21、软件开发全流程实用指南

软件开发全流程实用指南

1. 产品设计与更新

偶尔对产品或其部分进行重新设计是有益的。有时,重新设计可能会演变为全面的品牌重塑,包括更改标志、字体、配色方案等。但不要过于频繁地进行品牌重塑,否则用户将难以识别你的产品。不过,当业务方向发生轻微或重大变化时,品牌重塑会带来焕然一新的感觉。品牌塑造与愿景、使命和价值观相关,要确保它们相互契合。

例如,Alexandra 设计了着陆页并重新设计了课程仪表盘页面,新设计得到了大家的喜爱,但也意味着后续需要开展一些工作。

2. 开发建议

软件开发涵盖前端和后端开发,包括架构决策、编码、代码审查、测试、将代码部署到生产环境、团队协作以及持续改进代码库,以确保软件易于维护且结构清晰。

2.1 选择编程语言或框架

在开发过程中,选择合适的编程语言和框架是常见的问题。开发者可能会在 Java 与 Go、Python 与 Ruby 甚至 PHP 之间争论不休,还会涉及存储和搜索引擎(SQL 与 NoSQL、关系型数据库与文档存储)、标准(REST 与 GraphQL)以及前端框架(React 和 Redux、Vue.js、Elm 等)的选择。

为避免这些决策演变成激烈的争论,可按以下步骤进行:
1. 制作比较表格,列出软件的技术要求,对比不同技术的适配性。例如,如果产品需要执行复杂的组合查询并快速交付结果,可考虑使用 elasticsearch;若需要数据存储与展示层的近实时同步,可关注实时数据库;若要解决复杂任务并具备高性能,可对不同编程语言进行基准测试。
2. 若团队成员对某项技术存在无休止的讨论,可让每个人准备一份演示文稿并向团队展示,随后进行投票。同时,为决策设定明确的截止日期,以免浪费过多时间,导致被竞争对手超越。
3. 最终选择的技术应让团队成员感到舒适。若存在知识不足的情况,要提供学习资源。此外,将软件构建成模块化结构,以便在技术选择不佳时能够轻松替换。

2.2 代码风格指南

开发者之间除了编程语言和框架的争论,还会在 IDE 选择、空格与制表符、双引号与单引号等方面产生分歧。例如,JavaScript 开发者会讨论语句后是否使用分号,以及最大行宽等问题。

混合风格的代码存在诸多问题:
- 代码外观不协调、不美观,如同一文件中字符串使用双引号和单引号混合。
- 代码审查时会陷入“请求更改”的困境,例如不同开发者使用不同的缩进规则,会使审查过程充斥大量格式更改,重要更改容易被淹没。

因此,从一开始就应建立代码风格指南,明确行宽、命名约定、冒号、分号、引号、复杂度规则(如循环嵌套不超过三层)等重要规则。团队成员需阅读并同意这些规则,然后严格遵守。如今有许多工具可根据规则格式化代码,可将其集成到常用的 IDE 中。

2.3 代码审查与结对编程

代码审查有助于实现代码库的一致性和同质性。在 Feedzai 引入代码审查时,起初过程繁琐,讨论众多,有些审查甚至需要 20 次迭代。但几个月后,代码变得美观、易读、文档完善、经过测试且结构连贯。

为确保代码审查顺利进行,需建立“就绪定义”规则,例如新引入的代码必须有单元测试覆盖、遵循代码风格指南、每次审查更改的文件不超过 N 个等。特别要注意控制每次审查更改的代码行数,避免审查过于复杂。

结对编程也是一种广泛使用的技术,即两人一起编程,一人编码,另一人观察并提出建议,双方还可不时进行头脑风暴和讨论解决方案。一段时间后,两人角色互换。这种方式不仅能使代码风格更加统一,还能提高注意力和专注力,有时结对编程的生产力甚至超过两人同时独立编程。

3. 质量保证建议

代码审查和结对编程有助于提高代码的一致性、文档完整性和测试覆盖率,进而提升产品质量。除此之外,还有其他质量保证技术和流程。

即使在开发初期没有足够资源分配专门的测试人员,也不能忽视产品质量。曾有人认为先关注用户数量,等用户增多后再考虑质量,这种想法是错误的。不稳定和有缺陷的产品无法赢得用户,产品质量体现了公司的价值观和思维方式。

以下是一些质量保证的建议:
1. 从一开始就建立质量控制流程和阈值,例如单元测试代码覆盖率不低于 80%。
2. 实施自动化测试,至少对“快乐路径”进行自动化测试。“快乐路径”是指用户从开始到有意义结束的一系列活动,如电商网站中从注册到实际购买的过程。
3. 制定关键功能检查清单,每次新功能部署到生产环境时进行检查,确保新功能不会破坏现有功能。
4. 列出必须能正常运行软件的浏览器和设备清单,每次发布新内容时进行检查。若手动检查,只要有明确的回归测试用例和设备清单,团队成员分担测试任务所需时间不会太长。
5. 自动化测试要适度,对于难以预测和实现的测试,手动检查可能更简单快捷。例如,轮播图中随机图片的显示,可手动检查。同时,要确保前端开发者和自动化测试人员保持同步,可使用前缀类进行自动化测试,避免前端样式更改影响自动化测试。
6. 一旦有资源,应分配专门的测试人员,这不仅能提高产品质量,还能平衡不同利益相关者之间的流程。

以下是一个简单的表格总结质量保证要点:
| 要点 | 具体内容 |
| — | — |
| 质量控制 | 单元测试覆盖率不低于 80% |
| 自动化测试 | 至少测试“快乐路径” |
| 功能检查 | 每次部署检查关键功能 |
| 设备清单 | 列出兼容的浏览器和设备 |
| 自动化适度 | 避免过度自动化 |
| 人员分配 | 有资源时分配专门测试人员 |

4. DevOps 建议

要实现良好的自动化测试,需要一个支持多环境和自动化持续集成与交付的基础设施,这就涉及到 DevOps 流程。

不能低估基础设施的重要性。在开发初期,不能简单地在本地构建文件并手动复制到生产服务器,因为随着代码库和依赖项的增加,建立正确、流畅的部署管道会变得非常困难。

建议从一开始就定义 CI/CD 管道,使其简单小巧,然后根据代码库和依赖项的增长进行调整。例如,Olga 在一家在线广告测量公司工作时,因手动部署错误将硬编码 ID 的脚本推送到生产服务器,导致严重后果。此后,她建立了 CI 流程,确保不再手动推送代码到生产环境。

因此,应尽早建立自动化流程,并投资于喜欢处理基础设施、服务器和脚本的专业人员。

以下是 DevOps 流程的 mermaid 流程图:

graph LR
    A[代码开发] --> B[代码提交]
    B --> C[自动化构建]
    C --> D[自动化测试]
    D --> E{测试通过?}
    E -- 是 --> F[部署到测试环境]
    E -- 否 --> B
    F --> G[用户验收测试]
    G --> H{验收通过?}
    H -- 是 --> I[部署到生产环境]
    H -- 否 --> B
5. 产品创意建议

对于产品创意,最重要的是热爱你的产品。这是成功的基础,对工作的热爱能带来无与伦比的决心、信念和信心。

成功并不一定需要成为市场上的先驱,产品质量才是关键。要找到自己的细分市场,确定关键成功因素,并将其做到极致。例如,Elvatech 公司生产光谱分析设备,他们专注于提高测量精度,使误差接近 0,从而取得了 25 年的持续发展。EdEra 专注于在线课程开发,通过与内容专家密切合作,深入研究内容,找到最佳的内容交付形式,成为乌克兰最好的在线教育工作室。

如果你是市场上的先驱,要努力保持领先;若不是,可借鉴先驱者的经验教训。例如,在柏林的一个地铁站,有人用砖块解决了水坑通行问题,但第二天另一个人用大石头改进了方案,使通行更加便捷,大石头方案最终取代了砖块方案。

总之,软件开发是一个充满挑战和机遇的过程,遵循上述建议,注重产品设计、开发、质量保证、DevOps 以及产品创意,将有助于打造出成功的软件产品。

软件开发全流程实用指南

6. 总结与实践建议

软件开发是一个复杂且持续的过程,涉及多个方面的决策和实践。为了更好地理解和应用前面提到的各种建议,下面通过一个表格总结各个方面的关键要点,并给出相应的实践建议。

方面 关键要点 实践建议
产品设计与更新 偶尔重新设计产品或部分,避免频繁品牌重塑,确保品牌与愿景、使命和价值观契合 定期评估产品设计,根据业务变化合理规划重新设计和品牌重塑的时机
开发 合理选择编程语言和框架,建立代码风格指南,进行有效的代码审查和结对编程 制作技术比较表格辅助选择,从项目开始就明确代码风格规则,严格执行代码审查的“就绪定义”,积极开展结对编程
质量保证 建立质量控制流程和阈值,实施自动化测试,制定检查清单,适度自动化,确保人员同步 从项目初期设定质量目标,优先自动化“快乐路径”测试,定期更新检查清单,根据实际情况平衡自动化和手动测试,加强团队沟通
DevOps 尽早定义 CI/CD 管道,投资专业人员 从简单的 CI/CD 流程开始,随着项目发展逐步优化,招聘或培养擅长基础设施管理的人员
产品创意 热爱产品,找到细分市场,关注产品质量,借鉴先驱经验 深入了解市场需求,确定产品的独特价值点,持续改进产品质量
7. 软件开发流程示例

为了更直观地展示软件开发的整体流程,下面使用 mermaid 流程图进行说明。这个流程图涵盖了从产品创意到部署上线的主要阶段,以及各个阶段之间的交互和反馈。

graph LR
    A[产品创意] --> B[需求分析]
    B --> C[设计阶段]
    C --> D[开发阶段]
    D --> E[测试阶段]
    E --> F{测试通过?}
    F -- 是 --> G[部署上线]
    F -- 否 --> D
    G --> H[用户反馈]
    H --> B

这个流程图展示了软件开发的循环过程,从产品创意开始,经过需求分析、设计、开发和测试,最终部署上线。上线后收集用户反馈,根据反馈对需求进行调整,再次进入下一轮的开发循环。

8. 实际案例分析

为了更好地理解上述建议在实际中的应用,下面通过一个具体的案例进行分析。假设我们要开发一个在线旅游预订平台,以下是按照前面的建议进行开发的步骤和决策过程。

8.1 产品设计与更新

在项目初期,我们需要明确平台的定位和目标用户群体。根据市场调研,我们发现用户对于旅游目的地信息的准确性和丰富性、预订流程的便捷性以及价格的合理性有较高的期望。因此,我们在设计平台时,注重这些方面的优化。随着业务的发展,我们可能会根据用户反馈和市场变化,对平台进行重新设计和部分功能的更新,例如增加新的旅游线路推荐功能或优化支付流程。

8.2 开发
  • 选择编程语言和框架 :考虑到平台的性能和可扩展性,我们选择 Python 作为后端编程语言,使用 Django 框架进行快速开发。前端选择 React 框架,以提供良好的用户交互体验。
  • 代码风格指南 :制定统一的代码风格指南,包括缩进规则、命名约定、注释规范等。使用自动化工具(如 Pylint 用于 Python 代码,ESLint 用于 JavaScript 代码)确保代码符合风格要求。
  • 代码审查和结对编程 :建立严格的代码审查制度,要求新代码必须经过至少一名其他开发者的审查。同时,鼓励结对编程,提高代码质量和团队协作能力。
8.3 质量保证
  • 质量控制流程和阈值 :设定单元测试代码覆盖率不低于 80%,并建立集成测试和端到端测试流程。
  • 自动化测试 :使用 Selenium 进行前端自动化测试,对用户注册、登录、预订等关键流程进行自动化测试。
  • 检查清单 :制定关键功能检查清单,包括旅游目的地信息展示、价格计算、支付功能等,每次发布新版本时进行检查。
  • 浏览器和设备兼容性 :列出主流浏览器(如 Chrome、Firefox、Safari)和常见移动设备(如 iPhone、Android 手机),确保平台在这些设备上正常运行。
8.4 DevOps
  • CI/CD 管道 :使用 Jenkins 搭建 CI/CD 管道,实现代码提交后的自动构建、测试和部署。
  • 自动化部署 :使用 Docker 容器化技术,将应用程序和依赖项打包成容器,实现快速、可靠的部署。
8.5 产品创意
  • 热爱产品 :团队成员对旅游行业充满热情,致力于为用户提供优质的旅游预订体验。
  • 找到细分市场 :针对年轻背包客群体,提供个性化的旅游线路推荐和低价住宿选择。
  • 关注产品质量 :不断优化平台的性能和用户体验,提高旅游信息的准确性和预订成功率。
9. 总结与展望

通过以上的分析和案例,我们可以看到,软件开发是一个综合性的过程,需要在各个方面做出合理的决策和实践。在产品设计上要注重用户需求和市场变化;开发过程中要选择合适的技术和工具,建立良好的代码规范和协作机制;质量保证是确保产品稳定和可靠的关键;DevOps 能够提高开发和部署的效率;而产品创意则是产品差异化和成功的核心。

在未来的软件开发中,随着技术的不断发展和市场需求的变化,我们需要不断学习和适应新的挑战。例如,人工智能和机器学习技术在软件开发中的应用越来越广泛,我们可以利用这些技术来优化产品的推荐系统、智能客服等功能。同时,云计算和微服务架构的发展也为软件开发带来了新的机遇和挑战,我们需要掌握这些技术,提高产品的可扩展性和灵活性。

总之,遵循软件开发的最佳实践,不断创新和改进,我们就能够开发出满足用户需求、具有竞争力的软件产品。希望本文的建议和案例能够为软件开发人员和项目管理者提供有益的参考。

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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