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  • 软工实践寒假作业(2/2)

    这个作业属于哪个课程 2021春软件工程实践|W班(福州大学)
    这个作业要求在哪里 寒假作业2/2
    这个作业的目标 阅读《构建之法》并提问,完成词频统计个人作业
    其他参考文献 《构建之法现代软件工程第3版》
    《码出高效_阿里巴巴Java开发手册》
    [作业正文](https://www.cnblogs.com/caihan/p/14424476.html)

    目录

    part1:阅读《构建之法》并提问

    I.I 问题1

    为什么要在个人开发流程中需要花费精力制作PSP表格?

    关于第2章的2.3个人开发流程中有这么一段内容:“PSP依赖于数据。需要工程师输入数据,记录工程师的各项活动,这本身就需要不小的时间代价。” 在填写PSP中的预估时间时,由于没有一定的参考标准的话,我发现自己很难去预估各个阶段所要花费的时间。而且在实际开发过程中,我也很难详细地记录我在各个计划段内所用时间,因为有时会多个计划段并行。所以我不是很理解在个人开发中花费精力去制作一个并不是很准确PSP表格的意义。

    I.II 问题2

    个人开发中是否可以省略代码复审的环节?

    关于第4章的4.4代码复审中有这么一段内容:“用同伴复审的标准来要求自己。不一定最有效,因为开发者对自己总是过于自信。如果能持之以恒,则对个人有很大好处”。如果只是进行个人开发,其实个人在编码和测试的时候代码就已经处在不断复审之中,那么代码复审其实是可以作为与编码和测试并行的阶段而被省略的。

    I.III 问题3

    两个程序员差距过大时结对编程是否意义不大?

    关于第4章的4.5结对编程中有这么一段内容:“在结对编程中,因为有随时的复审和交流,程序各方面的质量取决于一对程序员中各方面水平较高的那一位。这样,程序中的错误就会少得多,程序的初始质量会高很多,这样会省下很多以后修改、测试的时间。”诚然,如果两个程序员差距不大的时候是有助于相互促进和提高的。但是如果差距过大,结对编程将变成水平较低的一方看着水平较高的一方进行编程,虽说对于水平较低的一方来说也有学习意义,但这时的结对编程是约等于个人编程的。

    I.IV 问题4

    如何根据实际开发选择合适团队模式?

    关于第5章的团队和流程(的讲义)中有这么一段内容:“回过头想想学生在小学中学的学习过程, 虽然大家在一个班集体, 但是大部分工作都是以“非团队”的形式完成的。大家津津乐道的“团队精神”,“集体主义” 得到了多少锻炼?”中小学的班集体也不是没有好的团队,之所以称其为“非团队”,在我看来只是缺乏好的团队模式。而在软件开发过程中,又该如何选择合适的团队模式?
    根据相关资料的阅读,在我看来,团队模式的选择,首先取决于这个团队的人员组成。要根据团队人员的性格、能力来进行模式的选择,性格上整体偏向沉稳还是活跃,能力上是平均水准还是有个别出众的。其次取决于用户对团队的开发需求,如果用户需要长期稳定bug少的软件,那么团队可以选择交响乐团模式;如果用户需要富有创意的软件,那么团队可以选择爵士乐模式······团队模式在开发过程也可能不会一成不变,会根据不同情况做出相应的调整,以适应不同需求。

    I.V 问题5

    敏捷流程是否万能?

    关于第6章的敏捷流程中有这么一段内容:“软件项目中常常有一些比较艰难和底层的任务, 完成这些任务需要超过sprint 所计划的时间, 这时候我们怎么安排呢? 在我的经验中, 这些任务往往在短周期的迭代中得不到应有的重视, 一直拖着。 ”敏捷流程对于长期任务的完成上是有局限性的,但这类问题并不单单出在敏捷流程上,只是敏捷流程的sprint放大了这个问题。在我看来,敏捷流程的“万能”应该是限定在一定范围内的,它的“万能性”更多是体现在思想上,毕竟敏捷流程中应用了好几种开发的方法论。如果只是流于形式,敏捷流程很可能失去意义,变得不再“万能”。

    II.冷知识和故事

    为什么有win 7、win 8、win 10,却没有win 9?

    自称为"cranbourne"的微软开发人员在社交新闻网站Reddit称:“内部传闻显示,早期测试结果显示,大量第三方开发者用下面这样的代码来判断Windows 95和98:if(version.StartsWith("Windows 9")) { /* 95 and 98 */ } else {”也就是说,开发人员在使用:“如果版本号始于Windows 9时,就将其视为Windows 95、98或其他。”这意味着,下一代操作系统如果被称为“Windows 9”,则可能被第三方软件识别为Windows 95或98。同时,第三方软件还可能无法正常运行。为避免出现这种不稳定因素,微软只好将下一代Windows命名为“Windows 10”。
    https://zhidao.baidu.com/question/2076106787795468188.html

    认识:代码应尽可能做到向前兼容。如果第三方考虑到之后版本会有Windows 9,都用if(version.StartsWith("Windows 95")||version.StartsWith("Windows 98"))来判断Windows 95和98的话,说不定现在市面上就有Windows 9了。
    (为什么叫)Windows10,因为7 8 9,即seven eight(ate) nine,意为7把9吃掉了
    为什么没有win9?其实是因为它去斩华雄了!(win9斩华雄)
    (详见《旋风管家》第一季21话。微软看了这话,吓得跳过win9直接win10了)

    part2:WordCount编程

    I.Github项目地址

    我的项目地址

    II.PSP表格

    PSP2.1 Personal Software Process Stages 预估耗时(分钟) 实际耗时(分钟)
    Planning 计划 60 45
    • Estimate • 明确需求和其他因素,估计这个任务需要多少时间 60 45
    Development 开发 1320 1215
    • Analysis • 需求分析 (包括学习新技术) 150 120
    • Design Spec • 生成设计文档 90 45
    • Design Review • 设计复审 90 90
    • Coding Standard • 代码规范 (为目前的开发制定合适的规范) 45 45
    • Design • 具体设计 180 90
    • Coding • 具体编码 315 390
    • Code Review • 代码复审 135 105
    • Test • 测试(自我测试,修改代码,提交修改) 315 330
    Reporting 报告 120 140
    • Test Repor • 测试报告 40 60
    • Size Measurement • 计算工作量 20 20
    • Postmortem & Process Improvement Plan • 事后总结, 并提出过程改进计划 60 60
    合计 1500 1400

    III.解题思路描述

    1、统计文件的字符数
    通过FileReader按字符读取文件,并且过滤非ASCII码字符。
    2、统计文件的单词总数
    先统一将字母变为大写或小写,再通过正则表达式判断合法单词,并将单词和出现次数存储在map容器中。
    3、统计文件的有效行数
    通过BufferedReader按行读取文件,并通过正则表达式判断该行是否含非空白字符。
    将每一行的字符串分离出来,再通过正则表达式判断每个字符串中是否含非空白字符。
    4、统计文件中各单词的出现次数
    通过sort函数和Comparator比较器对map容器中的单词进行字典序排序。

    IV.代码规范制定链接

    我的代码规范的链接

    V.设计与实现过程

    1、组织设计:
    程序分为WordCount和Lib两部分。WordCount部分接收命令行参数,并通过创建Lib库的静态类对象去调用相应方法。Lib库里建立了静态类CoreModule和AnswerModule,其中CoreModule只负责计算和返回计算结果,AnswerModule只负责调用CoreModule得到计算结果将结果写入文件。CoreModule的4个功能可按不同顺序执行,并且可以很方便地独立出来进行单元测试。
    类层次结构图

    顺序图


    2、统计文件的字符数
    通过BufferedReader按字符读取文件,若读取的字符编码在0~127之间则字符数+1。

    BufferedReader bufferedReader = new BufferedReader(new FileReader(INPUT_FILE));
    int fileChar;
    int charNum = 0;
    while((fileChar = bufferedReader.read()) != -1) {
        if (fileChar <= 127) {
            charNum++;
        }
    }
    return charNum;
    

    3、提取单词
    先统一将文件中的字母变为小写,然后通过正则表达式[a-z]{4}[a-z0-9]*匹配合法单词,匹配成功的单词根据是否出现过进行不同的词频计算。

    BufferedReader bufferedReader = new BufferedReader(new FileReader(INPUT_FILE));
    StringBuilder strBuilder = new StringBuilder();
    String fileStr;
    while ((fileStr = bufferedReader.readLine()) != null) {
        strBuilder.append(fileStr.toLowerCase()).append("
    ");
    }
    Matcher matcher = WORD_PATTERN.matcher(strBuilder.toString());
    while(matcher.find()) {
         if(WORD_FREQ.containsKey(matcher.group(0))) {
             WORD_FREQ.put(matcher.group(0),(WORD_FREQ.get(matcher.group(0)) + 1));
         } else {
             WORD_FREQ.put(matcher.group(0),1);
         }
    }
    

    4、统计文件的单词总数
    累计各单词出现的次数,将结果返回。

    int wordNum = 0;
    for(int value : WORD_FREQ.values()) {
         wordNum += value;
    }
    return wordNum;
    

    5、统计文件的有效行数
    通过BufferedReader按行读取文件读取,并通过正则表达式^.*[^s]+.*$判断该行是否含非空白字符。

    BufferedReader bufferedReader = new BufferedReader(new FileReader(INPUT_FILE));
    String lineStr;
    int lineNum = 0;
    while ((lineStr = bufferedReader.readLine()) != null) {
        if(NON_BLACK_PATTERN.matcher(lineStr).matches()) {
            lineNum++;
        }
    }
    return lineNum;
    

    但是BufferedReader的readLine()会把" "作为行分隔符,而对于以" "作为换行的文件来说" "也属于一行当中的字符,所以只得对原方法进行调整。先通过FileInputStream读取整个文件字符串并将其中的" "替换成空格,然后以" "作为分隔符将文件字符串分割成字符串数组,再用正则表达式^.*[^s]+.*$判断数组中每个的字符串是否含非空白字符。(该commit由于超时已撤回,事后测试发现该程序才是正确的)

    FileInputStream fileInputStream = new FileInputStream(INPUT_FILE);
    int strSize = fileInputStream.available();
    byte[] strBuffer = new byte[strSize];
    //noinspection ResultOfMethodCallIgnored
    fileInputStream.read(strBuffer);
    String fileStr = new String(strBuffer,StandardCharsets.UTF_8);
    String[] strArr = fileStr.replace("
    "," ").split("
    ");
    int lineNum = 0;
    for(String str : strArr){
         if(NON_BLACK_PATTERN.matcher(str).matches()) {
             lineNum++;
         }
    }
    

    6、统计文件中各单词的出现次数
    借助ArrayList对Map里的单词及词频进行字典序排序,并将排在前10的单词及词频有序地put进入LinkedHashMap并返回。(LinkedHashMap保存了记录的插入顺序)

    if(!isCountWordFreq) {
        extractWord();
        isCountWordFreq = true;
    }
    ArrayList<Map.Entry<String,Integer>> wordList = new ArrayList<>(WORD_FREQ.entrySet());
    LinkedHashMap<String,Integer> mostFreqWord = new LinkedHashMap<>();
    wordList.sort((map1,map2) -> {
        if (map1.getValue().equals(map2.getValue())) {
            return map1.getKey().compareTo(map2.getKey());
        } else {
            return map2.getValue().compareTo(map1.getValue());
        }
    });
    int count = 0;
    for(Map.Entry<String,Integer> mapping:wordList) {
        mostFreqWord.put(mapping.getKey(),mapping.getValue());
        count++;
        if(count == WORD_FREQ_LIMIT) {
            break;
        }
    }
    return mostFreqWord;
    

    VI.性能改进

    项目性能测试的构造

    long startTime = System.currentTimeMillis(); 
    for(int i=0;i<10000;i++) {
        wordCount.running();
    }
    long endTime = System.currentTimeMillis(); 
    System.out.println("程序运行时间:" + (endTime - startTime) + "ms"); 
    

    改进思路
    对于程序中的低级流FileReader和FileWriter,使用缓冲流BufferedReader和BufferedWriter进行封装,每次读到缓冲区满再一次性写出。可以加快输入输出速度,提高I/O效率。(对大文件读写时尤为有效)
    不使用缓冲流读取大文件和使用缓冲流读取大文件的时间对比:

    VII.单元测试

    1、选取一段普通文本进行基本测试:

    测试结果:



    2、测试统计字符数功能:
    测试数据:构造含空格、 、 、 、字母、数字、符号的字符串。
    测试函数:

    void countChar() throws IOException {
        BufferedWriter bw = new BufferedWriter(new FileWriter("src/input1.txt"));
        String str = "hello  
     123 	 [,. 
     @#] 
     %^ 	 !~ 
    ";
        bw.write(str);
        bw.close();
        Assertions.assertEquals(str.length(),core.countChar());
    }
    

    测试结果:



    3、测试统计单词数功能:
    测试数据:构造含1个hello、2个world、3个Good123的字符串。其中混杂着空白字符、其他符号和非法单词(如hel123)。
    测试函数:

    @Test
    void countWord() throws IOException {
        BufferedWriter bw = new BufferedWriter(new FileWriter("src/input1.txt"));
        String str = "hello world
    Good123]world	Good123
    Good123@#]hel123!~123Goo";
        for(int i=0;i<100;i++){
            bw.write(str);
        }
        bw.close();
        Assertions.assertEquals(6,core.countWord());
    }
    

    测试结果:



    4、测试统计词频功能:
    测试数据:构造含10个单词的字符串,部分单词含多种大小写形式。其中混杂着空白字符、其他符号和非法单词(如hel123)。
    测试函数:

    @Test
    void countWordFreq() throws IOException {
        BufferedWriter bw = new BufferedWriter(new FileWriter("src/input1.txt"));
        StringBuilder sb = new StringBuilder("helLo World
    Good123]woRld	goOd123
    GooD123@#]hel123!~Goo");
        sb.append("
    aaaa daac19 aaab1 dacc19 aaab5 aaac19 aaac15
    ");
        for(int i=0;i<100;i++) {
            bw.write(sb.toString());
        }
        bw.close();
        LinkedHashMap<String,Integer> expectedMap = new LinkedHashMap<>();
        ...
        for(Map.Entry<String,Integer> entry : core.countWordFreq().entrySet()) {
            int valueA = entry.getValue();
            int valueE = expectedMap.get(entry.getKey());
            Assertions.assertEquals(valueA,valueE);
        }
    }
    

    测试结果:



    5、测试总结:
    总代码覆盖率:

    说明:类覆盖率和方法覆盖率均达到100%,行覆盖率由于使用try/catch进行处理导致一些损失。

    VIII.异常处理说明

    1、命令行参数不足的异常处理:
    实现代码:

    try {
        if (args.length < 2) {
            throw new Exception();
        }
    } catch (Exception e) {
        System.out.println("命令行参数个数不足2个!");
        e.printStackTrace();
        return ;
    }
    

    对应场景:



    2、文件I/O的异常处理:
    本来是对IOException和FileNotFoundException分开处理,然后在IDEA编辑器的提醒下,将对两种异常的处理统一成对IOException进行处理。
    对应场景:

    IX.心路历程与收获

    1、在实践过程中,发现单元测试特别是进行自动测试是很有意义的。在对代码进行小修小补之后,可以通过单元测试得知代码完整性是否被破坏,是否仍能完成基本功能。
    2、学会使用在Git上完成代码的提交,感觉到了使用github进行代码管理时的方便快捷。
    3、复习了java的相关知识,同时也学习了正则表达式的使用,感受到正则表达式在字符串处理上是十分简洁的。

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