| 这个作业属于哪个课程 | https://edu.cnblogs.com/campus/fzu/SE2020 |
|---|---|
| 这个作业要求在哪里 | https://edu.cnblogs.com/campus/fzu/SE2020/homework/11167 |
| 这个作业的目标 | <学习如何解析json文件类型，并统计数据类型；熟悉使用GitHub操作> |
| 学号 | <181800415> |
PSP表格
| Personal Software Process Stages | 预估耗时（分钟） | 实际耗时（分钟） |
|---|---|---|
| Planning | 计划 | |
| Estimate | 估计这个任务需要多少时间 | |
| Development | 开发 | |
| Analysis | 需求分析 (包括学习新技术) | 60 |
| Design Spec | 生成设计文档 | 10 |
| Design Review | 设计复审 | |
| Coding Standard | 代码规范 (为目前的开发制定合适的规范) | |
| Design | 具体设计 | 10 |
| Coding | 具体编码 | 120 |
| Code Review | 代码复审 | |
| Test | 测试（自我测试，修改代码，提交修改） | 60 |
| Reporting | 报告 | 30 |
| Test Report | 测试报告 | |
| Size Measurement | 计算工作量 | |
| Postmortem & Process Improvement Plan | 事后总结, 并提出过程改进计划 | |
| 合计 | 290 | 490 |
内心历程：
满脸问号？？？：一开始拿到题目，有点懵，多次看完题目描述后仍然不知所云（计算机编程菜鸡实锤了），看了几种要求的语言，又因为老师给了python范例，心里想着，好吧，也只有选择python了。虽然python之前有初步学习过，但是应对这种问题，完全属于一级打boss，真的后悔自己没有多学一点东西。
逐渐崩溃：这个题目对于python初学者来讲，too tough to solve！ 我只能先认真阅读助教给的范例代码，慢慢理解。可是很多内容都需要上网查询，并且有的东西还搜索不到现成的（完蛋），就只能凭自己的小学生智商理解了。。。虽然告诉自己要有耐心看，但看着看着就不耐烦了（这种时候，内心就是在讲：啊这。。。 阿巴。阿巴。阿巴），所以在这种很自卑又很不耐烦的心态下，作业搁置了好几天，不愿面对。
稳住心态：作业临近deadline了，想着这个作业 即便再难也要做下去吧，而且肯定有人成功，倒不妨依葫芦画瓢呗。所以，我又拾起信心了（嘻嘻嘻，爷又可以了），看着群里大佬们的讨论，我更来劲了，想着找群内大佬们取经，是肯定有收获的。于是乎，我重新开始认真阅读范例。
找回自信：经过自己耐心的查询资料以及认真理解代码，能够完全理解代码的思路以及含义了。这个时候其实觉得是自己之前太怂了，这题并不难，只是自己代码打得少，所以才自我否认。但是，现在是有信心能够把问题完成了。这题不就是一些基础的调入数据 然后实现查询功能吗，实质上跟以前学的c++练习是一样的，不同点只是多了一个数据导入操作，这部分其实就只是利用python的调库操作罢了。
解题思路：
1.导入数据集、解析json文件
2.初始化
2.创造一个类，把所有需要查询的属性添加进去
3.写查询函数，将需要查询统计的类别写出来
4.调入参数，按照输入的格式，将需要输入的函数写进去
难点：
如何使用python的语言规范格式，创造类
如何导入json格式、并书写
如何创造接口，对参数进行调用
如何写单元测试代码，对源代码进行debug
（所有的难题解决就一个办法：CSDN上号！！！）
代码说明：
第一次导入数据运行：
数据统计分析：
生成统计分类后的子文件：
导入需要的参数：
统计输出：
单元测试：
上网查询，导入unittest库，写一段测试三种不同类别的代码：
运行后 测试结果为正确
但是耗时很长，这是因为测试代码包含了初始化导入数据
查看代码覆盖率：
由于代码写了初始化处理和后续处理的分支，所以在进行导入参数查询目标时，一部分函数并未调用到，故代码的覆盖率不高。
总结：
这次作业的收获就是，如何使用python语言创造类，并对json文件进行导入处理。
并且知道了怎么去进行单元测试，debug多个小数据。这能提高自己的代码准确度，降低bug率。
了解了pycharm中coverage和profile的功能
github的常规操作通过助教的视频讲解，也已经领会到了，以后上传和下载代码会更加的方便。