做B/S的程序员的郁闷

f2k 2004-04-30 09:43:06
郁闷。
因为我对B/S结构程序比较熟悉,头分给我一个界面非常复杂的B/S模块,但对我的工作进度非常不满意,说他不明白为什么需要这么多时间?
更加郁闷的是我完全按计划完成的,而且还稍有提前,只是没有加班。

这个模块是B/S结构的,仅仅客户端脚本代码我写了大约10000行(Javascript+VBScript)。虽然我做过一些B/S结构的东西,但还是第一次为一个模块写如此大规模的客户端脚本。因为我以前的一些经验,脚本代码的规划也比较成功。

头是写VB出身,从来没有做过B/S结构的程序,对Html之类的都还不是很清楚,我怎么给他解释?有些东西,尤其是界面,如果用VB做和用B/S做,实现难度和工作量是不一样的。头说一天的代码量是800-1000行,就算一天500行,算起来用不了几天。我faint。

看得出来,头以前对我很器重(因为我对B/S熟),现在有点不信任。

郁闷。。。
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f2k 2004-05-07
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谢谢大家的回复。

这里的确有一些交流的问题。我和头交流的时间不多。但是我仔细想了一下,问题可能不仅仅是在交流方面。作为头,要求他了解我要做的工作并不现实,但是有必要了解我的工作过程,知道B/S开发和C/S开发的不同。

我的头更关心的是结果,不是过程。我以前尝试报告每天的工作内容,发现他毫不关心,头比较喜欢下属告诉他在哪些方面有了“突破性”进展,或者一些“神奇”的技术。

其实以前我还是满认可这种只管结果不管过程的作法,因为自己的自由度比较大。但是单纯用结果来推测工作量,工作难度,有时候误差就会比较大。
bigtailwolf163 2004-05-06
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常遇到这种事 头儿把任务交待下来 说几天之内搞定 可事先他一点分析也没有做 有时一个算法我要做几天 而且还要保证测试数据无误 有时急了 我就丢下话来 你说容易你来试试...操,
qinyidaxia 2004-05-05
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什么搞的好都有前途
whyareyou 2004-05-05
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BS没前途????
sunsonyazhi 2004-05-05
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代码量不能代表什么,只是追求速度,若这样,还搞什么开发,直接做做code modify算了,不用自己写了,软件重要的是设计,然后才是进行时间规划,依次完成,不是说你一天写多少,写几天就完的,程序员是搞开发的,不是搞搬砖头的
mistjin 2004-05-05
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一天写出500行的代码???
靠,除了垃圾代码我不能做第二解释!
mypromise 2004-05-05
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同情,我们的生产率是28行/天(从需求分析到成品平均下来算的),不过我们做的是协议栈的开发
rootcn 2004-05-05
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hehe
prosadn 2004-05-05
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晕,500行/每天,能这样算的吗?
如果是这样的话,
一个月 500*30=15000
一年 15000*12=180000 > VCL的源代码了
楼主你一个人都比蓝宝公司开发delphi的人强了!!
人家用n年*n个人才写出那么多代码,你一个人一年就能写那么多!
呵呵~~强!!
creater 2004-05-05
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回复人: asese(色胆) ( ) 信誉:100 2004-05-02 22:35:00 得分:0
代码怎么用行计算~




难道用斤计算啊?
df4000 2004-05-05
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晕,每天1000行,有质量吗
hame2599 2004-05-05
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呵呵,是考验你的时候了,过了这到坎,你的道路就会豁然开朗的,努力啊!
jiezhi 2004-05-05
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你们头的确是不怎么懂技术。
以为是机器阿,一天800行?开什么玩笑。除非把那些自动生成的代码都算上。
hityu 2004-05-04
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这样的上司有的是,
不过还是同情楼主。

但反过来想一想,自己应该不只是出色的程序员,还是一位才华横溢的演说者----善于将自己的想法表达给你的上级听,并使对方理解。

这也是一种能力,如果成功了,那N年以后你一定比你现在这位上司更加成功!

Good luck!
AngelDevil 2004-05-04
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垃圾
zhouweiwansui 2004-05-04
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500行/每天
楼主真是猛男啊。
cggoahead116 2004-05-04
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Nicholasqpl 2004-05-03
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哎~~~~~~~做b/s的对服务器的资源节省的要求太高了。
而且还要必须熟悉js和html
gslrq 2004-05-03
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B/S有什么好的,想不明白!
lichun3000 2004-05-03
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源码链接: https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 在本研究中,我们将详细研究如何借助Python执行数据可视化,旨在剖析2018年期间中国四个主要城市——北京、上海、广州以及深圳的空气质量状况。通过绘制反映空气质量指数(AQI)与细颗粒物(PM2.5)变化趋势的图表,我们能够深入理解这些大都市全年的空气环境质量,并明确评估其优良天气所占的比重。 我们必须首先进行数据准备工作。在当前提供的压缩文件内,名为"2018天气"的文件极有可能是数据来源,其中可能收录了涉及四个城市每日空气质量监测的详细信息。这些数据通常涵盖日期、城市名称、AQI数值、PM2.5含量等核心参数。在Python编程环境中,我们惯常运用pandas库来对这类结构化数据进行高效的处理和分析。 1. **数据导入与初步处理**: - 利用`pandas.read_csv()`方法来导入存储为CSV格式的数据资料。 - 数据整理:对数据中的空白项、非正常数值进行修正,保证数据的精确性。 - 调整日期字段的格式,确保其能够适用于时间序列分析的需求。 2. **数据深度分析**: - 针对每个城市的AQI和PM2.5数据执行统计性描述,例如计算平均值、中位数、标准偏差等指标。 - 确定空气质量良好天气的天数,即那些AQI值低于75(依据中国的空气质量评估标准)的日数。 3. **数据呈现**: - 运用matplotlib或seaborn工具绘制折线图,直观展示四个城市在2018年全年的AQI和PM2.5变化动态。 - 可通过采用不同的颜色方案和线条类型来区分不同城市的数据系列。 - 添加必要的图示元素,如日期坐标轴、城市名称标注、图表标题及图例说明,以提升图表的可读...

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