软件开发流程安排（以Python语言为例说明）

xuke123

　　下面以Python语言为例来说明软件开发流程的安排
　　对于软件开发，编写实现功能的代码只是软件开发的很小的一部分，其前前后后还要包括很多的内容，下面具体来列出了设计，编码，静态代码分析，测试，调优这四步来说
　　1）设计
　　这涉及到系统设计，实现设计，当然这里面涉及到架构，涉及到模式等
　　2）编码
　　就是使用编辑器来编写代码，具体不同的语言有着不同的编译器，像python就有pydev+eclipse, pyscripters等等，c++有visual c++, slickedit等。
　　假设我们使用pydev写出如下的测试代码：

#!/usr/bin/env python
"""
A simple test
"""
import os
import sys
def myprint(start):
"""Print the numbers"""
for item in range(10):
print 'item=', start * 10 + item
def mysum(first, second):
"""Get the sum of a and b"""
return first + second
def main():
"""The main function"""
for i in range(10):
myprint(i)
if __name__ == '__main__':
print 'OS: ', os.name
print 'Arguments: ', sys.argv
main()

 　　3）静态代码分析
　　编写完代码之后，必须要进行静态代码分析，这包括编码规范、静态代码逻辑分析。python中有静态代码分析pylint， c++代码有非常有名的代码分析工具pc-lint
　　4）写完代码必须要进行单元测试，python代码可以使用标准库里面提供的unittest来进行测试，c++可以使用google test框架来测试。
　　下面是对上面test.py编写的单元测试代码：

import unittest
import test
class TestTest(unittest.TestCase):
"""Test Cases"""
def setUp(self):
pass
def tearDown(self):
pass
def testmyprint(self):
test.myprint(1)
def testmysum(self):
self.assertEquals(test.mysum(10, 20),30,'mysum')
　　为了支持更多的代码自动化单元测试，在测试模块中（主要是__init__文件）添加如下的代码

def suite():
"""
Return the test suite
it should in Module File __init__
"""
tests = ['testmyprint','testmysum']
return unittest.TestSuite(map(TestTest, tests))
　　然后在最上面的一个python文件，假设为testAll.py文件中添加如下代码：

import unittest
import testTest
suite1 = testTest.suite()
suite = unittest.TestSuite()
suite.addTest(suite1)
if __name__ == '__main__':
unittest.TextTestRunner(verbosity=2).run(suite)
　　这假设的是引入模块testTest， 还可以引入其他的不同的模块，这样将所有的测试case都包括进来了
　　最后在命令行中输入python testAll.py就可以测试所有的测试case了
　　D:\Works\Eclipse\FirstPython\test>python testAll.py
testmyprint (testTest.TestTest) ... item= 10
item= 11
item= 12
item= 13
item= 14
item= 15
item= 16
item= 17
item= 18
item= 19
ok
testmysum (testTest.TestTest) ... ok
----------------------------------------------------------------------
Ran 2 tests in 0.016s
OK
　　5）将单元测试通过的话基本上就没有什么问题了，但是不一定保证写出的代码是最优的，所有有些时候我们需要进行调优，这样我们使用python的profiler来分析程序的执行性能
　　首先我们执行后python -m cProfile test.py -o test.out
　　就是获取test.py的执行性能结果，并且将结果输出到test.out文件中
　　然后使用pstats来获取test.out中的性能数据，可以使用下面的代码来解析数据：

"""Get and analyze the cProfile output file """
import pstats
import sys
if len(sys.argv) != 2:
print '%s <profile_out_file>' % __file__
sys.exit()
else:
FILENAME = sys.argv[1]
PROFILE = pstats.Stats(FILENAME)
PROFILE.sort_stats('time').print_stats()

　　这样可以看到按执行时间排列的函数调用
　　下面是解析数据之后的结果
　　Thu Apr 02 20:39:03 2009    test.out
         26 function calls in 0.012 CPU seconds
   Ordered by: internal time
   ncalls  tottime  percall  cumtime  percall filename:lineno(function)
       10    0.011    0.001    0.011    0.001 test.py:10(myprint)
        1    0.001    0.001    0.012    0.012 {execfile}
        1    0.000    0.000    0.011    0.011 test.py:5(<module>)
        1    0.000    0.000    0.011    0.011 test.py:16(main)
       11    0.000    0.000    0.000    0.000 {range}
        1    0.000    0.000    0.012    0.012 <string>:1(<module>)
        1    0.000    0.000    0.000    0.000 {method 'disable' of '_lsprof.Profiler' objects}
最后，在确认程序运行无误，并且性能能够达到要求的情况下，将代码提交到版本控制服务器中去，如SVN，这样完成了一个软件开发的过程，进行下一个循环吧！
　　祝你好运，呵呵