fit超简单入门

本文通过一个简单实例介绍如何使用Fit框架促进业务人员与开发人员之间的沟通,确保需求清晰并提高软件质量。

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    代码质量完美主义者 Andrew Glover在“追逐代码质量,决心采用Fit”一文中这样
 
写到:
 
    在软件开发的生命周期中, 每个人都对质量负有责任。理想情况下,开发人员在开发
 
周期中,用像 Junit 和 TestNG 这样的测试工具保证早期质量,而质量保证团队用功能
 
性系统测试在周期末端跟进,使用像 Selenium 这样的工具。但是即使拥有优秀的质量保
 
证,有些应用程序在交付的时候仍然被认为是质量低下的。为什么呢? 因为它们并没有做
 
它们应当做的事。
 
     使用Fit,让客户尽早地参与到测试中来,使用Fit,让业务人员和开发人员更流畅地沟
 
通。 使用Fit,让需求一遍一遍地滚出来。
 
    Fit是什么,能做什么呢?下面通过一个超简单的例子,阐述Fit,例子中的实例以java
 
为平台,使用到Word。
 
    (1) 先用word写出下面样子的一个文件,存成d:/java/fit/input.html。
 
input.html文件
First Fit Test For Yfhuang
yfhuang.fit.Division
numerator
denominator
quotient()
1000
10
100
100
2
50
3000
2
1000
 
yfhuang.fit.Division是处理该文件的java类。
 
    (2) Division.java (放在d:/java/fit/yfhuang/fit/Division.java
 
package yfhuang.fit;
import fit.ColumnFixture;
public class Division extends ColumnFixture {
    public float numerator;
    public float denominator;
    public float quotient() {
      return numerator / denominator;
    }
}
 
 
    (3) 去 http://fit.c2.com/wiki.cgi?DownloadNow下载fit for java的版本,然后解压到
 
d:/java/fit。
    (4) 使用javac编译这个java文件生成Division.class文件,注意把d:/java/fit/fit.jar放到classpath中去。
 
    (5)进入命令行模式,然后执行命令
 
        cmd d:/java/fit
 
        javac -classpath fit.jar fit.fileRunner input.html output.html
 
    (6) 查看一下d:/java/fit/output.html文件,发现会是这样的一个样子:
 
First Fit Test For Yfhuang
yfhuang.fit.Division
numerator
denominator
quotient()
1000
10
100
100
2
50
3000
2
1000 expected
1500.0 actual
 
OK,例子到此为止,下面解释一下。
 
input.html文件一般是业务人员写的,表达需求,在这个例子中,业务人员希望写一个除
 
的功能。所以他用这个html文件表示出来,当然行头yfhuang.fit.Division是在开发人员
 
的帮助下加上去的。
 
在执行第5步的时候,其实也就是fit去处理业务人员写的input.html,通过反射,找到
 
开发人员写的Division这样的一个处理器(fit中称为fixture)来处理input.html。得到
 
out.html文件,文件表明业务人员表达的需求有些问题。(如果是除,第三行结果应该
 
是1500)
 
通过这种方式,开发人员可以让业务人员把需求更清晰的表达出来,当然如果通过沟通,
 
业务人员表达的需求是正确的,那么就是开发人员的实现有问题了。:)
 
 
fit是ward cunningham写的,可以与其他测试工具,诸如junit等一起使用,如果你想了
 
了解得更多一点,可以参考下列网站。
 
 
追逐代码质量,决心采用Fit: http://www.ibm.com/developerworks/cn/java/j-cq02286/
 
 
<think>嗯,用户想了解如何入门Python。首先,我需要确定他们可能的需求。Python作为入门语言挺合适的,应用领域广,比如Web开发、数据分析、人工智能等。可能需要先介绍Python的特点和优势,让用户明白为什么选择Python。 然后,要规划学习路径。通常入门包括安装环境、基础语法、控制结构、函数、数据结构、模块和库,最后是实践项目。这部分需要分步骤说明,每个步骤的关键点是什么,比如安装时推荐Anaconda还是直接Python,编辑器选VS Code还是PyCharm? 接下来要考虑用户可能遇到的常见问题。比如环境配置出错,语法错误,缩进问题等。是否需要提前提醒?或者放在注意事项里? 还要推荐学习资源,官方文档、在线课程、书籍等。比如《Python Crash Course》或者廖雪峰的教程,这些资源对新手比较友好。 实践项目部分很重要,用户可能想知道学了之后能做什么。小游戏、数据分析、爬虫都是不错的例子,可以激发兴趣。 最后,鼓励和注意事项,比如坚持练习、参与社区、避免一次学太多。这部分要友好,让用户有信心继续学习。 可能用户是零基础,所以语言要尽量简单,避免技术 jargon。同时确保LaTeX格式正确,比如行内公式用$...$,独立公式用$$...$$,但Python入门内容可能不太需要数学公式,不过如果有涉及的地方要注意格式。 需要检查结构是否清晰,分步骤,每个部分有小标题,帮助用户逐步理解。可能需要用列表和例子来增强可读性,比如代码示例用反引号标注。 总结下来,应该分为几个部分:简介、学习路径、资源推荐、项目实践、注意事项,每个部分详细但简洁,确保用户能跟上思路,不会被信息淹没。</think>我为您整理了一份系统化的Python入门指南,分为六个步骤帮助您高效掌握Python编程👇 一、Python核心优势 • 🚀 简洁易读:代码结构清晰(强制缩进) • 📦 丰富生态:20万第三方库(机器学习/数据分析等) • 🌐 跨平台:Windows/macOS/Linux通用 • ⚡ 高效开发:解释型语言无需编译 二、学习路径规划 1️⃣ 环境搭建(30分钟) ```bash # 推荐安装Anaconda(包含常用库) conda create --name py_env python=3.10 conda activate py_env ``` 2️⃣ 基础语法(2周) ```python # 变量与类型 name = "小明" # 字符串 score = 95.5 # 浮点数 is_pass = True # 布尔值 # 流程控制 for i in range(1, 6): if i % 2 == 0: print(f"{i}是偶数") else: print(f"{i}是奇数") # 函数定义 def calculate_bmi(weight, height): """计算身体质量指数""" return weight / (height ** 2) ``` 3️⃣ 数据结构(1周) ```python # 列表操作 fruits = ['apple', 'banana', 'orange'] fruits.append('grape') # 添加元素 # 字典应用 student = { "name": "张三", "age": 18, "courses": ["数学", "物理"] } ``` 4️⃣ 文件操作(3天) ```python # 文件读写 with open('data.txt', 'w', encoding='utf-8') as f: f.write("Hello Python!\n") with open('data.txt', 'r') as f: content = f.read() ``` 三、必备工具库 • 🐼 数据分析:Pandas ```python import pandas as pd df = pd.read_csv('data.csv') print(df.describe()) ``` • 📊 可视化:Matplotlib ```python import matplotlib.pyplot as plt plt.plot([1,2,3,4], [1,4,9,16]) plt.xlabel('x轴') plt.show() ``` • 🤖 机器学习:Scikit-learn ```python from sklearn.linear_model import LinearRegression model = LinearRegression() model.fit(X_train, y_train) ``` 四、实战项目推荐 1. 基础阶段:📅 待办事项管理器(CLI版) 2. 进阶阶段:🌐 天气查询工具(API调用) 3. 综合应用:📈 电商数据分析系统 五、学习资源推荐 • 官方文档:[Python.org](https://docs.python.org/zh-cn/3/) • 经典书籍:《Python编程:从入门到实践》 • 视频课程:B站【北京大学】Python编程基础 • 实战平台:LeetCode(Python专项练习) 六、避坑指南 1. ❌ 不要死记语法:理解逻辑 > 背诵代码 2. ✅ 坚持每日编码:建议30分钟/天 3. 💡 善用调试工具:pdb调试器使用 ```python import pdb; pdb.set_trace() # 插入断点 ``` 学习建议:从完成一个小项目开始(如自动邮件发送程序),逐步扩展功能,在实践中遇到问题再针对性学习,效率比单纯看书高3倍以上! Q:学Python需要数学基础吗? A:基础编程只需初中数学,但机器学习等方向需要线性代数等知识 遇到具体问题欢迎随时提问,我可以为您提供: 1. 代码调试帮助 2. 项目设计建议 3. 学习路线优化 祝您编程愉快! 🎉
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