這個作業屬於哪個課程
這個作業要求在**
這個作業的目標
個人程式設計練習
學號111800527
目錄github 執行結果
單元測試截圖和描述
單元測試覆蓋率優化和效能測試
**規範鏈結
遇到的困難
總結psp2.1
personal software process stages
預估耗時(分鐘)
實際耗時(分鐘)
planning
計畫30
60estimate
估計這個任務需要多少時間
1010
development
開發60
70analysis
需求分析 (包括學習新技術)
300360
design spec
生成設計文件
2020
design review
設計複審
3030
coding standard
**規範 (為目前的開發制定合適的規範)
2020
design
具體設計
6060
coding
具體編碼
100120
code review
**複審
60120
test
測試(自我測試,修改**,提交修改)
6060
reporting
報告60
60test report
測試報告
3030
size measurement
計算工作量
2030
postmortem & process improvement plan
事後總結, 並提出過程改進計畫
3030
合計890
1080
最開始我首先著手考慮任務一和任務二的實現(因為任務三不知道怎麼下手)
任務一和二相對來說還是比較好實現的,最開始我的大致思路如下:
然後和室友討論了兩節課後發現對於任務一和任務二,可以直接提取json檔案後將有效資訊存入字典,然後把字典存入使用者/專案列表
效果如下所示:
idlist
當時只想到用這種方法能解決任務一和任務二,對於任務三該怎麼這樣使用字典並沒有想到
所以對這次作業的解題思路也就變成了下面這種:
有了思路以後如何實現又陷入了窘境……
看了助教給的示例**後發現要設定命令列引數才能進行除錯、單元測試
於是又開始面向大佬、面向 csdn 開始學習如何設定命令列引數……
還好在示例**和同學的指點下搞定了怎麼設定命令列
結果怎麼進行單元測試又擺在了我面前……您看我還有機會嗎
又在面向大佬、面向 csdn 了許久後學會了單元測試就是對程式裡的各個函式進行測試(其實還是寫一段測試**)
最後在快要到截止日期之前總算把單元測試**完成
並安裝了coverage統計了覆蓋率
總的實現過程因為自己不懂的太多花費了太多時間……
設計函式 readjson 提取檔案,calculate_result 獲取各種情況下相應數量,都是單執行緒
命令列設定
parser.add_argument('-i', '--init', default='')
parser.add_argument('-u', '--user', default='')
parser.add_argument('-r', '--repo', default='')
parser.add_argument('-e', '--event', default='')
readjson 函式def readjson(addr):
filelist = os.listdir(addr)
f2 = open('data.json', 'w', encoding='utf-8')
for file in filelist:
pathname = addr + '\\' + file
f = open(pathname, 'r', encoding='utf-8')
for line in f:
data = json.loads(line)
f2.write(line)
f2.close()
f.close()
return
calculate_result 函式def calculate_result(datalist, username, reponame, eventname):
單元測試**
def test_readjson():
data = open("data.json", 'r', encoding='utf-8')
i = 0
for da in data:
if i == 0:
assert json.loads(da)['actor']['login'] == 'cdupuis'
i += 1
def test_calculate_result():
l =
data = open("data.json",'r',encoding='utf-8')
for da in data:
assert calculate_result(l,'cdupuis','pushevent','atomist/automation-client') == none
測試截圖
首先安裝 coverage,之後逐步測試並生成覆蓋率 html 檔案
html 覆蓋率檔案
2020軟體工程個人作業06
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