, dlaczego kod jest poprawny, możesz zmieniać go z mniejszym lękiem. Trzy małe narzędzia rozumowania czynią to praktyczne — bez zamieniania zespołu w matematyków.
Inwariant to fakt, który pozostaje prawdziwy podczas działania fragmentu kodu, szczególnie wewnątrz pętli.
Przykład: sumujesz ceny w koszyku. Przydatny inwariant to: „total równa się sumie wszystkich przetworzonych do tej pory pozycji.” Jeśli to stwierdzenie pozostaje prawdziwe na każdym kroku, to po zakończeniu pętli wynik jest godny zaufania.
Inwarianty są silne, bo skupiają uwagę na tym, co nigdy nie może się złamać, a nie tylko na tym, co ma się wydarzyć dalej.
Precondition to to, co musi być prawdą przed uruchomieniem funkcji. Postcondition to to, co funkcja gwarantuje po zakończeniu.
Przykłady z życia:
W kodzie precondition może brzmieć: „lista wejściowa jest posortowana”, a postcondition: „lista wyjściowa jest posortowana i zawiera te same elementy plus wstawiony element.”
Gdy je zapiszesz (nawet nieformalnie), projekt staje się ostrzejszy: decydujesz, czego funkcja oczekuje i co obiecuje, i naturalnie robisz ją mniejszą i bardziej skoncentrowaną.
W przeglądach przesuwa to dyskusję z stylu („napisałbym to inaczej”) na poprawność („Czy ten kod utrzymuje inwariant?” „Czy egzekwujemy precondition, czy tylko ją dokumentujemy?”).
Nie potrzebujesz formalnych dowodów, żeby odnieść korzyść. Wybierz najbardziej błędogenną pętlę lub najbardziej zawiłą aktualizację stanu i dodaj jednowierszowy komentarz-inwariant nad nią. Kiedy ktoś później edytuje kod, ten komentarz działa jak bariera: jeśli zmiana łamie to założenie, kod przestaje być bezpieczny.
Testowanie i rozumowanie dążą do tego samego rezultatu — oprogramowania zachowującego się zgodnie z zamierzeniem — ale robią to inaczej. Testy odkrywają problemy przez próbowanie przykładów. Rozumowanie zapobiega całym kategoriom problemów, czyniąc logikę jawną i sprawdzalną.
Testy to praktyczna siatka bezpieczeństwa. Wyłapują regresje, weryfikują scenariusze zbliżone do rzeczywistych i dokumentują oczekiwane zachowanie tak, żeby cały zespół mógł je uruchomić.
Ale testy mogą wykazać jedynie obecność błędów, nie ich brak. Żaden zestaw testów nie pokryje każdego wejścia, każdej wariancji czasowej ani każdej interakcji między funkcjami. Wiele błędów „u mnie działa” bierze się z nieprzetestowanych kombinacji: rzadkie wejście, specyficzna kolejność operacji lub subtelny stan pojawiający się po kilku krokach.
Rozumowanie polega na dowodzeniu własności kodu: „ta pętla zawsze się kończy”, „ta zmienna nigdy nie jest ujemna”, „ta funkcja nigdy nie zwraca nieprawidłowego obiektu”. Przy dobrym zastosowaniu eliminuje całe klasy defektów — szczególnie dotyczące granic i przypadków brzegowych.
Ograniczeniem jest wysiłek i zakres. Pełne, formalne dowody dla całego produktu rzadko są opłacalne. Rozumowanie działa najlepiej selektywnie: nad kluczowymi algorytmami, przepływami wrażliwymi na bezpieczeństwo, logiką finansową i współbieżnością.
Używaj testów szeroko i stosuj głębsze rozumowanie tam, gdzie awaria jest kosztowna.
Praktycznym mostem między nimi jest uczynienie intencji wykonalną:
Te techniki nie zastępują testów — wzmacniają siatkę. Zamieniają niejasne oczekiwania w sprawdzalne reguły, co utrudnia pisanie błędów i ułatwia ich diagnozę.
„Sprytny” kod często wydaje się zwycięski w danej chwili: mniej linii, sprytna sztuczka, one-liner, który sprawia, że czujesz się mądrze. Problem w tym, że spryt nie skaluje w czasie ani między ludźmi. Po sześciu miesiącach autor zapomina sztuczkę. Nowy członek zespołu czyta kod dosłownie, nie dostrzega ukrytego założenia i zmienia go tak, że psuje zachowanie. To „dług sprytu”: krótkoterminowa szybkość kupiona kosztem długoterminowego zamieszania.
Punkt Dijkstry nie brzmiał „pisz nudny kod” jako preferencja stylu — chodziło o to, że zdyscyplinowane ograniczenia ułatwiają rozumowanie o programach. W zespole ograniczenia też zmniejszają zmęczenie decyzyjne. Jeśli wszyscy znają domyśły (jak nazywać rzeczy, jak strukturyzować funkcje, co oznacza „done”), przestajecie w każdej prośbie o pull request ponownie rozstrzygać podstawy. Ten czas wraca do pracy produktowej.
Dyscyplina przejawia się w rutynowych praktykach:
Kilka konkretnych nawyków zapobiega kumulowaniu długu sprytu:
calculate_total() niż do_it()).Dyscyplina to nie perfekcja — to sprawianie, że następna zmiana jest przewidywalna.
Modułowość to nie tylko „dzielenie kodu na pliki”. To izolowanie decyzji za czytelnymi granicami, tak aby reszta systemu nie musiała znać (ani przejmować się) szczegółami wewnętrznymi. Moduł ukrywa zawiłości — struktury danych, przypadki brzegowe, tricki wydajnościowe — i udostępnia małą, stabilną powierzchnię.
Gdy przychodzi żądanie zmiany, idealnym rezultatem jest: zmienia się jeden moduł, a reszta pozostaje nienaruszona. To praktyczne znaczenie „utrzymywania zmiany lokalnej”. Granice zapobiegają przypadkowemu sprzężeniu — kiedy aktualizacja jednej funkcji cicho psuje trzy inne, bo latami korzystały z tych samych założeń.
Dobra granica ułatwia też rozumowanie. Jeśli potrafisz powiedzieć, co moduł gwarantuje, możesz rozumować o większym programie bez czytania całej jego implementacji za każdym razem.
Interfejs to obietnica: „Dając takie wejścia, zwrócę takie wyjścia i utrzymam te reguły.” Gdy ta obietnica jest klarowna, zespoły mogą pracować równolegle:
To nie biurokracja — to tworzenie bezpiecznych punktów koordynacji w rosnącej bazie kodu.
Nie potrzebujesz wielkiej rewizji architektury, żeby poprawić modułowość. Wypróbuj te lekkie kontrole:
Dobre granice zamieniają „zmianę” z wydarzenia obejmującego cały system w lokalną edycję.
Gdy oprogramowanie jest małe, możesz „mieć wszystko w głowie”. W skali to przestaje być prawdą — i pojawiają się znane tryby awarii.
Typowe objawy wyglądają tak:
Główne założenie Dijkstry było takie, że ludzie są wąskim gardłem. Jasny przepływ sterowania, małe zdefiniowane jednostki i kod, który można rozumieć, to nie wybory estetyczne — to mnożniki zdolności.
W dużej bazie kodu struktura działa jak kompresja dla zrozumienia. Jeśli funkcje mają jawne wejścia/wyjścia, moduły mają nazwane granice, a „scenariusz szczęśliwy” nie jest splątany ze wszystkimi przypadkami brzegowymi, deweloperzy spędzają mniej czasu na rekonstruowaniu intencji i więcej na świadomych zmianach.
Wraz ze wzrostem liczby osób koszty komunikacji rosną szybciej niż liczba linii. Zdyscyplinowany, czytelny kod zmniejsza ilość plemiennej wiedzy potrzebnej do bezpiecznego uczestnictwa.
W praktyce widać to od razu w onboardingu: nowi inżynierowie mogą podążać za przewidywalnymi wzorcami, nauczyć się niewielkiego zestawu konwencji i wprowadzać zmiany bez długiego przeglądu „pułapek”. Kod sam uczy systemu.
Podczas incydentu czasu jest mało, a pewność krucha. Kod napisany z jawnymi założeniami (preconditions), sensownymi sprawdzeniami i prostym przepływem sterowania łatwiej prześledzić pod presją.
Co równie ważne, zdyscyplinowane zmiany łatwiej cofnąć. Mniejsze, lokalne edycje z klarownymi granicami zmniejszają szansę, że rollback wywoła nowe awarie. Efekt nie jest perfekcją — to mniej niespodzianek, szybsze odzyskiwanie i system, który pozostaje utrzymywalny w miarę upływu lat i przyrostu współautorów.
Punkt Dijkstry nie brzmiał „pisz kod po staremu”. Brzmiał: „pisz kod, który potrafisz wyjaśnić.” Możesz przyjąć to podejście bez zamieniania każdej funkcji w formalny dowód.
Zacznij od wyborów, które czynią rozumowanie tanim:
Dobry heurystyk: jeśli nie potrafisz streścić, co funkcja gwarantuje, w jednym zdaniu, prawdopodobnie robi za dużo.
Nie potrzebujesz wielkiego sprintu refaktoryzacyjnego. Wprowadzaj strukturę na styku komponentów:
isEligibleForRefund)Te ulepszenia są inkrementalne: zmniejszają obciążenie poznawcze dla następnej zmiany.
Przy przeglądzie (lub pisząc zmianę) zapytaj:
Jeśli recenzenci nie potrafią szybko odpowiedzieć, kod sygnalizuje ukryte zależności.
Komentarze, które powtarzają kod, szybko się starzeją. Zamiast tego zapisz dlaczego kod jest poprawny: kluczowe założenia, przypadki brzegowe, które chronisz, i co się złamie, gdy owe założenia przestaną być prawdziwe. Krótka notatka typu „Inwariant: total zawsze równa się sumie przetworzonych elementów” może być cenniejsza niż akapit narracji.
Jeśli chcesz lekkiego miejsca na zbieranie takich nawyków, zgromadź je w wspólnym checkliście (zobacz /blog/practical-checklist-for-disciplined-code).
Współczesne zespoły coraz częściej używają AI, by przyspieszyć dostarczanie. Ryzyko jest znane: szybkość dziś może zamienić się w zamęt jutro, jeśli wygenerowany kod będzie trudny do wyjaśnienia.
Dijkstra-przyjazny sposób używania AI to traktować je jako akcelerator strukturalnego myślenia, a nie jego zastępstwo. Na przykład, budując w Koder.ai — platformie vibe-coding, gdzie tworzysz aplikacje web, backend i mobilne przez chat — możesz utrzymać nawyki „rozumowania najpierw” przez jawne zapytania i kroki przeglądu:
Nawet jeśli ostatecznie eksportujesz kod i uruchamiasz go gdzie indziej, ta sama zasada obowiązuje: wygenerowany kod powinien być kodem, który potrafisz wyjaśnić.
To lekki „Dijkstra-przyjazny” checklist, którego możesz używać podczas przeglądów, refaktorów lub przed mergem. Nie chodzi o codzienne pisanie dowodów — chodzi o uczynienie poprawności i jasności wartością domyślną.
total zawsze równa się sumie przetworzonych elementów” zapobiega subtelnym błędom.Wybierz jeden zagracony moduł i najpierw uporządkuj przepływ sterowania:
Następnie dodaj kilka skoncentrowanych testów wokół nowych granic. Jeśli chcesz więcej wzorców jak ten, zobacz powiązane wpisy na /blog.
Ponieważ wraz z rozrostem kodu główną przeszkodą staje się zrozumienie—nie samo pisanie. Nacisk Dijkstry na przewidywalny przepływ sterowania, jasne kontrakty i poprawność zmniejsza ryzyko, że „mała zmiana” wywoła niespodziewane zachowanie gdzie indziej, co właśnie spowalnia zespoły w czasie.
W tym kontekście „skalowanie” dotyczy bardziej mnożącej się złożoności niż wydajności:
Te siły sprawiają, że przewidywalność i możliwość rozumowania są ważniejsze niż sprytne sztuczki.
Programowanie strukturalne faworyzuje zestaw czytelnych struktur sterowania:
if/else, switch)for, while)Celem nie jest sztywność, lecz uczynienie ścieżek wykonania łatwymi do śledzenia, tak żeby można było wyjaśnić zachowanie, przejrzeć zmiany i debugować bez „teleportowania się” po kodzie.
Problemem jest nieograniczone przeskakiwanie, które tworzy trudne do przewidzenia ścieżki i niejasny stan. Gdy przepływ sterowania jest splątany, programiści tracą czas na odpowiedzi na podstawowe pytania typu „Jak tu trafiliśmy?” i „Jaki jest teraz stan tej zmiennej?”.
Nowoczesne odpowiedniki to głęboko zagnieżdżone rozgałęzienia, porozrzucane wczesne zwroty i ukryte zmiany stanu, które utrudniają śledzenie zachowania.
Poprawność to „cicha cecha”, na której polegają użytkownicy: system konsekwentnie robi to, co obiecujemy, a w razie błędu zawodzi w przewidywalny, wytłumaczalny sposób. To różnica między „działa w kilku przykładach” a „działa nadal po refaktorach, integracjach i pojawieniu się przypadków brzegowych”.
Zależności wzmacniają błędy. Mały nieprawidłowy stan czy błąd graniczny jest kopiowany, cache'owany, ponawiany, opakowywany i „obejściowy” w innych modułach i usługach. Z czasem zespoły przestają pytać „co jest prawdą?” i zaczynają polegać na „co zwykle się dzieje”, co utrudnia reagowanie na incydenty i zwiększa ryzyko zmian.
Prostota to niewiele idei w ruchu naraz: jasny przepływ danych, czytelny przepływ sterowania i wyraźne odpowiedzialności. Nie chodzi o mniej linii kodu ani o sprytne, gęste one-linery.
Dobry test: czy zachowanie pozostaje przewidywalne, gdy wymagania się zmieniają? Jeśli do każdego nowego przypadku dodajesz „chyba że…”, narasta przypadkowa złożoność.
Inwariant to fakt, który pozostaje prawdziwy podczas działania fragmentu kodu, szczególnie w pętli. Lekki sposób użycia:
total równa się sumie przetworzonych elementów”)To sprawia, że późniejsze zmiany są bezpieczniejsze, bo następna osoba wie, czego nie wolno złamać.
Testy znajdują błędy, próbując przykłady; rozumowanie zapobiega całym klasom błędów, czyniąc logikę jawną. Testy nie mogą dowieść braku defektów — nie pokrywają każdego wejścia ani każdej kombinacji czasowej. Rozumowanie jest szczególnie wartościowe tam, gdzie koszt błędu jest wysoki (pieniądze, bezpieczeństwo, współbieżność).
Praktyczne połączenie: szerokie testy + celowane asercje + jaskrawe preconditions/postconditions wokół krytycznej logiki.
Zacznij od małych, powtarzalnych ruchów, które zmniejszają obciążenie poznawcze:
To inkrementalne „upgrade’y struktury”, które upraszczają przyszłe zmiany bez konieczności przebudowy całego systemu.