悉尼科技大学软件工程原理学习指南

有没有人在现实生活中创建过一个遵循所有最佳实践、没有任何绊脚石、没有任何可抱怨之处的项目?当然没有!开发人员、架构师和管理人员必须面对许多问题，如注意力不集中、愚蠢的代码错误和错印、个人问题和坏情绪。因此，遵循一套软件工程原则至关重要，这些原则对于软件的设计、开发和创建至关重要。这篇文章为大家带来悉尼科技大学软件工程原理学习指南。

一、什么是软件工程?

软件工程 "一词由软件和工程两个词组成。在计算机领域，软件是一个程序或一组程序，其中包含为完成特定任务而专门设计的指令。从本质上讲，工程是设计、制造和测试某些东西(如机器、流程、结构等)的过程，以达到特定目的，并以经济有效的方式解决问题。

软件工程需要了解和分析用户需求，然后利用科学原理、程序和方法设计、开发和测试应用软件，以满足这些需求。最终，软件工程会产生有效、可靠和高质量的软件产品，满足用户的需求。创建此类软件应用程序的人被称为软件工程师或开发人员。有些工程师在分析用户需求后为客户和公司开发应用软件，有些则开发用于运行设备和控制网络的系统软件。组织和企业利用它来开发更大、更复杂的软件系统。

二、软件工程原则为何重要?

基本原则和实践是任何工程领域的基石，只要遵循得当，就能确保可靠性、稳定性和用户的易用性。软件工程原则是世界知名软件工程师和作者推荐的方法、风格、理念和最佳实践的集合。作为软件开发的一部分，这些原则是确保软件最终版本实现其目的的指导方针。以下是应用软件工程原则的一些优势：

1.降低与多个工程流程相关的复杂程度。

2.这将防止团队出现不必要的失误和错误。

3.软件工程团队可以通过使用这种方法，以最短、最明智、最高效的方式实现预期目标。

4.提高产品开发的效率、速度、质量和谨慎性。

5.如果能在整个项目中始终如一地正确使用这种方法，软件开发流程就能顺利、高效地运行，并开发出一流(高质量)的应用程序。

6.团队成员将更好地了解软件是如何构建的，以及他们各自是如何为软件构建做出贡献的。

7.现在，这些软件工程原则是什么?让我们来看看为你精心策划的十大软件工程原则。

三、软件工程原则

以下是我们必须采用的原则和策略，以便脚踏实地，根据需求、预算、时间表和预期做出合理的技术选择。遵循这些原则将有助于项目的顺利进行。

KISS (Keep It Simple, Stupid)

简洁性原则指出，代码应尽可能简单，不应有复杂的结构，否则会增加调试和维护的难度。此外，其他程序员也很难理解代码的逻辑，这将花费更多的时间和精力。你想增加这种复杂性吗?在编写下一个大型项目的代码时，请确保您编写的代码简单易懂。

最好是小方法，不要超过 40-50 行。

所有重要/关键方法都应该有注释文档，以便其他开发人员更好地理解。

方法一次只能解决一个问题。

您的项目有很多条件，对吗?请将代码分解成更小的代码块。

如果可能的话，使用简单的结构来解决问题，而不要使用大量的分支、深嵌套或复杂的类结构。

始终保持简单、愚蠢(KISS)原则能让你和同事们更快地发现错误。这一原则还能让修改和改进代码变得更容易。请记住 Edsger W. Dijkstra 说过的话："简单是可靠的先决条件"。

DRY (Don’t Repeat Yourself)

简而言之，DRY 原则指出，我们不应该在太多地方重复相同的事情太多次。在软件系统中，它旨在减少重复代码和工作量。开发人员会在不知不觉中重复编写代码。在编写代码时，不要重复复制粘贴相同的代码。如果不这样做，就需要保持它们的同步;一个地方代码的任何改动都需要在其他地方完成。这需要花费额外的时间、精力和注意力(这并不容易)。

不仅要确保代码没有错误，还要确保代码没有重复行。

如果一段代码在代码库中出现两次以上，就应将其转移到一个单独的函数中。

即使发现代码重复出现两次，也应创建一个单独的方法。

另外，为了保持代码的精简，还可以将任何手动流程自动化。

这些步骤将促进软件代码的可重用性，避免重复使用。这样，代码的可重用性、可扩展性和错误率都会大大提高。

YAGNI (You Aren’t Gonna Need It)

根据这一原则，除非绝对必要，否则程序员不应加入功能。这就意味着，你不应该引入一些东西来解决未来还不存在的问题。在大多数情况下，程序员从一开始就试图一次性实现所有功能。最终，这些功能中的大部分都会变得毫无用处。此外，缺乏 YAGNI 可能会导致代码混乱和大量返工。

一开始只在类中添加几个方法总是个好主意。不要在项目中添加死代码。

一旦项目开始成型，出现新的需求，就可以添加更多的功能。因此，您将获得精益软件开发。

这样，您就可以节省不必要的时间、精力以及与试图理解或调试代码相关的成本。

建议首先只实现基本功能，然后再根据需要进行扩展。YAGNI 还能避免复杂性，特别是那些因添加未来可能需要的功能而产生的复杂性。

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