| 這個作業屬於哪個課程 | 2021春軟件工程實踐|W班 |
|---|---|
| 這個作業要求在哪里 | 寒假作業2/2 |
| 這個作業的目標 | 閱讀《構建之法》提出問題、根據需求編寫程序、使用PSP進行時間管理與總結 |
| 其他參考文獻 | csdn、《構建之法》 |
part1：閱讀《構建之法》並提問
說明：因為本人不只閱讀第三版，所以引文文字的出處只提是哪個章節的。
問題1 軟件工程有沒有銀彈？原因是什么？
第十一章：谷歌研究院的院長Peter Norvig被問及同樣問題的時候說:“我從來不喜歡UML類型的工具，如果你不能通過計算機語言表達( UML要表達的東西),那就是這種語言的弱點。”像任何新技術一樣，以UML為代表的圖形化分析方法的確解決了不少實際問題，但是也引發了一些誤解、誤用、狂熱和“銀彈"的信仰。
第三章：軟件的模塊之間存在着各種復雜的依賴關系，軟件的不可見性和易變性。
對於銀彈這個詞我可能見過那么一兩次，但是沒有真正去了解這個詞到底什么意思。我查了資料說的是，由於銀彈這個詞是從英文silver bullet單純的翻譯而來，所以對於中國人很不好理解，看英文翻譯過來的文章，其實要表達的意思就是“萬金油”，感覺有效果，實際上可能只是安慰劑。還有出自《沒有銀彈》的定義，在軟件工程中，銀彈指能讓生產力在十年中提高十倍的方法。經驗而談，”萬金油“這東西應該不存在，因此很顯然我也認為軟件工程不存在銀彈。但這是因為書中所提到的軟件工程本身存在各種復雜的依賴關系、不可見性和易變性，以至於我們無法從根本解決這些問題嗎？
問題2 應該根據什么來選擇在哪個方面追求“專和精"？
第三章：沒有人能在學校里掌握所有“將來會用得到的知識"才離開學校.隨后馬上把技術運用在實踐中。工程師應該在實際工作中不斷學習和不斷成長，根據自己的情況選擇在哪個方面追求“專和精".在哪幾個方面達到"知道就好”的水平”。
這里所說的”自己的情況“是指自己的喜歡程度，自己的能力？還是什么？還有就是困惑如果自己專和精的技術不是現在的主流，我們還有必要堅持嗎？感覺根據自己有點不實際，好多都是根據形勢去選擇應該“專和精”的方面。現實中大多數可能都會選擇追隨主流，畢竟比較吃香吧。關於專和精，網上有個人給了個說法“做技術，一定要專和精，才會是生產力”，所以我還有一個困惑--“廣”的地位在哪？多種技能難道不好嗎？這是考慮到實際人的能力有限的情況，還是什么呢？
問題3 用戶體驗與產品質量為什么會沖突？
- 第一章：專業人士都知道軟件有"Bug" .軟件團隊的很多人都整天和Bug打交道，Bug 的多少可以直接衡量一個軟件的開發效率、用戶滿意度、可靠性和可維護性。
- 第一章：一個好的軟件，即使功能和同類軟件區別不大，但卻會讓人感覺到非常好用.這就是軟件的用戶體驗(用戶體驗)。用戶體驗和數據結構、算法沒有直接的關系，但是很多非常成功的軟件就贏在這個方面.
- 第十二章：好的用戶體驗是所有人都想要的，如果它和產品質量有沖突，怎么辦
前兩點好像確實是這么回事，bug的多少可以直接衡量用戶滿意度（也就是第二點提到的用戶體驗感）；用戶比較關心功能，而對怎么實現並不關心。但是我對第三點有點質疑，高質量的產品無疑具有較高的性能和很少的bug，而bug的多少可以直接衡量一個軟件的用戶滿意度，所以高質量產品應該是對用戶體驗的一個提升。因此用戶體驗與產品質量應該不會沖突吧。假如我所說的是錯誤的，那一個好的軟件是應該追求好的用戶體驗，還是應該所追求好的產品質量，或者是折中呢？其中的“好“到底是怎么定義的？在書上也有看到對應的答案”優秀的作品往往並不符合所有”好“的標准。沒有最好的，只有最合適的“，但是還是不懂怎樣才是”合適“與”足夠好“。
問題4 如何把控軟件的依賴關系？
第三章：軟件的模塊之間存在着各種復雜的依賴關系，軟件的不可見性和易變性，使得軟件的依賴關系很難定義清楚，導致軟件不易得到及時的維護和修復。對依賴關系的兩種極端態度都會引出可笑的行為，並且無一例外地會造成延遲交付。
概括出來的思想誤區有這幾種
分析麻痹：想弄清楚所有細節、所有依賴關系后再動手，心理上過於悲觀，不想修復問題。
不分主次地想解決所有依賴問題：過於積極，想馬上動手“完美地”達到目標，而不是根據現有條件找到一個“足夠好”的方案。
過早優化：在某一個局部問題上陷進去，花大量時間對其優化，無視全局。
過早擴大化/泛化：程序雖然可擴展，但是要了解必要性和難度。把小問題真正解決好，也不容易。
這些誤區其實我也都有過。第一種實際上是還沒有開始就已經結束。第二種就好像做作業一樣，沒有先更好的熟悉API就着手，導致后面直接重構，十分浪費時間。關於優化這個問題，Donald Knuth論文中說到”找到瓶頸，做全局的性能分析，而不是把時間浪費在對程序中非關鍵部分的速度的無限思索“，但是很多同學包括我自己目前的全局觀念不夠多，導致經常放第三種思想錯誤。所以我們應該是只做全局瓶頸的性能優化嘛？但是不是每個部分都優化全局性能更好嗎？同時也很困惑怎樣去把控軟件的依賴關系，怎樣去思考軟件的開發才能解決所有依賴問題存在這樣的問題。
問題5 團隊中角色和職責有必要自然轉換嗎 ？
第十七章：團隊成員相互支持，相互依賴，角色和職責能夠根據項目的要求自然轉換
這里所說的角色、職責能夠自然轉換是否要求我們要掌握多種技能，勝任前端與后端嗎？但如果對於專攻前端和專攻后端的兩人，那這個要求顯然不實際。而且感覺較多人都會選擇一個方向專攻。所以我認為這個要求太過嚴格吧（雖然如果能做到，那更有助於完成各種項目，這個是無疑的）。我還有一個疑惑是全棧工程師的定義到底是什么，為什么我有這個困惑呢，因為上述所說的要求，符合百度百科中全棧工程師的定義，但是我在網上有看到一篇文章講到，百度百科上的定義是錯誤的，原話是“真正的全棧工程師，是讓你職業向上成長的概念；不是讓你掌握更多開發語言，往旁邊成長，這樣只會成為一個大胖子，互聯網行業發展這么快，大胖子是跟不上節奏的，會帶來職業生涯的災難”。所以真正的全棧工程師是廣而不精嗎？
附加題
英國著名詩人拜倫的女兒Ada Lovelace曾設計了巴貝奇分析機上解伯努利方程的一個程序。她甚至還建立了循環和子程序的概念。由於她在程序設計上的開創性工作，Ada Lovelace被稱為世界上第一位程序員。 美國國防部開發的ADA語言就是為紀念這位世界上的第一位程序員而命名的。
源自：源鏈接
part2：WordCount編程
2.1 Github項目地址
2.2 PSP表格
| PSP2.1 | Personal Software Process Stages | 預估耗時（分鍾） | 實際耗時（分鍾） |
|---|---|---|---|
| Planning | 計划 | 30 | 25 |
| • Estimate | • 估計這個任務需要多少時間 | 30 | 25 |
| Development | 開發 | 590 | 730 |
| • Analysis | • 需求分析 (包括學習新技術) | 90 | 100 |
| • Design Spec | • 生成設計文檔 | 30 | 20 |
| • Design Review | • 設計復審 | 20 | 30 |
| • Coding Standard | • 代碼規范 (為目前的開發制定合適的規范) | 20 | 40 |
| • Design | • 具體設計 | 30 | 60 |
| • Coding | • 具體編碼 | 240 | 220 |
| • Code Review | • 代碼復審 | 40 | 60 |
| • Test | • 測試（自我測試，修改代碼，提交修改） | 120 | 200 |
| Reporting | 報告 | 120 | 120 |
| • Test Repor | • 測試報告 | 40 | 50 |
| • Size Measurement | • 計算工作量 | 20 | 20 |
| • Postmortem & Process Improvement Plan | • 事后總結, 並提出過程改進計划 | 60 | 50 |
| 合計 | 740 | 875 |
2.3 解題思路
設計一個Lib類，在其中設計所有統計的方法，供WordCount類調用
具體：
- 文件讀取：使用BufferedReader的read()方法
- 統計字符：由於不會出現合法ASCII以外的字符，所以打算直接獲取字符串長度
- 統計單詞數：感覺以前都是一個字符一個字符的判斷，所以剛開始也是這么做，但是之前看到了正則表達式感覺有助於這個統計，而且更加方便，由於之前只聞其名，這次就動手學了
- 統計有效行：剛開始想的是用'\n'結合無效行計算，但是最后上網看到了相關的正則表達，就用了后者
- 統計文件中各單詞的出現次數（對應輸出接下來10行）：想的是用map存，排序的話之前沒怎么深入學習，就上網查了下相關用法
- 文件寫入：使用BufferedWriter的write()方法
- 資料來源：csdn、簡書、百度等
2.4 代碼規范鏈接
2.5 設計與實現過程
類設計：Lib類（4個函數）、WordCount類（3個函數，內部有個IOUtils類（2個函數））
**
* 統計類
*/
public class Lib {
/**
* @description 統計字符數
*/
static int countCharNum(String str)
/**
* @description 統計空白行數
*/
static int countValidLineNum(String str)
/**
* @description 統計單詞總數, 並統計單詞對應個數
*/
static int countWordNum(String str)
/**
* @description 對wordMap中的單詞頻率排序
*/
static List<HashMap.Entry<String, Integer>> sortWordMap()
}
public class WordCount {
/**
* @description 文件處理工具類
*/
static class IOUtils {
/**
* @description 讀取指定文件，返回對應字符串形式
*/
static String readFile(String infile)
/**
* @description 將統計數據字符串寫入文件
*/
static void writeFile(String result, String outfile)
}
/**
* @description 統計數據硬編碼
*/
private String getResult(String content)
/**
* @description 執行統計
*/
private void process(String infile, String outfile)
public static void main(String[] args)
}
函數調用圖：
功能實現
- 讀取文件:使用BufferedReader的read()方法讀取字符，通過StringBuilder拼接，最后返回文件字符串。
static String readFile(String infile) throws IOException {
...
while ((ch = reader.read()) != -1) {
builder.append((char)ch);
}
...
}
- 統計文件字符數：直接獲取文件字符串的length。
static int countCharNum(String str) {
return str.length();
}
- 統計文件有效行數：通過正則表達式匹配
static int countValidLineNum(String str) {
...
Pattern linePattern = Pattern.compile("(^|\n)\\s*\\S+");
Matcher matcher = linePattern.matcher(str);
while (matcher.find())
lineNum++;
...
}
- 統計文件單詞數：使用正則表達式匹配非空白符，進行分割，然后對每個分割完的串進行單詞判斷；同時在這一步進行單詞詞頻統計。
static int countWordNum(String str) {
...
String[] words = str.split("[^a-z0-9]+");
for (String word : words) {
if (word.matches("[a-z]{4,}[a-z0-9]*")) {
wordNum++;
if (wordMap.containsKey(word)) {
int n = wordMap.get(word);
wordMap.put(word, n + 1);
} else {
wordMap.put(word, 1);
}
}
}
...
}
- 單詞頻率排序：使用Collection.sort對Map進行排序。
static List<HashMap.Entry<String, Integer>> sortWordMap() {
...
Collections.sort(wordMapList, new Comparator<HashMap.Entry<String, Integer>>() {
@Override
public int compare(HashMap.Entry<String, Integer> word1, HashMap.Entry<String, Integer> word2) {
if (word1.getValue().equals(word2.getValue())) {
return word1.getKey().compareTo(word2.getKey());
} else {
return word2.getValue() - word1.getValue();
}
}
});
...
}
- 寫入文件：使用BufferedWriter的write()方法將結果寫入文件。
static void writeFile(String result, String outfile) throws IOException {
...
BufferedWriter writer = null；
writer = Files.newBufferedWriter(Paths.get(outfile), StandardCharsets.UTF_8);
writer.write(result);
...
}
2.6、性能改進
-
文件讀取的方式使用了帶緩沖的BufferedReader和BufferedWriter，提高了讀寫效率。
-
用StringBuffer代替String進行字符串拼接
- 使用String對20w字符文件進行字符串拼接（這部分運行時間將近19s
reader = new BufferedReader(new FileReader(infile)); long startTime = System.currentTimeMillis(); while ((ch = reader.read()) != -1) { str += (char)ch; } long endTime = System.currentTimeMillis(); System.out.println("程序運行時間：" + (endTime - startTime) + "ms");
2. 使用StringBuilder對20w字符文件進行字符串拼接（這部分運行時間僅有15msreader = new BufferedReader(new FileReader(infile)); long startTime = System.currentTimeMillis(); while ((ch = reader.read()) != -1) { builder.append((char)ch); } long endTime = System.currentTimeMillis(); System.out.println("程序運行時間：" + (endTime - startTime) + "ms");
2.7、單元測試
說明：均是通過BufferedWriter將數據寫入文件，在單元測試函數中調用Lib類中對應方法進行測試，並通過Assert.assertEquals()將測試函數的結果與預期結果進行比較。
以下展示代碼均為關鍵代碼
- 測試統計字符數
需要考慮Ascii碼，空格、水平制表符、換行符等都需要考慮在內
String str = "aaa[ \t.bbgdb\nnwindows2000\\n123file\\rsdsd\r\n1";
...
Assert.assertEquals(Lib.countCharNum(testStr), testStr.length());
- 測試統計單詞數
需要考慮單詞至少以4個英文字母開頭，跟上字母數字符號，單詞以分隔符分割，不區分大小寫
String str = "tes@word\naaaa\tqifei12h,1wordne[ss1\n fqsq1a \n\n3|]hioaoy";
...
Assert.assertEquals(Lib.countWordNum(testStr), 5 * 10000);
- 測試統計有效行數
任何包含非空白字符的行，都需要統計
String str = " \nh53 jk,dne[ss1\n fqqdfgg grga \n \t \n";
...
Assert.assertEquals(Lib.countValidLineNum(testStr), 2 * 1000);
- 測試覆蓋率
如何優化覆蓋率
- 代碼盡量簡潔
- 不要生成寫太多無用的getter、setter
2.8、異常處理說明
- 基本是I/O異常
- WordCount類中，對文件傳入參數個數進行了異常處理
if (args.length < 2) {
System.out.println("2 paths needed");
return;
} else if (args.length > 2)
System.out.println("choose tow font paths");
2.9、心路歷程與收獲
- 復習了git和GitHub的使用，再一次感受到了用git工具管理代碼的優越性，以前都是一次性提交，感覺確實不一樣。
- 通過這次作業初步學習單元測試，之前的測試方法都是直接運行程序，十分不便，但是使用單元測試，可以更加方便地對特定代碼進行測試。
- 之前看見過正則表達式，以為賊難，初步學習了正則表達式，雖然規則挺多的，但是還是比較好理解。
- 首次使用PSP，剛開始覺得感覺這都是隨意估計，沒什么依據，看了《構建之法》中的相關內容卻深有感受。
- 切記不要再ddl前垂死掙扎，太痛苦了（還有建議電腦出現小故障及時去修，別等下崩了，啥也沒有）