Попытка разобраться, почему учебники девяностых и нулевых сформировали целое поколение инженеров, и можно ли применить их прагматичный подход сегодня, не приукрашая, не оптимизируя и не заменяя оригинальную логику.

Иногда кажется, что старые учебники были каким-то магическим артефактом. Не было модных фреймворков, не было размеченных веток в репозиториях, не было удобных IDE с автодополнением. Но почему-то человек, прошедший такую школу, легко ориентировался в алгоритмах, понимал, что происходит у него под руками, и мог работать практически в любом окружении. Мы сегодня привыкли к сложным инструментам, абстракциям поверх абстракций и методологиям, которые требуют больше времени на обсуждение, чем на реализацию. А ведь было вр��мя, когда задачи решали иначе, пусть и топорно, зато честно.

Мне захотелось на время вернуться в ту эпоху - взять один из типичных учебников того времени и попробовать перенести его подходы в современность. Без улучшений, без чересчур навороченных инструментов, только оригинальная методика: четкая структура, минимум зависимостей и максимум здравого смысла. И пока я продирался через пожелтевшие страницы, возник один вопрос к читателю: вам тоже иногда кажется, что мы начали усложнять очевидное просто потому, что можем?

Забытое чувство предсказуемости

Открывая старые учебники, поражаешься тому, насколько там все прямолинейно. Если речь идет о сортировке — сначала объяснение принципа, потом схема, потом код. И код всегда полностью рабочий. Никаких дополнительных уровней абстракции, никаких расширений, только базовая логика. Возникает мысль: а что если применить этот подход в современных условиях? Допустим, взять тривиальную задачу — сортировка огромного массива данных — и попробовать решить ее так, как учили тогда, на примере языка C.

Вот типичный фрагмент кода из тех времен (язык C):

#include <stdio.h>

void bubble(int arr[], int n) {
    int i, j, tmp;
    for (i = 0; i < n - 1; i++) {
        for (j = 0; j < n - i - 1; j++) {
            if (arr[j] > arr[j + 1]) {
                tmp = arr[j];
                arr[j] = arr[j + 1];
                arr[j + 1] = tmp;
            }
        }
    }
}

int main() {
    int data[] = {5, 3, 8, 4, 2};
    int size = sizeof(data) / sizeof(data[0]);
    bubble(data, size);
    for (int i = 0; i < size; i++)
        printf("%d ", data[i]);
}

Читая этот код, словно слышишь голос преподавателя: если алгоритм работает медленно — не ной, перепиши руками. И ведь работало. Мы забыли это ощущение предсказуемости: если функция делает одно дело, она делает именно его. Задумывались ли вы, сколько сегодня скрытых слоев между вашим кодом и реальным исполнением?

Инженерия по принципу минимального шума

Одно из самых ценных открытий, которые я сделал, перелистывая свои старые конспекты, — идея минимального шума. Все примеры того времени строились логично и последовательно: сначала описание задачи, потом простейший алгоритм, далее улучшение, но без обилия слов. Мы жили в условиях дефицита информации, и, возможно, именно поэтому каждый байт текста был на вес золота.

Решил примерить это на современную задачу — обработку больших текстовых логов. Вместо того, чтобы сразу тянуть готовые парсеры, попробовал подойти так, как учили раньше: написать все руками. В качестве примера выбрал язык Python, но намеренно использовал только базовые возможности.

def extract_lines(path, keyword):
    result = []
    with open(path, 'r') as f:
        for line in f:
            if keyword in line:
                result.append(line.strip())
    return result

data = extract_lines('system.log', 'ERROR')
for d in data:
    print(d)

Очень простая логика, без ухищрений. И что интересно — в некоторых ситуациях такой подход работает быстрее и стабильнее, чем современные тяжелые библиотеки. И тут вдруг понимаешь, что старые учебники не учили нас познавать мир технологий. Они учили нас не шуметь. Вы тоже это замечаете, когда сталкиваетесь с чересчур умными инструментами?

Принцип прозрачной ответственности

Если отбросить ностальгию, в старых методах есть важная мысль: каждая часть программы должна быть прозрачной. Не красивой, не модной, не гибкой, а именно прозрачной. Когда читаешь код того времени, сразу видно, где начинается логика, где заканчивается, что хранится в памяти, какие данные меняются и как все связано.

Я решил проверить, получится ли сделать современный небольшой модуль с тем же принципом. Взял задачу создания простейшего HTTP-обработчика без каких-либо фреймворков. Вот пример на языке Go:

package main

import (
    "fmt"
    "net/http"
)

func handler(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
    fmt.Fprintf(w, "Hello from oldschool style")
}

func main() {
    http.HandleFunc("/", handler)
    http.ListenAndServe(":8080", nil)
}

Тут нет изящных паттернов, роутеров, middleware, зависимости не разрастаются с каждым чихом. Все просто и прозрачно. Каждая строка делает ровно то, что написано. В какой-то момент я поймал себя на мысли, что такой код проще поддерживать, чем модные решения. Скажите честно: неужели мы усложнили даже элементарные вещи ради видимой архитектурности?

Честность низкоуровневых решений

Еще один момент, который редко встречается сегодня: в старых учебниках многое объясняли через низкий уровень. Не только как работает алгоритм, но и что происходит глубже: память, стек, регистры, циклы, сравнения. Сейчас такие объяснения выглядят пугающе, но только пока не попробуешь вернуть их в практику. Я решил повторить упражнение из тех времен — реализовать примитивную строковую операцию на языке Assembly для архитектуры x86.

section .data
    text db "hello", 0

section .text
    global _start

_start:
    mov edx, 5
    mov ecx, text
    mov ebx, 1
    mov eax, 4
    int 0x80

    mov eax, 1
    xor ebx, ebx
    int 0x80

Этот пример по современным меркам бесполезный. Но он дает ощущение честности: ты буквально видишь, как данные проходят путь от памяти к выводу. Старые авторы учили понимать машину, а не только язык. И пока пишешь такой код, появляется то самое чувство причастности к процессу, которого часто не хватает при работе с высокоуровневыми инструментами.

Попытка соединить эпохи

Пожалуй, главное открытие в этом эксперименте — старые подходы не устарели. Они просто не вписываются в наш ритм. Мы живем между дедлайнами, обсуждениями, тасками и интеграциями. Но если вынуть старый учебник, открыть первую главу и попробовать выполнить задания буквально, без упрощений, происходит неожиданное: ты начинаешь решать задачи быстрее. Потому что мысль становится структурной, прямолинейной, не затуманенной лишними выборами.

Большой вопрос к вам, читатели: пробовали ли вы когда-нибудь переписать современную задачу методами, которым вас учили в начале двухтысячных? Попробуйте хотя бы маленький фрагмент. Отключите инструменты, пишите руками. И, возможно, вы почувствуете то же, что почувствовал я — будто вернулся в место, которое давно хотел найти снова.