軟體工程第二次作業—個人專案

1. 程式碼倉庫地址：https://gitee.com/liumangxiaozi/software_engineering.git

2. PSP表格

3. 學習日誌

學習時段：2018.1229.0800-0930

學習內容：python對文字檔案的讀取

收穫體會：在學習過程中效率很低，主要原因在於自己對於python的整體的程式設計能力的不足，我在自己的D盤內設定有a.txt檔案，但是我在編碼的過程中採用的呼叫格式一直也只是a.txt,到最後一直無法對檔案進行操作，最後發現，應該在a.txt後面再加一個.txt，這麼一個小的錯誤花費了一個小時才解決

自我效率評價:差

學習時段：20198.0102.1900-2030

學習內容：文字處理-字串

收穫體會：找了一本python基礎的書，對其中字串處理模組進行了學習，由於是對著書本學習，邊學習邊編寫，所以感覺整體效率還算不錯。

自我效率評價:較高

學習時段：20198.0104.1400-1730

學習內容：編寫詞頻統計程式

收穫體會：參考了https://www.cnblogs.com/Eudemines/p/9764409.html博文的內容和方法，對自己的程式設計有了一個整體的規劃，在緩衝區的處理部分，暫時採用了該博主提供的方法，但是整個程式還是有bug沒消掉。

自我效率評價:較低

學習時段：20198.0105.1400-1700

學習內容：編寫詞頻統計程式

收穫體會：參考了社群大神的許多建議和方法，針對bug進行處理，解決了bug,並優化了部分的程式結構。

自我效率評價:較低

4. 解題思路描述

①將文字儲存為一個字串形式，統計字串的長度，文字的行數；

②將字串內所有的大寫字母轉為小寫字母；

③將字串中緩衝區進行處理；

④將字串分離為單個的單詞

⑤統計單詞的詞頻

⑥輸出詞頻在前十的單詞

⑦對特定的功能點檢查自己實現的功能點的缺陷，一個一個優化

5. 設計思路過程

                                                                                                                        測試用例

6. 效能分析

  通過程式對四段英文字串進行處理，程式執行一共花費了接近0.121秒

7. 關鍵程式碼

def main():

    dst = "a.txt.txt"

    bvffer = process_file(dst)

    word_freq = process_buffer(bvffer)

    output_result(word_freq)

if __name__ == "__main__":

    import cProfile

    import pstats

    cProfile.run("main()", "result")

    # 直接把分析結果列印到控制檯

    p = pstats.Stats("result")  # 建立Stats物件

    p.strip_dirs().sort_stats("call").print_stats()  # 按照呼叫的次數排序

    p.strip_dirs().sort_stats("cumulative").print_stats()  # 按執行時間次數排序

    p.print_callers(0.5, "process_file")  # 如果想知道有哪些函式呼叫了process_file,小數,表示前百分之幾的函式資訊

    p.print_callers(0.5, "process_buffer")  # 如果想知道有哪些函式呼叫了process_buffer

    p.print_callers(0.5, "output_result")  # 如果想知道有哪些函式呼叫了output_res

8心路歷程和收穫

  本次開發過程比較坎坷，中間還穿插著一門矩陣理論的考試課，所以總體的時間還是很緊張，自己編寫的軟體中存在許多的不足，譬如沒能實現老師要求的對以英文和數字混合字元的識別和統計，只是對純英文文字進行處理，同時對其他字元的處理只是簡單的採用了識別和替換的方法，若是輸入超出我的編寫程式的範圍可能會導致軟體的奔潰，不管其他，最終還是做出來了一個小小的軟體，基本實現了其功能，感悟有三點：一、自己的程式設計技術太low,需要加強、加強、再加強；二、軟體工程中各個部分的工作加起來遠比程式設計多得多；三、學到了許多實用的技能。