程序开发中的画蛇添足与画龙点睛

本文讨论了在软件开发过程中如何正确地进行程序改进。作者通过“画龙点睛”与“画蛇添足”的比喻来说明有效的改进可以显著提升用户体验或程序性能,而过度的优化则可能引入新的错误。文章提供了实施改动前后的具体建议。

  画蛇添足与画龙点睛目的都是对原来作品的完善。但得到的结果却大不相同。
  在程序开发中,也经常遇到这两种情况。画龙点睛的修改通常给程序性能带来很大的提升或者使用户的操作大大方便,而画蛇添足却是试图做的更完美,结果却带来了更多的bug。
  我认为在程序开发中。实现的功能应该满足客户的需求。但是不要画蛇添足。如果对程序的改进不能对用户操作提高明显的效率,对程序也没有明显的性能的提升,或者带来明显的好处。那就不要改进。因为在完成程序开发后的改进风险很大。很容易仅仅修改了点而忽略了面,修改了局部而忽略了全局。带来bug。这种bug也很难被测试到。它们通常出现原来正常运行而本次没有修改的功能点上,具有很强的隐蔽性。
  在确定了要进行改动之后。应该对程序进行全面的考虑。把所有因为此次修改而影响的点列清。逐步修改。这样有效避免在改动中产生bug。
  在改动结束之后,要对涉及的流程全部测试一下。仅仅对改动的页面测试,就又陷入局部而忽略了全局。给程序的使用带来隐患。
  由此可见,在开发完成后的改动。首先要评价改动的必要;其次在改动中要全面考虑设计,然后开发;最后测试要全面。片面追求速度而忽略了质量是得不偿失的。

转载于:https://www.cnblogs.com/sutengcn/archive/2007/12/22/1010320.html

### 看图猜成语微信小程序的开发文档实验报告示例 看图猜成语微信小程序是一种结合图片识别和成语知识的小程序应用。以下是一个简化的开发文档和实验报告示例,基于微信小程序开发流程[^1]。 #### 一、项目概述 看图猜成语微信小程序旨在通过图片展示成语的寓意,并让用户猜测对应的成语。该小程序的核心功能包括: - 图片展示:提供成语相关的图片。 - 用户交互:用户输入或选择成语答案。 - 结果反馈:判断用户答案是否正确并提供解释。 #### 二、开发流程 根据微信小程序的标准开发流程,以下是看图猜成语小程序的具体开发步骤: ```mermaid graph LR A[项目启动] --> B[市场调研] B --> C[需求分析] C --> D[设计UI/UX] D --> E[编码开发] E --> F[内部测试] F --> G[提交审核] G -->|审核通过| H[上线发布] G -->|审核不通过| E H --> I[版本迭代] I --> J[收集用户反馈] J --> K[优化调整] K --> H ``` #### 三、技术实现 1. **图片处理** - 使用 `libfacedetection` 的图像检测算法[^3]进行图片预处理,确保图片质量符合要求。 - 如果涉及人脸识别(如成语中的人物形象),可以利用该库进行快速且高精度的检测。 2. **数据存储** - 成语及其对应图片存储在云端数据库中,例如使用腾讯云数据库服务。 - 数据结构示例: ```json { "id": 1, "image_url": "https://example.com/image1.png", "riddle": "画龙点睛", "explanation": "比喻写文章或讲话时,在关键处加上精辟的语句,使内容更加生动有力。" } ``` 3. **用户交互** - 前端使用微信小程序组件实现用户界面,例如 `input` 和 `button` 组件。 - 示例代码: ```javascript Page({ data: { currentRiddle: null, userAnswer: "" }, onLoad() { this.fetchRiddle(); }, fetchRiddle() { wx.request({ url: 'https://api.example.com/get-riddle', success: (res) => { this.setData({ currentRiddle: res.data }); } }); }, checkAnswer() { const { userAnswer, currentRiddle } = this.data; if (userAnswer === currentRiddle.riddle) { wx.showToast({ title: '回答正确!' }); } else { wx.showToast({ title: '回答错误!', icon: 'none' }); } } }); ``` 4. **测试优化** - 内部测试阶段需要验证图片加载速度、用户交互流畅性以及答案判断逻辑的准确性。 - 根据用户反馈不断优化图片质量和成语难度。 #### 四、实验报告示例 以下是一个简化的实验报告模板: ##### 实验目的 验证看图猜成语微信小程序的功能完整性及用户体验。 ##### 实验方法 1. 随机选取 10 张成语图片进行测试。 2. 记录每张图片的加载时间及用户平均回答时间。 3. 收集用户对界面设计和功能的反馈。 ##### 实验结果 | 序号 | 成语 | 图片加载时间(ms) | 用户回答时间(s) | 用户反馈 | |------|-----------|---------------------|-------------------|------------------------------| | 1 | 画蛇添足 | 500 | 15 | 图片清晰,但提示不够明显。 | | 2 | 杯弓蛇影 | 600 | 20 | 图片有些模糊,影响识别效果。 | | 3 | 井底之蛙 | 450 | 10 | 功能正常,体验良好。 | ##### 结论 看图猜成语微信小程序基本满足设计要求,但在图片质量和提示信息方面仍有改进空间。 #### 五、相关工具库 - 图像处理:`libfacedetection` - 下拉刷新:`PullToRefresh-Swift`[^2](尽管是 Swift 库,但其设计理念可参考用于小程序开发) --- ###
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