211606320刘佳&211506332熊哲琛
一、预估与实际
PSP2.1 | Personal Software Process Stages | 预估耗时(分钟) | 实际耗时(分钟) |
---|---|---|---|
Planning | 计划 | 30 | 180 |
• Estimate | • 估计这个任务需要多少时间 | 30 | 180 |
Development | 开发 | 300 | 90 |
• Analysis | • 需求分析 (包括学习新技术) | 120 | 70 |
• Design Spec | • 生成设计文档 | 100 | 30 |
• Design Review | • 设计复审 | 90 | 120 |
• Coding Standard | • 代码规范 (为目前的开发制定合适的规范) | 120 | 60 |
• Design | • 具体设计 | 30 | 60 |
• Coding | • 具体编码 | 30 | 120 |
• Code Review | • 代码复审 | 30 | 15 |
• Test | • 测试(自我测试,修改代码,提交修改) | 120 | 60 |
Reporting | 报告 | 120 | 60 |
• Test Repor | • 测试报告 | 100 | 60 |
• Size Measurement | • 计算工作量 | 10 | 60 |
• Postmortem & Process Improvement Plan | • 事后总结, 并提出过程改进计划 | 10 | 60 |
合计 | 1120 | 860 |
二、单元测试
1.选择框架进行单元测试
- 选择Junit框架进行单元测试
- 易于安装和运行,支持注释
- 允许某些测试被忽略或分组并一起执行
- 支持参数化测试,即通过在运行时指定不同的值来运行单元测试
- 通过与构建工具(如Ant、Maven和Gradle)集成,支持自动化测试执行
2.函数测试
- 测试软件是否能够处理无效数据
- 用户指定非字母数字值,如特殊字符。
- 用户指定空白值。
- 边缘测试用例测试系统是否适合于极值。
package Test;
import static org.junit.jupiter.api.Assertions.*;
import org.junit.jupiter.api.Test;
import Pupil.RPNcompute;
class RPNcomputeTest {
@Test
void testRPNcalculate1() {
assertEquals(116, new RPNcompute().RPNcalculate("85 - 0 / 21 - 31"));
}
@Test
void testRPNcalculate2() {
assertEquals(Double.NEGATIVE_INFINITY,
new RPNcompute().RPNcalculate("85 - 21 / 0 - 31"));
}
@Test
void testRPNcalculate3() {
assertEquals(6525, new RPNcompute().RPNcalculate("87 * ( 25 * 19 / 76 ) * 12"));
}
}
#三、结构优化
1.重构代码和结构优化
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重构是一个改进代码的系统过程,而不创建可以转换的新功能。
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改进代码可读性,减少复杂性
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逐步执行重构和在每次更改后运行测试是重构的关键要素,使其具有可预测性和安全性。
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自动单元测试应该在重构之前设置,已确保程序能按预期运行。
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重构了计算字符串式子结构的代码
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UML类图
- 程序设计流程图
2.度量代码覆盖率
- 代码覆盖率度量在运行单元测试时执行了多少代码(百分比)。通常,覆盖率高的代码包含未被检测到的bug的可能性会降低,因为在测试过程中已经执行了更多的源代码。
- 使用代码工具,这里我们使用PMD代码覆盖测试工具,使用工具可以提高测试质量,因为这些工具可以指出未经测试的代码区域,减少错误率,提高测试效率。
- 确保有涵盖代码所有分支的测试用例,比如if else语句。
- 100%的代码覆盖率并不能真正表明测试是否涵盖了所有的场景。
- 覆盖率截图
四、性能调优
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性能瓶颈
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字符串生成随机出符合要求的式子时间可能过久。
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优化方案
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随机条件加限制,增加随机命中率
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优化前截图
- 优化后截图