Hacker News 의견

• DRY 원칙의 초기 적용: 처음부터 DRY 원칙을 적용하는 것이 좋음. 비슷한 데이터를 별도로 처리하는 대신 공통 코드베이스를 사용하는 것이 효율적임.

• 베스트 프랙티스의 우선순위: 모든 베스트 프랙티스가 동일하지 않음. 가독성과 응집성을 우선시하는 것이 중요함. 코드 작성은 최선의 프랙티스를 선택하는 과정임.

• DRY 원칙의 오해: DRY는 코드 중복이 아닌 정보/지식 중복을 방지하는 것임. 코드 중복에만 집중하면 불필요한 최적화로 이어질 수 있음.

• 재사용성 문제: 특정 기능이 다른 상황에서 재사용되지 않는 경우가 있음. 중복 작업을 피하기 위해 더 나은 접근법이 필요함.

• 복잡한 DRY 솔루션의 문제: 반복 코드가 복잡한 DRY 솔루션보다 나을 때가 있음. 너무 빠르게 DRY를 적용하면 예상치 못한 구조적 문제를 초래할 수 있음.

• DRY는 베스트 프랙티스가 아님: 반복은 종종 추상화가 필요한 신호임. 무분별한 DRY 적용은 중급 엔지니어들이 자주 저지르는 실수임.

• 간단한 코드 예시: 두 함수가 하나의 함수로 통합될 수 있음. 리팩토링의 장단점을 명확히 설명하는 것이 중요함.

• DRY 코드의 유지보수 문제: DRY 코드는 복잡해져서 유지보수가 어려워질 수 있음. 반면, WET 코드는 단순하지만 변경이 예측 가능함.

• DRY 원칙의 부작용: DRY 원칙이 코드베이스를 복잡하게 만들어 유지보수가 어려워질 수 있음. 일부 클린 코드 책들이 산업에 부정적인 영향을 미쳤음.

• 일반화와 성능: 일반화는 성능에 부정적인 영향을 미칠 수 있음. 특정 데이터 패턴에 맞춘 코드 중복이 성능 최적화에 도움이 될 수 있음.