程序员codereview

⑴ 台式机使用Linux系统，是一种什么体验

上手期
这个阶段因为刚刚接触 Linux，会发现之前使用其它系统的一些经验在这上面行不通了，因为系统的设计理念不同，所以使用时思维方式也不同，如果思维方式不慢慢转变过来，会觉得 Linux 真难用，啥啥都没有，干什么都不方便，还经常出一些莫名其妙的错误，比“请与系统管理员联系”还让人抓狂……
这时的用户像没头苍蝇一样到处乱撞，靠揣测和感觉寻找出路，程序员都不喜欢无法掌控的东西，所以此时很多一开始满腔热情的用户开始打退堂鼓，最后转身离去，其中一些人还会用诸如命令难记、GUI 不友好、容易出问题、不能玩游戏等理由劝阻后来者。
我个人很幸运，在同事的帮助下慢慢找到一点感觉，因为当时公司开发全体 Linux，不学会就不用混了 T^T
命令太多难记？记不住就 man，man 啊 man 啊的就记住了。
GUI 不友好，一天 80% 的时间对着代码要那么花哨的界面做啥？程序员一生都在编译啊，省点资源给编译器吧， Terminal 才是王道。
出问题了？ldd/strace/lsmod/netstat/config.log……办法总比问题多嘛。
至于游戏嘛我比较好打发，有 steam 就够了。
就这样一点点的学习和磨合，慢慢觉得用上手了，重回用 Linux 之前的工作效率（呼～终于不用担心被开除了……）

融入期
上手之后，对 Linux 的感觉是还行，虽然学起来费点劲儿，但起码干活儿够用了，所以不少人会用两台机器或者虚拟机，一个干活一个娱乐。但要达到题主说的“只使用 Linux”，则需要更进一步，体会到 Linux 的优势然后彻底融入。我的经历与其说是体会，不如说是刺激。举个栗子：
当时我发现只有我在用 IDE，其他同事不是 vim 就是 emacs，一开始我觉得大家只是习惯不同，用习惯了都差不多。直到我参与了 CodeReview 和结对编程这类活动之后，才发现不是差不多，而是差太多！原因很简单，用 IDE 的大多时间有只手在鼠标上，键盘上只有五根指头，加上鼠标上那两根也才七根，用 vim/emacs 的则是十个指头全在键盘上。首先手速就有差距，再加上 vim/emacs 的编辑方式相当于微操，加成起来差得就不是一星半点了。
类似的栗子还有挂内存盘提高编译速度、用脚本将各种工作流程自动化等等等等，让我意识到——差距是全面的，很多东西不是别的系统做不到，而是远没有 Linux 支持得简单直接。找到差距也有了目标，剩下的就是学习了。
在这个阶段中，用户对 Linux 的认识开始深入，慢慢欣赏到 Linux 各个优秀之处，思维方式也逐渐融入进去，随之工作效率大幅提高，受益之后他们希望让更多人知道 Linux 的好处（比如我现在回答这个题目）。

⑵ 如何优雅地为程序中的变量和函数命名

简言之，根据语意来选择词汇，别无它法……然而，有时我们会不知用什么词汇更合适。
当你想到某个抽象的东西，你更倾向于最先想到的词语，除非你故意不这样，这些词也会抢着出现，直到模糊或改变你的想法。
当你想到一个具体的对象，你觉得词穷，然后你想描述的已经看到了，然后你继续寻找更适合它的词。
哈哈，命名竟成了编程中最难的事~
Martin Fowler曾经在一篇文章中曾经引用过Phil Karlton的话：
There are only two hard things in Computer Science: cache invalidation
and naming things.
他说这句话在很长的一段时间内都是他最喜欢的话。可见命名对于广大的程序员来说的确是个大问题。
对于我们中国人来说，问题可能出在两个方面：
– 自打学编程开始就没被教育过要重视命名。
这可以在谭浩强的《C语言入门》一书中可见一斑。《C语言入门》可以说是很多程序员在大学时学习的第一门编程语言使用的教材。而本书通篇都是各种
a,b,c，x,y,z 的命名方式。这种poor naming的方式被广大程序员纷纷效仿，导致如今在很多项目代码中随处可见。
– 命名需要一定的英文功底，而国内程序员的英文水平参差不齐。
很多程序员被教育后开始逐渐重视命名，但是受限于英文水平，不知道使用什么合适的英文词汇来命名。有的甚至直接把中文直译为英文的方式命名，或者直接用拼音来命名，反而得不偿失。
命名的重要性我想不需要过于强调。如今的软件开发早已不是求伯君那种单枪匹马的时代。你写下的每一行代码都会在不久的以后被团队的其他人甚至你自己多次查看。如果是个开源项目，那么更会被全球各地的人查看源代码。所以代码的可读性就变得尤为重要。如果读者能够轻松读出你的代码的意图，那么就说明你的命名功底相当扎实。
比如在一个管理系统中，你使用这样的代码： a = b * c
很容易让人摸不着头脑，虽然程序能够正常运作，但恐怕没人敢轻易修改这行他们不了解的代码。而如果修改成为这样： weeklypay =
hours_worked * pay_rate; 那恐怕极少有人不懂这行代码的意图。
糟糕的命名也会导致大量无谓的注释，这是一个很容易跳进去的陷阱。下一段代码怕别人不明白你的意图，那么就加上注释。这貌似是一个很精妙的想法，实际上却南辕北辙。比如以下的注释：
int d; // elapsed time in days
貌似很容易让人读懂，但是问题还是很多。首先注释不能跟着所有的引用，在定义处了解了d的含义，继续往下看的话却很容易忘记；其次代码更新了，很可能会忘记修改注释，反而给把读者带入歧途。
与其用这样的注释，还不如直接重命名： int elapsedTimeInDays; 这样清晰易懂，还不用维护注释，何乐而不为？
那么如何着手来提高的自己的命名技巧那？
首先寻找一份公认的代码规范，并严格按照这样的标准执行。比如google开源了自己内部使用的语言编码规范，我们可以直接拿来使用。比如请看Google
java的style guide，相当详实。除此之外还有C++等。这里收集了Google对各种语言的编码规范，非常具有参考价值。
标准的代码规范中的每一条都是有胜出的理由，值得我们遵从。但某些命名问题不一定只有一种最好的解决方式，这就需要团队自己建立起约定。比如对于Java单元测试类的命名方式，不同的团队可能不一样。比如有的团队喜欢以should开头，有的喜欢test开头，有的喜欢骆驼命名法，有些喜欢下划线命名法，每种方式有各自的利弊，没有一种能完全脱颖而出，所以需要团队自行制定。一旦确定使用某一种，那么一定要保持一致。
某些命名规范其实是可以进行自动化检查的，比如在Java应用的构建过程中可以引用checkStyle这款插件，对命名进行一些基本的检查，比如方法名、变量名是否遵循了一定模式等。这样在一定程度上可以强制大家遵守某些约定。自己以前曾经写过一篇文章，请参见这里。
最后要在团队中建立起code review的机制，通过code
review来相互监督纠正命名问题，并且这样更容易达成一致的命名约定，方便协作开发。code
review可以采取非正式会议评审的方式。最简单的方式就是每天找个固定时间大家一起聚在一个显示器前review每个人的代码，现场提出问题，当事人记录下来会后更改。这种方式非常高效。另外有的团队在嵌入代码时可能会引入一些代码评审机制，比如pull
request， cherry pick等。这种review方式比较重量级，反馈周期也较长，好处是可以保证最终迁入的代码是没有问题的。
很多语言和框架为了更加可读，都把命名玩出花来了。比如JavaScript生态圈中重要的单元测试工具Jasmine把测试函数以it命名，这样可以与参数连接起来成为一种表意的自然语言：
如何优雅地为程序中的变量和函数命名？
- 不同的代码段采用不同的命名长度。通常来说，循环计数器（loop
counters）采用1位的单字符来命名，循环判断变量（condition/loop
variables）采用1个单词来命名，方法采用1-2个单词命名，类采用2-3个单词命名，全局变量采用3-4个单词命名。
- 对变量采用具体的命名（specific names）方式，”value”, “equals”,
“data”在任何情况下都不是一种有效的命名方式。
- 采用有意义的命名（meaningful names）。变量的名字必须准确反映它的含义和内容。
- 不要用 o_, obj_, m_ 等前缀命名。变量不需要前缀标签来表示自己是一个变量。
- 遵循公司的变量命名规则，在项目中坚持使用同一种变量命名方式。例如txtUserName, lblUserName,
cmbSchoolType等，否则会对可读性造成影响，而且会令查找/替换工具（find/replace tools）不可用。
- 遵循当前语言的变量命名规则，不要不统一（inconsistently）地使用大/小写字母。例如：userName, UserName,
USER_NAME, m_userName, username, …。
以Java为例:
* 类名使用驼峰命名法（Camel Case）：VelocityResponseWriter
* 包名使用小写：com.company.project.ui
* 变量使用首字母小写的驼峰命名法（Mixed Case）：studentName
* 常量使用大写:MAX_PARAMETER_COUNT = 100
* 枚举类（enum class）采用驼峰命名法，枚举值（enum values）采用大写。
* 除了常量和枚举值以外，不要使用下划线’_’
- 在同一个类不同的场景（contexts）中不要复用变量名。例如在方法、初始化方法和类中。这样做可以提高可读性和可维护性。
- 不要对不同使用目的的变量使用同一个变量名，而是赋予它们不同的名字。这同样对保持可读性和可维护性很重要。
- 变量名不要使用非ASCII字符（non-ASCII chars）。这样做可能会在跨平台使用时产生问题。
-
不要使用过长的变量名（例如50个字符）。过长的变量名会导致代码丑陋（ugly）和难以阅读（hard-to-read），还可能因为字符限制在某些编译器上存在兼容性问题。
- 仅使用一种自然语言（natural language）来命名变量。例如，同时使用德语和英语来命名变量会导致（理解）不一致和降低可读性。
- 使用有意义的方法名。方法名必须准确表达该方法的行为，在多数情况下以动词（verb）开头。（例如：createPasswordHash）
- 遵循公司的方法命名规则，在项目中坚持使用同一种方法命名方式。例如 getTxtUserName(), getLblUserName(),
isStudentApproved()，否则会对可读性造成影响，而且会令查找/替换工具不可用。
- 遵循当前语言的变量命名规则，不要不统一地使用大/小写字母。例如：getUserName, GetUserName, getusername,
…。
以Java为例:
* 方法使用首字母小写的驼峰命名法：getStudentSchoolType
* 方法参数使用首字母小写的驼峰命名法：setSchoolName(String schoolName)
- 使用有意义的方法参数命名，这样做可以在没有文档的情况下尽量做到“自解释（documentate itself）”
总之，命名问题只是整个编码规范中的一小部分，但是起的作用举足轻重，它是判断一个程序员是否专业的必要标准。

⑶ java开发工具中的代码管理工具有那些

Code Review中文应该译作“代码审查”或是“代码评审”，这是一个流程，当开发人员写好代码后，需要让别人来review一下他的代码，这是一种有效发现BUG的方法。由此，我们可以审查代码的风格、逻辑、思路……，找出问题，以及改进代码。因为这是代码刚刚出炉的时候，所以，这也是代码重构，代码调整，代码修改的最佳时候。所以，Code Review是编码实现中最最重要的一个环节。长时间以来，Code Review需要有一些有效的工具来支持，这样我们就可以更容易，更有效率地来进行代码审查工作。下面是5个开源的代码审查工具，他们可以帮助你更容易地进行这项活动。1. Review board:
Review board 是一个 基于web 的工具，主要设计给 django 和python的用户。 Review board 可以帮助我们追踪待决代码的改动，并可以让Code-Review更为容易和简练。尽管Review board 最初被设计在VMware项目中使用，但现在其足够地通用。当前，其支持这些代码版本管理软件： SVN, CVS, Perforce, Git, Bazaar, 和Mercurial.Yahoo 是review-board的其中一个用户。“Review board 已经改变了代码评审的方式，其可以强迫高质量的代码标准和风格，并可以成为程序员编程的指导者。每一次，当你访问search.yahoo.com 时，其代码都是使用 Review board工具Review过的。 We’re great fans of your work!”– Yahoo! Web Search 2. Codestriker:
Codestriker 也是一个基于Web的应用，其主要使用 GCI-Perl 脚本支持在线的代码审查。Codestriker 可以集成于CVS, Subversion, ClearCase, Perforce 和Visual SourceSafe。并有一些插件可以提供支持其它的源码管理工具。David Sitsky 是 Codestriker 的作者，并也是最活跃的开发人员之一。 Jason Remillard 是另一个活路的开发者，并给这个项目提供了最深远最有意义的贡献。大量的程序员贡献他们的代码给 Codestriker 项目，导致了这个项目空前的繁荣。 3. Groogle:
Groogle 是一个基于WEB的代码评审工具。 Groogle 支持和 Subversion 集成。它主要提供如下的功能：各式各样语言的语法高亮。
支持整个版本树的比较。
支持当个文件不同版本的diff功能，并有一个图形的版本树。
邮件通知所有的Reivew的人当前的状态。
认证机制。 4. Rietveld:
Rietveld 由Guido van Rossum 开发（他是Python的创造者，现在是Google的员工），这个工具是基于Mondrian 工具，作者一开始是为了Google 开发的，并且，它在很多方面和Review board 很像。它也是一个基于Web的应用，并可以Google App Engine 当主机。它使用了目前最流行的Web开发框架 django 并支持 Subversion 。当前，任何一个使用 Google Code 的项目都可以使用 Rietveld 并且使用 python Subversion 服务器。当然，它同样支持其它的Subversion服务器。 5. JCR
JCR 或者叫做 JCodeReview 也是一个基于WEB界面的最初设计给Reivew Java 语言的一个工具。当然，现在，它可以被用于其它的非Java的代码。JCR 主要想协助：审查者。所有的代码更改都会被高亮，以及大多数语言的语法高亮。Code extracts 可以显示代码评审意见。如果你正在Review Java的代码，你可以点击代码中的类名来查看相关的类的声明。
项目所有者。可以 轻松创建并配置需要Review的项目，并不需要集成任何的软件配置管理系统（SCM）。
流程信仰者。 所有的评语都会被记录在数据库中，并且会有状态报告，以及各种各样的统计。
架构师和开发者。 这个系统也可以让我们查看属于单个文件的评语，这样有利于我们重构代码。

⑷ 在大家眼中，程序员是一个怎样的职业

程序员首先是雇员、然后是工程师；比起创造力，工程能力对这个职位更为重要

为什么有人在技术造神

大家应该已经感受到，技术圈这两年已经和娱乐圈创业圈差不多的氛围了，这其实是有原因的。

最主要的原因是，创业公司和创业媒体越来越多，他们需要大量的程序员投身到创业这个高风险的行业中，而造神，正是让程序员们自动跳进火坑的绝佳办法。不是说程序员不能创业，我是说，创业媒体们故意模糊了创造和创业的界限，把程序员们的创造冲动偷换概念，鼓吹了太多不适合的人去创业。

另一个原因是，招聘成本高涨，CTO 们为了能提升影响力，不得不频频出席各种大会刷脸。文笔好的再做做自媒体和技术社群，既能强化个人品牌提高身价，又能在融资的时候提升成功率。

总之，这个行业出现了各种技术大神。

这些大神在普通人类和初级程序员眼里是无所不能的，是他们向往的目标；在中级程序员和高级程序员眼里，这些大神就是他自己，只不过他还没红起来而已…

于是攀比心理也开始泛滥，全国第三的架构师比比皆是，整个圈子渐渐就浮躁起来。

然而绝大部分程序员，依然是雇员

媒体们在包装时，最喜欢按独立开发者的路线来整。“从小就对技术有天分”、“大学时曾在某编程大赛一鸣惊人”、“写了个 APP 玩结果一个月有了千万用户”、“从公司离职自立门户三年上市”。

OK，这的确是程序员的一条职业路线图。但是媒体们不愿意告诉你的是，一：只有极少数程序员是通过这个路线成功的；二：这条线其实需要太多非程序员职位的技能，比如产品设计能力和销售能力。

程序员的价值决定

绝大部分互联网公司的程序员职位，没有技术门槛

然而不幸的是，绝大部分互联网公司都不是技术驱动的公司。真的就是鸟哥说的那样，绝大部分技术岗位，其实技术门槛都不高（门槛在工程上，后文细讲）。技术不过是这些公司的护航舰，而不是破冰船。

先别打我，冷静下来想想，到底有多少你会的那些技术，是你的同行们不会的呢？不多，对吧？

几年前亿级别的搜索还是问题，现在已经到处是通用解决方案了；几年前千万到亿级别的网站和 APP 解决方案还在大公司手里，现在各个架构大会都讲烂啦，而且其实都差不多；就连 DeepLearning，带 API 接口的框架也开始涌现，只需要把图片用 REST 传进去就能取到结果了。

很多事情，已经没有难度，只需要持续投入。是的，对绝大部分程序员来讲，他们不需要成为科学家，而需要成为工程师，成为从科学家手里接过火种，去燎原大地的人。

怎样才是一个好工程师

工程的本质不是创造，而是去风险化。

工程是关于如何低成本、高效率、按时按量完成既定任务的。所以判断一个工程师是否优秀，并不是他多有创意多有名气，而是看他有多稳，看他能多 GettingThingsDone，中文就是“靠谱”。

有时候一个好的解决方案，未必采用了最新的技术和框架，而是看上去朴实无华，功力都包涵在背后的细节里。就像顶尖高手打的斯洛克台球，每一杆都平淡无奇，只是因为上一杆的回球太到位。

有同学问，那我工程做的太好，岂不是没有机会遇到一些高难度挑战了么？放心，一般公司都雇佣了产品经理来帮你制造高危事件。

同样的，一个好的工程师，会选择最适合需求和团队的方案，考虑开发效率和系统效率的均衡，从而已达到最优效果；而不是整天和别人去争论什么语言最好、哪些框架过时了。

工程的另一个要求是进度控制和质量控制。

在项目立项之后动工之前，对要做的事项作出详尽的规划，对未来一到两周的工作给出细致的排期，这是进度控制的基础。

代码的及时入库与合并，自动化测试和每日构建，CodeReview 和文档编写，这些看似无关紧要的习惯则决定了项目质量。

不幸的是，很多程序员把这些工程上至关重要的东西当成垃圾，视为对他们“创造力”的压抑。

他们总是以创造力为借口去寻求自身的自在，比如上班不带胸牌不打卡，中午休息时间在公司看视频打游戏，最好可以远程上班，项目到期之前再来检查进度，公司不要用统一框架，只有傻逼才写文档。

对职业的理解偏差和工程能力上的荒芜，培养了大批能写代码但死活写不好代码的“码农”，反而让那些有着彪悍工程能力和良好习惯的程序员变得奇货可居。

最后，来说说程序员那无处安放的创造力

有了锤子想找钉子是很正常的原始冲动，但我们必须认识到，创造力对于程序员这个职业来讲，是锦上添花的东西。如果你没有强大的工程能力，那么创造力也不过是无本之木。所以扎扎实实的把工程基础打好，这是最根本的。

在此基础上，我比较推荐程序员采用内外两条线来培养自己。在公司内的项目上采取相对保守的策略，尽力把稳定性做到最好，培养出自己卓越的工程能力；然后在公司外的开源项目和自己的独立项目上，采用一些新的技术、实践一些新的想法、充分发挥自己的创造力，梦想还是要有的，对吧。

这样做最明显的好处是，你可以了解到新技术和激进方案的优缺点，从而在进行方案选型时，有更多的依据；还有一个职业发展上的好处：如果不是主负责人，公司的项目往往不能代表你的能力；但独立项目却可以作为一个非常好的能力证明出现在你的简历里边。

你可以是一个身怀绝技的手艺人，在自己家里你尝试各种手法各种风格的个人作品；但当你参与颐和园这种级别的工程时，好好的把自己负责的石头雕成总设计师要求的样子就好 —— 毕竟这个时代一个人已经很难负责整个项目了。这就是我所理解的程序员的工匠精神。

⑸ 作为一个程序员，有哪些职业自我修养呢

保持对代码的热情，持续学习
从现实工作的角度考虑，这可能不是最重要的一条，毕竟持续学习这类话，已经老生常谈到快厌烦的地步了。比起学习，可能在每个写过的类里面加上你的注释，甚至包括姓名还有联系方法更实用些。但我想说的是，保持对本行业持续热情，并不断学习，应该是每个从业者最基本的素养，而对于程序员来讲，就是保持对代码的热情。
当然，这里的保持热情、不断学习，并不是一句空话，而是要真正做到的。从长远角度讲，只有不断提升自己的专业技能，才能更好的应付将来对本职工作提出的新的要求。同时，对于自己来讲，也只有不断学习，才能让自己时刻保持出色的竞争力。
养成良好的工作习惯
从编程本身来讲，尽量写出逻辑严密的代码，多写注释，少留bug，不要给后人挖坑，经常做代码评审（code review）和代码重构（code refactoring）。一个好的编程习惯可以提高效率、减少重复工作等等。从职场沟通角度来讲，养成即时反馈，定时汇报的工作习惯，可以避免因为沟通不畅导致多走许多弯路。
因此，对于一个程序员来讲，养成一个良好的工作习惯，也因该是作为一个程序员的基本自我职业修养。（高中上完想学电脑编程,电脑编程培训多少钱）
及时调整心态的能力
大多数程序员的工作，都是项目制的。在项目期间，996甚至007都是常态，因此可能会有比较大的压力。同时，在项目实施过程中，遇到挫折也要及时调整心态重整旗鼓。所以，作为一名码农，也要有及时调整心态的能力。

⑹ 如何开发软件

60年代中期开始爆发了众所周知的软件危机。为了克服这一危机，在1968、1969年连续召开的两次着名的NATO会议上提出了软件工程这一术语，并在以后不断发展、完善。与此同时，软件研究人员也在不断探索新的软件开发方法。至今已形成八类软件开发方法。

一、1972年 Parnas方法

二、1978年 SASA方法

三、1975年 面向数据结构的软件开发方法(至今仍广泛使用)

四、问题分析法

五、面向对象的软件开发方法

六、可视化开发方法

一、Parnas方法

最早的软件开发方法是由D．Parnas在1972年提出的。由于当时软件在可维护性和可靠性方面存在着严重问题，因此Parnas提出的方法是针对这两个问题的。首先，Parnas提出了信息隐蔽原则：在概要设计时列出将来可能发生变化的因素，并在模块划分时将这些因素放到个别模块的内部。这样，在将来由于这些因素变化而需修改软件时，只需修改这些个别的模块，其它模块不受影响。信息隐蔽技术不仅提高了软件的可维护性，而且也避免了错误的蔓延，改善了软件的可靠性。现在信息隐蔽原则已成为软件工程学中的一条重要原则。

Parnas提出的第二条原则是在软件设计时应对可能发生的种种意外故障采取措施。软件是很脆弱的，很可能因为一个微小的错误而引发严重的事故，所以必须加强防范。如在分配使用设备前，应该取设备状态字，检查设备是否正常。此外，模块之间也要加强检查，防止错误蔓延。

Parnas对软件开发提出了深刻的见解。遗憾的是，他没有给出明确的工作流程。所以这一方法不能独立使用，只能作为其它方法的补充。

二、SASA方法

1978年，E．Yourdon和L．L．Constantine提出了结构化方法，即SASD方法，也可称为面向功能的软件开发方法或面向数据流的软件开发方法。1979年TomDeMarco对此方法作了进一步的完善。

Yourdon方法是80年代使用最广泛的软件开发方法。它首先用结构化分析（SA）对软件进行需求分析，然后用结构化设计（SD）方法进行总体设计，最后是结构化编程（SP）。这一方法不仅开发步骤明确，SA、SD、SP相辅相成，一气呵成，而且给出了两类典型的软件结构（变换型和事务型），便于参照，使软件开发的成功率大大提高，从而深受软件开发人员的青睐。

三、面向数据结构的软件开发方法

Jackson方法

1975年，M．A．Jackson提出了一类至今仍广泛使用的软件开发方法。这一方法从目标系统的输入、输出数据结构入手，导出程序框架结构，再补充其它细节，就可得到完整的程序结构图。这一方法对输入、输出数据结构明确的中小型系统特别有效，如商业应用中的文件表格处理。该方法也可与其它方法结合，用于模块的详细设计。

Jackson方法有时也称为面向数据结构的软件设计方法。

Warnier方法

1974年，J．D．Warnier提出的软件开发方法与Jackson方法类似。

差别有三点：一是它们使用的图形工具不同，分别使用Warnier图和Jackson图；另一个差别是使用的伪码不同；最主要的差别是在构造程序框架时，Warnier方法仅考虑输入数据结构，而Jackson方法不仅考虑输入数据结构，而且还考虑输出数据结构。

四、问题分析法

PAM问题分析法。PAM（ProblemAnalysisMethod）是80年代末由日立公司提出的一种软件开发方法。

PAM方法希望能兼顾Yourdon方法、Jackson方法和自底向上的软件开发方法的优点，而避免它们的缺陷。它的基本思想是：考虑到输入、输出数据结构，指导系统的分解，在系统分析指导下逐步综合。这一方法的具体步骤是：从输入、输出数据结构导出基本处理框；分析这些处理框之间的先后关系；按先后关系逐步综合处理框，直到画出整个系统的PAD图。从上述步骤中可以看出，这一方法本质上是综合的自底向上的方法，但在逐步综合之前已进行了有目的的分解，这个目的就是充分考虑系统的输入、输出数据结构。

PAM方法的另一个优点是使用PAD图。这是一种二维树形结构图，是到目前为止最好的详细设计表示方法之一，远远优于NS图和PDL语言。

这一方法在日本较为流行，软件开发的成功率也很高。由于在输入、输出数据结构与整个系统之间同样存在着鸿沟，这一方法仍只适用于中小型问题。

五、面向对象的软件开发方法

面向对象技术是软件技术的一次革命，在软件开发史上具有里程碑的意义。

随着OOP（面向对象编程）向OOD（面向对象设计）和OOA（面向对象分析）的发展，最终形成面向对象的软件开发方法OMT(LbjectModellingTechnique）。这是一种自底向上和自顶向下相结合的方法，而且它以对象建模为基础，从而不仅考虑了输入、输出数据结构，实际上也包含了所有对象的数据结构。所以OMT彻底实现了PAM没有完全实现的目标。不仅如此，OO技术在需求分析、可维护性和可靠性这三个软件开发的关键环节和质量指标上有了实质性的突破，彻底地解决了在这些方面存在的严重问题，从而宣告了软件危机末日的来临。

自底向上的归纳

OMT的第一步是从问题的陈述入手，构造系统模型。从真实系统导出类的体系，即对象模型包括类的属性，与子类、父类的继承关系，以及类之间的关联。类是具有相似属性和行为的一组具体实例（客观对象）的抽象，父类是若干子类的归纳。因此这是一种自底向上的归纳过程。在自底向上的归纳过程中，为使子类能更合理地继承父类的属性和行为，可能需要自顶向下的修改，从而使整个类体系更加合理。由于这种类体系的构造是从具体到抽象，再从抽象到具体，符合人类的思维规律，因此能更快、更方便地完成任务。这与自顶向下的Yourdon方法构成鲜明的对照。在Yourdon方法中构造系统模型是最困难的一步，因为自顶向下的“顶”是一个空中楼阁，缺乏坚实的基础，而且功能分解有相当大的任意性，因此需要开发人员有丰富的软件开发经验。而在OMT中这一工作可由一般开发人员较快地完成。在对象模型建立后，很容易在这一基础上再导出动态模型和功能模型。这三个模型一起构成要求解的系统模型。

自顶向下的分解

系统模型建立后的工作就是分解。与Yourdon方法按功能分解不同，在OMT中通常按服务（Service）来分解。服务是具有共同目标的相关功能的集合，如I／O处理、图形处理等。这一步的分解通常很明确，而这些子系统的进一步分解因有较具体的系统模型为依据，也相对容易。所以OMT也具有自顶向下方法的优点，即能有效地控制模块的复杂性，同时避免了Yourdon方法中功能分解的困难和不确定性。

OMT的基础是对象模型

每个对象类由数据结构（属性）和操作（行为）组成，有关的所有数据结构（包括输入、输出数据结构）都成了软件开发的依据。因此Jackson方法和PAM中输入、输出数据结构与整个系统之间的鸿沟在OMT中不再存在。OMT不仅具有Jackson方法和PAM的优点，而且可以应用于大型系统。更重要的是，在Jackson方法和PAM方法中，当它们的出发点输入、输出数据结构（即系统的边界）发生变化时，整个软件必须推倒重来。但在OMT中系统边界的改变只是增加或减少一些对象而已，整个系统改动极小。

需求分析彻底

需求分析不彻底是软件失败的主要原因之一。即使在目前，这一危险依然存在。传统的软件开发方法不允许在开发过程中用户的需求发生变化，从而导致种种问题。正是由于这一原因，人们提出了原型化方法，推出探索原型、实验原型和进化原型，积极鼓励用户改进需求。在每次改进需求后又形成新的进化原型供用户试用，直到用户基本满意，大大提高了软件的成功率。但是它要求软件开发人员能迅速生成这些原型，这就要求有自动生成代码的工具的支持。

OMT彻底解决了这一问题。因为需求分析过程已与系统模型的形成过程一致，开发人员与用户的讨论是从用户熟悉的具体实例（实体）开始的。开发人员必须搞清现实系统才能导出系统模型，这就使用户与开发人员之间有了共同的语言，避免了传统需求分析中可能产生的种种问题。

可维护性大大改善

在OMT之前的软件开发方法都是基于功能分解的。尽管软件工程学在可维护方面作出了极大的努力，使软件的可维护性有较大的改进。但从本质上讲，基于功能分解的软件是不易维护的。因为功能一旦有变化都会使开发的软件系统产生较大的变化，甚至推倒重来。更严重的是，在这种软件系统中，修改是困难的。由于种种原因，即使是微小的修改也可能引入新的错误。所以传统开发方法很可能会引起软件成本增长失控、软件质量得不到保证等一系列严重问题。正是OMT才使软件的可维护性有了质的改善。

OMT的基础是目标系统的对象模型，而不是功能的分解。功能是对象的使用，它依赖于应用的细节，并在开发过程中不断变化。由于对象是客观存在的，因此当需求变化时对象的性质要比对象的使用更为稳定，从而使建立在对象结构上的软件系统也更为稳定。

更重要的是OMT彻底解决了软件的可维护性。在OO语言中，子类不仅可以继承父类的属性和行为，而且也可以重载父类的某个行为（虚函数）。利用这一特点，我们可以方便地进行功能修改：引入某类的一个子类，对要修改的一些行为（即虚函数或虚方法）进行重载，也就是对它们重新定义。由于不再在原来的程序模块中引入修改，所以彻底解决了软件的可修改性，从而也彻底解决了软件的可维护性。OO技术还提高了软件的可靠性和健壮性。

六、可视化开发方法

可视化开发是90年代软件界最大的两个热点之一。随着图形用户界面的兴起，用户界面在软件系统中所占的比例也越来越大，有的甚至高达60～70％。产生这一问题的原因是图形

界面元素的生成很不方便。为此Windows提供了应用程序设计接口API（Application Programming Interface），它包含了600多个函数，极大地方便了图形用户界面的开发。但是在这批函数中，大量的函数参数和使用数量更多的有关常量，使基于Windows API的开发变得相当困难。为此Borland C++推出了Object Windows编程。它将API的各部分用对象类进行封装，提供了大量预定义的类，并为这些定义了许多成员函数。利用子类对父类的继承性，以及实例对类的函数的引用，应用程序的开发可以省却大量类的定义，省却大量成员函数的定义或只需作少量修改以定义子类。

Object Windows还提供了许多标准的缺省处理，大大减少了应用程序开发的工作量。但要掌握它们，对非专业人员来说仍是一个沉重的负担。为此人们利用Windows API或Borland C++的Object Windows开发了一批可视开发工具。

可视化开发就是在可视开发工具提供的图形用户界面上，通过操作界面元素，诸如菜单、按钮、对话框、编辑框、单选框、复选框、列表框和滚动条等，由可视开发工具自动生成应用软件。

这类应用软件的工作方式是事件驱动。对每一事件，由系统产生相应的消息，再传递给相应的消息响应函数。这些消息响应函数是由可视开发工具在生成软件时自动装入的