O código determinístico produz a mesma saída para a mesma entrada sempre, sem dependência de fatores externos, como tempo, geradores de números aleatórios ou comportamento imprevisível do sistema. Conseguir isso requer atenção cuidadosa a vários aspectos da implementação:

1. Eliminando fontes não determinísticas:

* Evite `time ()` ou funções semelhantes: Essas funções retornam valores que mudam com o tempo. Em vez disso, use um valor de semente fixo ou um registro de data e hora passados ​​explicitamente se forem necessárias informações de tempo para reprodutibilidade.
* Substitua os geradores de números aleatórios por outros determinísticos: Em vez de usar geradores de números aleatórios fornecidos pelo sistema (como `rand ()` no módulo `aleatório 'c ou python), use geradores de números pseudo-aleatórios (PRNGs) que são inicializados com uma semente fixa. Isso garante que a mesma sequência de números "aleatórios" seja gerada sempre. As bibliotecas geralmente fornecem prngs determinísticos; Caso contrário, pode ser necessário implementar um algoritmo adequado como Mersenne Twister.
* lidar com dependências externas de forma consistente: Se o seu código interage com sistemas externos (bancos de dados, arquivos, redes), verifique se as interações sempre produzirão o mesmo resultado para a mesma entrada. Isso geralmente envolve o controle meticuloso da versão de fontes de dados externas e o tratamento cuidadoso das operações de E/S.
* Evite estado global mutável: As variáveis ​​globais podem mudar inesperadamente, quebrando o determinismo. Favorecer os dados de aprovação como argumentos da função e os resultados retornando, em vez de confiar no estado mutável compartilhado.
* Controle Concorrência cuidadosamente: O paralelismo e a simultaneidade (multithreading, multiprocessamento) podem introduzir não determinismo devido a condições de corrida e variações de agendamento. Se for necessária simultaneidade, use técnicas como bloqueios e primitivas de sincronização para controlar cuidadosamente a ordem das operações, garantindo a mesma saída, independentemente das escolhas do agendador. Considere o uso de algoritmos de agendamento determinístico, se disponível no seu ambiente de tempo de execução.

2. Manipulação de dados cuidadosa:

* Defina dados imutabilidade: Se possível, projete suas estruturas de dados para serem imutáveis. Isso impede que mudanças inesperadas alterem o comportamento do programa. Em idiomas com estruturas de dados mutáveis, crie cópias defensivas para evitar a modificação acidental de dados compartilhados.
* Especifique a entrada de dados com precisão: Defina claramente o formato de entrada e as restrições. Isso elimina a ambiguidade e o comportamento inesperado causado por variações nos dados de entrada.
* Lidar com exceções previsivelmente: Use blocos `Try-exceto` (ou similares) para lidar com possíveis exceções de maneira graciosa e consistente. Não confie no tratamento de erros implícitos ou nas exceções não atendidas que podem causar resultados imprevisíveis. Erros de log de forma consistente, possivelmente usando um identificador exclusivo para rastrear um caminho de execução específico para análise posterior.

3. Estrutura e design de código:

* Design modular: Divida o código complexo em módulos menores e independentes. Isso melhora a legibilidade, a manutenção e ajuda a isolar fontes de não determinismo.
* Teste completo: Empregue testes de unidade e teste de integração para verificar rigorosamente o comportamento determinístico do seu código sob várias entradas. Inclua testes que direcionam especificamente fontes potenciais de não determinismo.
* Controle de versão: Use o controle da versão (por exemplo, Git) para rastrear alterações de código e versões de dados. Isso permite que você reproduza os dados exatos e dados de entrada usados ​​para obter uma saída específica.
* Documentação: Documente quaisquer suposições sobre dependências externas, dados de entrada ou variáveis ​​de ambiente que afetam o comportamento do programa. Isso é essencial para a reprodutibilidade.


Ao aderir a esses princípios, você pode melhorar significativamente as chances de criar código determinístico que produz resultados consistentes e previsíveis, o que é crucial para muitas aplicações, particularmente em áreas como computação científica, modelagem financeira e sistemas críticos de segurança. Lembre -se de que o determinismo perfeito é frequentemente um objetivo desafiador, e é essencial uma consideração cuidadosa de todas as fontes potenciais de variação.