วิธีอ่านซอร์สโค้ด: ตัวอย่างจาก Frappe Framework
การอ่านซอร์สโค้ดคือสุดยอดทักษะของนักพัฒนา
ไม่ว่าคุณจะต้องการ contribute โอเพนซอร์ส แก้บั๊ก หรือแค่อยากรู้ว่าระบบที่คุณใช้ทำงานอย่างไร “การอ่านและเข้าใจโค้ดขนาดใหญ่” คือทักษะสำคัญ
ในโพสต์นี้ ผมขอแนะนำแนวทางการอ่านซอร์สโค้ด ด้วยตัวอย่างจริงจาก Frappe Framework (เอ็นจิ้นของ ERPNext)
⭐ แนวทางทั่วไปในการอ่านซอร์สโค้ด
ก่อนจะลงมืออ่านโค้ดของโปรเจ็กต์ใด ๆ ลองดูเคล็ดลับเหล่านี้ ใช้ได้กับ Frappe และทุกโค้ดเบสขนาดใหญ่:
- เริ่มจากอ่านเอกสาร
- ไล่อ่าน README, wiki, และ documentation เพื่อเข้าใจวัตถุประสงค์และโครงสร้างหลัก
- สำรวจโครงสร้างโฟลเดอร์
- สแกนไล่โฟลเดอร์ ดูชื่อโมดูล จุดเริ่มต้นของโปรเจ็กต์ และ naming convention
- อย่าพยายามอ่านทุกบรรทัด
- โฟกัสเฉพาะส่วนที่เกี่ยวข้องกับโจทย์หรือสิ่งที่อยากรู้จริง ๆ
- ตาม flow ของฟีเจอร์ทีละขั้น
- เลือกฟีเจอร์ง่าย ๆ (เช่น “สร้างเอกสาร” หรือ “ล็อกอิน”) แล้วตามรอยตั้งแต่ UI ยัน backend
- ติดตามข้อมูล
- ดูว่าข้อมูลถูกเรียก ส่งต่อ และแสดงผลอย่างไร
- ใช้เครื่องมือช่วย
- ใช้ฟีเจอร์ค้นหา “ไปที่นิยาม” หรือ “หาการอ้างอิง” ของ IDE
- ใส่ log หรือ
print()เพื่อดูว่าโค้ดไหนรัน
- หาตัวอย่างจากเทสต์
- เทสต์มักแสดงให้เห็นวิธีใช้งานจริงของโค้ด
- จดแผนผังหรือ flowchart
- วาดผัง/จดโน้ตระหว่างที่สำรวจไปด้วย
- ถาม/หาคำตอบจากคอมมูนิตี้
- ค้นหาใน GitHub, Stack Overflow, กลุ่ม/ฟอรั่มต่าง ๆ
- ฝึกฝนบ่อย ๆ
- ยิ่งอ่านโค้ดโปรเจ็กต์มากขึ้น ก็จะเข้าใจและจับจุดเร็วขึ้น
1. เริ่มจากภาพรวม
ก่อนเปิดไฟล์ใด ๆ ให้อ่าน README และ docs ของ Frappe
ดูเอกสารหลักที่นี่ หรือบน GitHub
จะเข้าใจโครงสร้างและสถาปัตยกรรมโปรเจ็กต์นี้ได้เร็วขึ้น
2. ไล่โครงสร้างโฟลเดอร์
เปิด repo ใน editor ที่ชอบ จะเจอประมาณนี้:
frappe/
├── app.py
├── desk/
├── core/
├── model/
├── utils/
├── public/
├── website/
├── workflow/
└── ...
- app.py: จุดเริ่ม web app (WSGI)
- desk/: ส่วนของ Desk (admin UI)
- core/: โมดูลหลัก (user, role, permission, session ฯลฯ)
- model/: ORM และตรรกะ DocType
- utils/: ฟังก์ชันอรรถประโยชน์
- workflow/: โลจิกระบบ workflow
Tip: เปิดอ่าน comment หรือ
__init__.pyในแต่ละโฟลเดอร์เพื่อเข้าใจภาพรวม
3. หา entry point
สำหรับเว็บแอป มักจะเป็นไฟล์ app.py หรือ wsgi.py
ใน Frappe คือ frappe/app.py ซึ่งมีโค้ดแบบนี้:
application = get_wsgi_application()
เมื่อลง Frappe ผ่าน Docker, Bench หรืออื่น ๆ ไฟล์นี้คือจุดเริ่มต้นแรกสำหรับ web request
4. ไล่ฟีเจอร์ตัวอย่างจากต้นจนจบ
เช่น ถ้าอยากรู้ว่าเอกสาร “Task” ถูกโหลดขึ้นฟอร์ม Desk ยังไง:
- ผู้ใช้เปิดฟอร์ม Task ใน Desk
- ฝั่ง JS (
public/js/frappe/desk/) เรียก API โหลดข้อมูล - ฝั่ง backend รับที่
frappe/desk/form/load.py(ฟังก์ชันgetdoc) - ORM ใน
frappe/model/document.pyจะดึงข้อมูลจากฐานข้อมูลมาใช้งาน
เคล็ดลับ: ใช้ฟีเจอร์ “Go to Definition” หรือ “Find All References” ใน editor เพื่อไล่ตามฟังก์ชันและคลาสได้เร็ว
5. ดูจุดเชื่อมต่อ config/hook
จุดเด่นของ Frappe คือรองรับ hook ผ่านไฟล์ hooks.py
อยากรู้ว่าแต่ละโมดูลเชื่อมกันยังไงหรือเพิ่ม/override โลจิกตรงไหน ดูที่นี่ก่อน
6. อ่านจากไฟล์ test
Test เปรียบเหมือนเอกสารคู่มือที่มีชีวิต!
ดูในโฟลเดอร์ /tests/ หรือ /testing/ จะเห็นตัวอย่างการใช้งานฟีเจอร์ต่าง ๆ
7. ไม่ต้องอ่านทุกบรรทัด—เน้น scan/skimming
มองหาชื่อ function/class, docstring, comment, TODO, และโครงสร้างหลัก
ลงลึกเฉพาะส่วนที่ต้องการจริง ๆ
8. ลองใช้งานจริง
การรันแอปบนเครื่องช่วยได้มาก:
- ใช้ UI ทดลองสร้าง/แก้ไข แล้วดู log/console
- เพิ่ม
print()หรือใช้ debugger ไล่ flow ของโค้ด
บทสรุป
การอ่านโค้ดก็เหมือนการท่องเที่ยวเมืองใหม่ — ใช้แผนที่ (docs), ถามคนท้องถิ่น (community, comment), และกล้า “หลง” เพื่อเข้าใจระบบ
ยิ่งฝึกบ่อยจะยิ่งคล่องและเห็นแพทเทิร์นของระบบขนาดใหญ่ได้ง่ายขึ้น
ขอให้สนุกกับการสำรวจ Frappe Framework!
อ่านต่อ
- Frappe Framework Documentation
- แนะนำหนังสือ: Code Reading: The Open Source Perspective — Diomidis Spinellis
อยากให้ dissect เฟรมเวิร์คไหนต่อ? เม้นท์เลย!
Get in Touch with us
Related Posts
- ข้อเสนอระบบ SimpliMES Lite — โซลูชัน MES แบบเบาสำหรับโรงงานไทย
- ทำไมร้านค้าออนไลน์ที่ประสบความสำเร็จถึงเลือกใช้ SimpliShop: สร้าง เติบโต และชนะตลาดของคุณ
- Vertical Integration of AI: อนาคตใหม่ของธุรกิจยุคดิจิทัล
- ระบบ AI Prediction — เปลี่ยนการตัดสินใจของคุณให้ทรงพลังยิ่งกว่าเดิม
- ถ้า AI Bubble แตก จะเกิดอะไรขึ้น? (วิเคราะห์จริง ไม่อิงกระแส)
- ใช้ Deep Learning + วิเคราะห์ข่าว (News Sentiment) ทำนายราคาหุ้น – คู่มือฉบับสมบูรณ์
- เปลี่ยนงาน COI ให้ง่ายขึ้นด้วย AI: ตัวอย่างใช้งานจริงในโรงงาน (Hybrid Rasa + LangChain)
- SimpliAgentic — อนาคตของโรงงานอัตโนมัติอัจฉริยะมาถึงแล้ว
- ทำไม “Android Internals” จึงสำคัญ — และบริการระดับสูงที่ธุรกิจของคุณสามารถสร้างได้จากความรู้นี้
- ทำไมธุรกิจควรพัฒนาระบบอีคอมเมิร์ซของตัวเอง (แทนการเช่าแพลตฟอร์มสำเร็จรูป)
- Upstream, Downstream และ Fork คืออะไร? คู่มือเข้าใจง่ายสำหรับนักพัฒนา Android & Linux
- บิ๊กเทคกำลังก่อ “ฟองสบู่ AI” อย่างไร? วิเคราะห์ NVIDIA, Microsoft, OpenAI, Google, Oracle และบทบาทของ AMD
- Deep Learning ในงานพัฒนาอสังหาริมทรัพย์
- บริการแก้โค้ดและดูแลระบบ Legacy — ทำให้ระบบธุรกิจของคุณเสถียร พร้อมใช้งานตลอดเวลา
- Python Deep Learning สำหรับโรงงานอัตโนมัติ: คู่มือฉบับสมบูรณ์ (อัปเดตปี 2025)
- บริการพัฒนาและฝึกอบรม Python สำหรับโรงงานอุตสาหกรรม (Factory Systems)
- ทำไม Python + Django คือ Tech Stack ที่ดีที่สุดในการสร้างระบบ eCommerce สมัยใหม่ (คู่มือฉบับสมบูรณ์ + แผนราคา)
- กลยุทธ์ซานซือหลิ่วจี (三十六计): คู่มือกลยุทธ์ธุรกิจจีนยุคใหม่ เข้าใจวิธีคิด การเจรจา และการแข่งขันแบบจีน
- เข้าใจ Training, Validation และ Testing ใน Machine Learning
- เข้าใจ Neural Network ให้ลึกจริง — ทำไมต้อง Convolution, ทำไม ReLU ต้องตามหลัง Conv2d และทำไมเลเยอร์ลึกขึ้นถึงเรียนรู้ฟีเจอร์ซับซ้อนขึ้น













