《软件工程》-第 1 章 软件与软件工程
1.1 软件的概念
1.1.1 软件与软件的组成
软件定义：软件是程序、数据及相关文档的集合，是计算机系统的逻辑部分。
组成结构：
- 程序：用特定编程语言编写的代码集合（如 Java、Python）。
- 数据：程序处理的信息载体（如数据库表、配置文件）。
- 文档：开发、使用和维护的说明（如需求规格说明书、用户手册）。
案例代码：简单计算器程序（Python）
# 计算器程序：实现加减乘除功能
class Calculator:def add(self, a, b):"""加法运算"""return a + bdef subtract(self, a, b):"""减法运算"""return a - bdef multiply(self, a, b):"""乘法运算"""return a * bdef divide(self, a, b):"""除法运算（处理除零异常）"""if b == 0:raise ValueError("除数不能为零")return a / b# 示例用法
if __name__ == "__main__":calc = Calculator()print(f"5 + 3 = {calc.add(5, 3)}") # 输出：8print(f"5 - 3 = {calc.subtract(5, 3)}") # 输出：2
1.1.2 软件生存周期
定义：软件从需求分析到退役的整个过程，通常包括以下阶段：
- 需求分析：确定用户功能与非功能需求（如性能、安全性）。
- 设计阶段：分为架构设计（如 MVC 模式）和详细设计（如类图、流程图）。
- 开发阶段：编码实现功能（参考 1.1.1 案例）。
- 测试阶段：单元测试、集成测试、系统测试（如计算器的边界值测试）。
- 部署与维护：发布上线并持续优化（如修复 bug、功能扩展）。
流程图：软件生存周期模型
1.1.3 软件的特点
| 特点 | 说明 |
|---|---|
| 逻辑实体 | 无形，依赖硬件运行（区别于物理产品）。 |
| 复杂性高 | 涉及算法、数据结构、用户需求等多维度复杂度（如操作系统内核）。 |
| 易修改性 | 通过版本控制工具（如 Git）支持迭代开发（见 1.6.1 软件工具）。 |
| 成本集中于开发 | 开发成本高，复制成本极低（如 App Store 应用分发）。 |
1.1.4 几类常用的软件
- 系统软件：管理硬件资源（如 Windows、Linux 操作系统）。
- 应用软件：解决特定领域问题（如微信、Photoshop）。
- 中间件：连接不同系统（如 Tomcat 服务器、消息队列 RabbitMQ）。
1.1.5 软件的质量
核心指标：
- 功能性：满足需求的程度（如计算器能否正确计算）。
- 可靠性：无故障运行时间（如电商系统在大促期间的稳定性）。
- 易用性：用户学习成本（如界面是否友好）。
- 可维护性：修改代码的难易度（依赖代码注释、设计模式）。
1.1.6 软件的安全与保护
常见措施：
- 代码审计：使用 SonarQube 扫描漏洞（如 SQL 注入、越权访问）。
- 数据加密：对敏感信息加密存储（如用户密码用 BCrypt 哈希）。
- 知识产权保护：通过软件著作权登记、开源协议（如 MIT、GPL）约束使用。
1.2 软件工程的概念
1.2.1 软件工程的定义
IEEE 定义：应用系统的、规范的、可量化的方法来开发、运行和维护软件。
1.2.2 软件工程的发展
阶段演进：
- 程序设计时代（1940-1960）：机器语言编程，无系统化方法。
- 软件危机时代（1960-1980）：需求膨胀导致进度延期、成本超支（如 IBM OS/360 项目）。
- 软件工程时代（1980 至今）：引入瀑布模型、面向对象方法、敏捷开发等。
1.2.3 软件工程的目标和原则
目标：在预算内按时交付高质量软件。
原则：
- 模块化：将系统拆分为独立模块（如计算器的加减乘除功能分离）。
- 信息隐藏：封装内部实现细节（如类的私有属性）。
- 增量开发：分阶段实现功能（如先开发计算器的加减功能，再迭代乘除）。
1.2.4 软件开发的主要方法
| 方法 | 核心思想 |
|---|---|
| 结构化方法 | 自顶向下、逐步求精（如数据流图 DFD 建模）。 |
| 面向对象方法 | 以对象为核心，封装数据与行为（如计算器类 Calculator）。 |
| 敏捷开发 | 快速迭代、响应变化（见 1.4 节详细解析）。 |
1.3 软件过程模型
1.3.1 瀑布模型
特点：阶段顺序执行，适用于需求明确的项目（如政府定制软件）。
流程图
1.3.2 增量过程模型
特点：分批次交付功能（如第一阶段实现计算器基本运算，第二阶段增加历史记录功能）。
1.3.3 原型建造模型
案例：用 Axure 快速设计计算器界面原型，收集用户反馈后再开发。
1.3.4 螺旋模型
核心：引入风险评估，适用于高风险项目（如航天软件）。
1.3.5 基于构件的过程模型
实践：使用 Spring 框架的 Bean 组件快速搭建企业级应用。
1.3.6 通用软件过程模型
模板：
- 需求捕获与分析
- 系统设计（架构 + 详细设计）
- 构件开发与测试
- 系统集成与验收
1.4 敏捷软件开发原则和应用
1.4.1 敏捷软件开发原则
核心价值观（《敏捷宣言》）：
- 个体和互动 > 流程和工具
- 可工作的软件 > 详尽的文档
- 客户合作 > 合同谈判
- 响应变化 > 遵循计划
1.4.2 敏捷工程过程的极限编程（XP）
实践方法：
- 结对编程：两人共同开发一段代码（如一人编写计算器测试用例，一人实现功能）。
- 测试驱动开发（TDD）：先写测试代码，再实现功能。
TDD 案例：计算器除法测试（Python unittest）
import unittest
from calculator import Calculator # 导入1.1.1中的计算器类class TestCalculator(unittest.TestCase):def setUp(self):self.calc = Calculator()def test_divide_normal(self):"""测试正常除法"""self.assertEqual(self.calc.divide(6, 3), 2)def test_divide_by_zero(self):"""测试除零异常"""with self.assertRaises(ValueError):self.calc.divide(5, 0)if __name__ == "__main__":unittest.main()
1.4.3 敏捷软件开发过程的应用
工具链：
- Jira：任务管理与跟踪
- Confluence：团队协作文档
- Jenkins：持续集成 / 部署（CI/CD）
1.5 软件工程人的因素
1.5.1 软件工程教育
核心课程：
- 数据结构与算法
- 操作系统
- 数据库系统
- 软件工程导论
1.5.2 软件工程学科
知识领域（SWEBOK 指南）：
- 软件需求
- 软件设计
- 软件构造
- 软件测试
- 软件维护
1.6 软件工程开发过程中的职业
1.6.1 软件工具
常用工具：
- 开发工具：IDEA、VS Code
- 版本控制：Git、GitHub
- 测试工具：Postman、Selenium
1.6.2 软件开发环境
集成环境（IDE）：
- PyCharm：Python 开发
- Android Studio：安卓应用开发
- Visual Studio：C#/.NET 开发
1.7 基于计算机的系统
1.7.1 基于计算机的系统的概念
定义：由硬件、软件、人员、数据等要素组成的综合系统（如智能手表系统）。
1.7.2 基于计算机的系统的功能组件
| 组件 | 示例 |
|---|---|
| 硬件 | CPU、内存、传感器（如手机陀螺仪） |
| 软件 | 操作系统、应用程序（如 iOS 系统、微信 App） |
| 人员 | 用户、开发人员、维护人员 |
| 数据 | 用户信息、日志数据（如电商订单数据） |
1.7.3 典型的基于计算机的系统
- 嵌入式系统：智能家电、车载系统
- 信息系统：企业 ERP、银行核心系统
- 网络系统：云计算平台、物联网（IoT）
1.7.4 基于计算机的系统的研制
步骤：
- 系统需求分析（如智能门锁需支持指纹识别、密码开锁）
- 软硬件划分（指纹模块为硬件，加密算法为软件）
- 集成测试（验证硬件与软件协同工作）
总结
本文通过理论解析与代码案例结合的方式，系统介绍了软件工程的核心概念、过程模型及实践方法。读者可通过运行文中代码（如计算器程序、TDD 测试）加深理解，并结合 流程图梳理开发流程。后续章节将深入探讨需求分析、软件设计等专题，敬请关注！
