软件工程实践总结——从实践到反思

222200330徐林熙 2024-12-20 23:24:35

这个作业属于哪个课程	FZU_SE_teacherW_4社区
这个作业要求在哪里	软件工程实践总结&个人技术博客
这个作业的目标	软件工程实践总结&个人技术总结
其他参考文献	构建之法

第一部分：课程回顾与总结
1.问题的重新思考
2.每个阶段收获最大的知识或能力
需求阶段
设计阶段
实现阶段
测试阶段
发布阶段
自我评分与目标达成
课程目标评分
第二部分：个人技术总结
第三部分：软件开发模式
项目开发过程
项目目标
主要技术栈
开发过程中的关键决策
遇到的挑战与解决方案
软件开发模式分析
开发模式：敏捷开发
优缺点
对项目的影响
不同场景下的开发模式建议

第一部分：课程回顾与总结

1.问题的重新思考

我都是大学生了，上课还要认真听老师讲课么？

大学的课程为实践提供了理论基础，尤其在软件工程中，老师的经验分享和对关键概念的深入解读帮助我在项目中快速避坑。上课不仅仅是获取知识，更是培养问题意识的过程。实践证明，听课与自学结合才是高效学习的最佳路径。
花费时间越多，代表工作量越高吗？

时间的投入仅是工作的表象，衡量产出质量才是关键。我在项目中体会到，明确任务分解和合理分工能有效缩短开发时间并提高效率。真正的高工作量，是在有限时间内高质量完成任务，而非简单延长开发时间。
代码量与个人的编码能力有直接关系吗？

项目经验让我更深刻地认识到代码质量比代码量重要。通过设计模式和模块化开发，我学会了用更少的代码实现更高效的功能。写“少而精”的代码，才能体现一个开发者的能力。
如何让自己能够跟上软件工程发展，做一个永不落伍的开发者呢？

技术更新快，唯有保持学习的敏感性。参加开源项目、阅读最新技术文档和跟踪行业动态是必不可少的。我还通过总结技术博客，强化了学习输出，让知识积累更系统化。
如果你是病人，你希望你的医生是哪一种？

在软件开发中，我努力成为既有经验又懂得应变的“医生”。通过学习经典案例和复盘自己的项目经验，我逐步建立了适应复杂需求和快速迭代的能力。这种思维模式对软件开发至关重要。

2.每个阶段收获最大的知识或能力

需求阶段

收获：学会使用用户画像和故事板描述用户需求。
工具：Axure 进行需求原型设计。
设计阶段
收获：掌握领域驱动设计（DDD）的基本思想，明确模块边界和实体关系。
工具：使用 Visual Paradigm 绘制类图和时序图。
实现阶段
收获：熟悉 Spring Boot 的开发流程，学会分层架构设计。
工具：IntelliJ IDEA、高效代码调试技巧。
测试阶段
收获：学会编写单元测试和集成测试，并使用 Postman 进行接口测试。
工具：JUnit、Mockito。
发布阶段
收获：掌握 Docker 容器化部署流程，提升应用的可移植性。
工具：Jenkins、Docker。

自我评分与目标达成

课程目标评分

职业道德与实践要求：90分。
- 理解了软件对社会的影响，并在开发中注重用户隐私保护。
需求分析能力：85分。
- 能够准确表达需求，但对于复杂需求的拆解能力仍需加强。
设计能力：80分。
- 掌握了基本设计原则，但缺乏创新性设计经验。
技术评测能力：75分。
- 能够评估设计模型，但在优化设计方案上仍需提高。
文档撰写能力：85分。
- 熟悉文档标准，但需要提高效率和细致度。
团队协作能力：95分。
- 在团队中能够高效沟通与协作，积极推动项目进展。
项目管理能力：80分。
- 掌握了基本的任务分配和进度管理技巧，但对复杂项目的管理经验不足。

第二部分：个人技术总结

个人技术博客——Spring Data JPA

概述：Spring Data JPA 提供了高效、简洁的数据库操作方式，尤其适合处理复杂数据查询与事务管理。它通过定义接口自动实现常见的数据库操作，能够大幅减少样板代码的编写。

第三部分：软件开发模式

项目开发过程

项目目标

本次参与的项目是健康报告管理系统，目标是为用户生成、管理和查看健康报告数据，帮助用户了解健康状况并提供改善建议。

主要技术栈

后端：Spring Boot、Spring Data JPA
数据库：MySQL
前端：Vue.js
工具：Maven、Postman、HikariCP 数据源

开发过程中的关键决策

采用微服务架构：将健康数据管理和报告管理模块分离，便于模块化开发和后期扩展。
统一异常处理：在后端通过 @ControllerAdvice 实现全局异常捕获，提高代码可读性和维护性。
数据库优化：通过索引和连接池优化提高查询性能。

遇到的挑战与解决方案

健康报告生成逻辑复杂：
- 问题：需要根据多种健康数据计算报告内容和建议。
- 解决方案：设计一个规则引擎模块，将数据解析和建议生成逻辑解耦，便于维护和扩展。
数据库并发问题：
- 问题：高并发场景下，数据库连接数不足。
- 解决方案：优化 HikariCP 数据源配置，提高最大连接数并减少空闲超时时间。
前后端联调：
- 问题：接口返回的数据格式与前端需求不符。
- 解决方案：通过 Swagger 文档规范接口设计，并增加数据转换层统一返回结构。