02333 2333 軟件工程[2011版] 自考教材 下載 mobi epub pdf 電子書 2025

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齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111338123

版次：2011

商品編碼：1263678592

全國高等教育自學考試指定教材：

自考教材：軟件工程[2011年版]課程代碼：02333

作者：王立福

版次：2011年版

頁數：286

ISBN：9787111338123

定價：33.00

齣版社：機械工業齣版社

目錄
組編前言
編者的話
軟件工程自學考試大綱
第1章  緒論
1.1  軟件工程概念的提齣與發展
1.2  軟件開發的本質
1.3  本章小結
1.4  習題
第2章  軟件需求與軟件需求規約
2.1  需求與需求獲取
2.2  需求規約
2.3  本章小結
2.4  習題
第3章  結構化方法
3.1  結構化需求分析
3.2  結構化設計
3.3  本章小結
3.4  習題
第4章  麵嚮對象方法——UML
4.1  UML術語錶
4.2  UML的模型錶達格式
4.3  本章小結
4.4  習題
第5章  麵嚮對象方法——RUP
5.1  RUP的特點
5.2  核心工作流
5.3  本章小結
5.4  習題
第6章  軟件測試
6.1  軟件測試目標與軟件測試過程模型
6.2  軟件測試技術
6.3  軟件測試步驟
6.4  本章小結
6.5  習題
第7章  軟件生存周期過程與管理
7.1  軟件生存周期過程概述
7.2  過程描述
7.3  應用說明
7.4  軟件生存周期模型
7.5  過程規劃與管理
7.6  本章小結
7.7  小結
第8章  集成化能力成熟度模型(CMMI)
8.1  背景與原理
8.2  CMMI的模型部件
8.3  CMMI的等級
8.4  過程域舉例
8.5  本章小結
8.6  習題
參考文獻

《現代軟件工程導論：構建高質量、可維護的軟件係統》 內容簡介 在信息技術飛速發展的今天，軟件已成為現代社會運行的基石。從智能手機上的應用程序到支撐全球經濟運作的復雜係統，軟件無處不在，其質量和可靠性直接關係到用戶體驗、業務效率乃至國傢安全。本書旨在為讀者提供一個全麵、深入的現代軟件工程知識體係，引導讀者掌握構建高質量、可維護、可擴展軟件係統的核心理論、方法與實踐。 本書的寫作宗旨是 bridging the gap between theory and practice，即連接理論與實踐的鴻溝。我們深知，掌握抽象的理論固然重要，但更關鍵的是理解如何將這些理論有效地應用於實際的軟件開發過程中，以應對復雜多變的項目需求和技術挑戰。因此，本書不僅闡述瞭軟件工程的 foundational principles，更融入瞭 contemporary best practices，力求為讀者提供一套行之有效的工程指南。 第一部分：軟件工程的基礎與核心概念 本部分將從軟件工程的起源與發展入手，深入剖析其作為一門工程學科的獨特之處。我們將探討軟件危機的曆史背景，理解為何需要軟件工程，以及軟件工程在整個軟件生命周期中的定位。 第一章：軟件工程的演進與學科定位 軟件危機 Revisited： 迴顧軟件開發曆史上齣現的挑戰，例如成本超支、進度延誤、質量低下等，分析其深層原因，並闡述軟件工程作為應對之道的重要性。 軟件工程的本質： 探討軟件工程的工程化思維，強調係統性、規範性、可預測性以及質量保證的必要性。 軟件工程的範疇： 梳理軟件工程所涵蓋的關鍵領域，包括需求工程、設計、實現、測試、維護、項目管理、質量保證等，構建讀者對軟件工程全局的初步認識。 不同開發模型的視角： 簡要介紹幾種經典的軟件開發模型（如瀑布模型、迭代模型、螺鏇模型），為後續章節詳細闡述各種模型奠定基礎。 第二章：軟件生命周期與過程模型 理解軟件生命周期： 詳細解析軟件從概念形成到退役的各個階段（規劃、需求分析、設計、編碼、測試、部署、維護），理解不同階段的目標與活動。 敏捷開發模型： 深入探討當前主流的敏捷開發方法，如 Scrum、Kanban。詳細介紹敏捷的價值觀與原則，以及在迭代開發、持續集成、反饋驅動等方麵的實踐。我們將分析敏捷模型的優勢與適用場景，並對比其與傳統模型（如瀑布模型）的異同。 其他關鍵模型： 介紹 V 模型、螺鏇模型、增量模型等，分析它們的特點、適用範圍及局限性。 模型選擇與裁剪： 引導讀者根據項目規模、復雜度、團隊經驗、客戶需求等因素，選擇最適閤的開發模型，並學習如何根據實際情況對模型進行裁剪和調整。 第二部分：高質量軟件的構建要素 高質量軟件並非偶然，而是通過精心設計和嚴格實踐獲得的。本部分將聚焦於軟件開發的各個核心環節，闡述如何有效地進行需求獲取、係統設計、編碼實現以及嚴格的質量保障。 第三章：需求工程：理解並定義“正確”的軟件 需求的重要性： 強調需求在軟件項目成功中的決定性作用，以及需求不明確或錯誤的風險。 需求獲取技術： 詳細介紹訪談、問捲、頭腦風暴、原型法、用例建模、用戶故事等多種需求獲取技術，並分析它們的優缺點和適用場景。 需求分析與建模： 學習如何對收集到的原始需求進行分析、分類、優先級排序，並使用 UML 等建模工具（如用例圖、活動圖、狀態圖）來錶達和驗證需求。 需求規格說明書： 講解如何編寫一份清晰、準確、完整、一緻、可驗證的需求規格說明書（SRS），使其成為開發團隊與客戶之間的“閤同”。 需求變更管理： 探討需求變更的不可避免性，以及如何建立有效的需求變更控製流程，以最小化負麵影響。 第四章：軟件設計：架構與詳細設計 設計原則： 深入理解 SOLID 原則（單一職責、開閉、裏氏替換、接口隔離、依賴倒置）以及 DRY（Don't Repeat Yourself）、KISS（Keep It Simple, Stupid）等核心設計原則，它們是構建可維護、可擴展係統的基石。 架構設計： 學習如何進行高層級的係統架構設計，理解分層架構、微服務架構、事件驅動架構等常見架構模式。關注關注點分離、模塊化、接口定義等關鍵問題。 詳細設計： 探討如何將架構設計轉化為具體的模塊、組件、類等，並進行接口設計、數據結構設計、算法設計。 設計模式： 介紹常用的設計模式（如工廠模式、單例模式、觀察者模式、裝飾器模式等），理解它們解決的常見設計問題，並學習如何在實際開發中應用設計模式來提高代碼的可讀性、可復用性和靈活性。 設計評審： 強調設計評審的重要性，學習如何通過同行評審來發現潛在的設計缺陷。 第五章：軟件實現與編碼規範 編碼風格與最佳實踐： 探討如何編寫清晰、簡潔、易於理解和維護的代碼，包括命名規範、注釋策略、代碼格式化等。 版本控製係統： 詳細介紹 Git 等版本控製係統的使用，理解分支管理、閤並、提交等核心概念，以及它在團隊協作中的關鍵作用。 代碼重構： 學習如何識彆代碼中的“壞味道”（code smells），並運用各種重構技術（如提取方法、提取變量、替換條件錶達式等）來改善代碼質量，使其更易於維護和擴展。 單元測試： 強調單元測試的重要性，學習如何編寫高質量的單元測試用例，以驗證代碼的正確性，並為重構提供安全保障。 第六章：軟件測試與質量保證 測試的層級與類型： 詳細介紹單元測試、集成測試、係統測試、驗收測試等不同層級的測試，以及功能測試、性能測試、安全測試、兼容性測試等不同類型的測試。 測試方法： 講解黑盒測試（等價類劃分、邊界值分析）和白盒測試（語句覆蓋、分支覆蓋、條件覆蓋）等測試用例設計方法。 自動化測試： 探討自動化測試的優勢，以及如何使用 JUnit、Selenium 等工具實現測試自動化，提高測試效率和覆蓋率。 缺陷管理： 學習如何識彆、記錄、跟蹤和管理軟件缺陷，以及缺陷修復的流程。 質量保證（QA）與質量控製（QC）： 區分 QA 和 QC 的概念，並介紹各種質量保證活動，如代碼審查、同行評審、過程審計等。 第三部分：軟件工程的管理與維護 高質量的軟件不僅僅是實現功能，還需要有效的項目管理以及長期的維護支持。本部分將深入探討軟件項目管理的關鍵要素，以及如何保障軟件在交付後的生命周期質量。 第七章：軟件項目管理 項目啓動與規劃： 學習如何進行項目啓動，定義項目目標、範圍，進行可行性分析，並製定詳細的項目計劃，包括 WBS（工作分解結構）、進度計劃、資源分配等。 項目執行與監控： 探討項目執行過程中的溝通、協調、風險管理、配置管理等關鍵活動。學習如何使用掙值管理等技術監控項目進度和成本。 風險管理： 識彆潛在的項目風險（技術風險、管理風險、外部風險等），並製定相應的風險應對策略。 項目收尾： 學習如何進行項目收尾，包括文檔歸檔、經驗總結、項目評估等。 敏捷項目管理實踐： 結閤敏捷開發模型，介紹敏捷項目管理工具與實踐，如燃盡圖、迭代迴顧會議等。 第八章：軟件維護與演進 軟件維護的挑戰： 理解軟件維護的復雜性與重要性，以及維護的四種主要類型：糾錯性維護、適應性維護、完善性維護和預防性維護。 維護策略： 探討如何製定有效的軟件維護策略，包括代碼可維護性、文檔完備性、版本管理等方麵。 軟件再工程與遺留係統： 介紹如何對現有軟件係統進行分析、理解、改造，以適應新的需求或技術環境。 度量與改進： 學習如何通過度量軟件的維護性、可靠性等指標，來識彆改進點，持續提升軟件質量。 第九章：軟件工程的實踐與趨勢 DevOps： 介紹 DevOps 的理念與實踐，強調開發與運維的緊密協作，自動化部署、持續集成、持續交付（CI/CD）等。 雲原生與容器化： 探討雲原生技術（如 Kubernetes、Docker）如何影響軟件的設計、開發與部署。 微服務架構的深入探討： 進一步分析微服務架構的優勢、挑戰以及在實際應用中的最佳實踐。 DevSecOps： 引入安全融入開發生命周期的概念，提升軟件的整體安全性。 人工智能與機器學習在軟件工程中的應用： 展望 AI/ML 技術如何賦能軟件開發過程，例如代碼生成、缺陷預測、自動化測試等。 總結 本書貫穿瞭“以人為本，以質量為導嚮”的理念，強調軟件工程不僅是一門技術學科，更是一門管理學和藝術。我們鼓勵讀者在學習理論知識的同時，積極動手實踐，將所學應用於真實的開發場景，不斷反思和總結經驗。通過係統學習本書內容，讀者將能夠： 深刻理解軟件工程的核心價值與方法論。 掌握從需求分析到係統維護的全生命周期管理能力。 熟練運用各種工程技術與工具，提高軟件開發效率與質量。 培養麵嚮未來的軟件工程素養，適應快速變化的行業趨勢。 本書適閤於計算機科學與技術、軟件工程等相關專業的學生，也適閤於渴望提升自身軟件開發能力的在職開發者、項目經理以及對軟件工程感興趣的廣大技術愛好者。我們相信，掌握瞭紮實的軟件工程知識，將為您的職業生涯打下堅實的基礎，助您成為一名卓越的軟件工程師。

評分☆☆☆☆☆

讓我談談我對書中練習題和課後思考題的看法。理論學習的鞏固離不開實踐檢驗，但這套教材的習題設計實在缺乏變化和深度。大部分題目都屬於簡單的概念迴顧型或定義復述型，即“請解釋什麼是某某設計模式”。這種題目隻能檢測記憶的牢固程度，而無法真正考察讀者運用知識解決實際問題的能力。軟件工程的精髓在於權衡與決策，我渴望看到更多開放式的、需要多角度論證的案例分析題，例如：“在資源受限的小團隊背景下，你會如何選擇測試策略，並論證你放棄瞭哪種標準策略的原因？” 現有的練習題更像是填空題的變體，對於培養批判性思維和工程判斷力幫助有限。如果能增加一些需要結閤代碼片段進行分析、或者需要讀者自行設計小型係統架構的綜閤題，那這套教材的實戰價值將大大提升，而不僅僅是作為一個通過考試的工具。

評分☆☆☆☆☆

從版本更新的角度來看，這本2011年的教材在當時無疑是前沿的，它詳細覆蓋瞭那時主流的UML建模規範和傳統的麵嚮對象設計原則。然而，時至今日，軟件技術的發展速度之快令人咋舌。書中對於雲原生架構、容器化技術（如Docker、Kubernetes）的提及幾乎可以忽略不計，而這些技術現在已是行業基礎設施的標配。我希望教材能緊跟時代步伐，即便是自考教材，也應該適度地加入對新技術生態的介紹，即便不作為考試的重點，也應讓讀者瞭解知識的演進方嚮。當前的內容更像是一份對過去十年軟件開發黃金時代的精準描摹，對於展望未來五年的技術趨勢則顯得力不從心。閱讀它時，我時常需要一邊對照最新的行業報告，纔能將書中的知識點“翻譯”到當前的語境中，這無疑增加瞭學習的摩擦成本。

評分☆☆☆☆☆

這套書的裝幀設計實在讓人眼前一亮，尤其是封麵那種沉穩的藍色調，配閤著清晰的字體排版，初拿到手就給人一種專業、嚴謹的感覺。我本來對自考教材的期待值不高，總覺得那種官方齣版物難免有些刻闆和晦澀，但翻開內頁後，發現這個版本的字體大小和行間距處理得相當人性化，長時間閱讀下來眼睛的疲勞感減輕瞭不少。不過，雖然外觀和排版令人滿意，但內容組織上還是略顯保守。例如，在介紹敏捷開發方法論時，理論闡述篇幅過長，而實際案例的深度和廣度卻顯得有些不足，很多前沿的DevOps實踐或者微服務架構的思考在書中幾乎沒有涉獵。這對於追求實戰經驗的讀者來說，無疑是一個小小的遺憾。我更希望教材能在理論基石打牢的同時，多穿插一些近年來業界真實發生過的項目失敗與成功的案例分析，這樣知識點纔能真正“活”起來，而不是停留在紙麵上冷冰冰的定義。總而言之，作為入門級的參考書尚可，但若想作為進階或深入研究的工具，可能還需要配閤大量的外部資源進行補充和佐證。

評分☆☆☆☆☆

當我開始接觸軟件工程這個學科時，最頭疼的就是如何將那些龐大而抽象的理論體係梳理清楚，而這本教材在概念的界定上做得相當紮實。它對瀑布模型、迭代模型等經典生命周期模型的描述，邏輯性極強，一步步引導你理解每個階段的輸入、輸齣和關鍵決策點。尤其是關於需求工程那一章，對需求獲取、分析和規格說明的層次劃分非常清晰，即便是初學者也能快速抓住核心要點。然而，這種“教科書式”的嚴謹也帶來瞭一個副作用：對於現代軟件開發中越來越重要的“軟技能”——比如跨文化團隊協作、技術債務管理這些隱性知識的探討，著墨甚少。我感覺自己像是被帶入瞭一個標準的工業化流水綫車間，一切都按部就班、井井有條，但現實中的軟件項目往往充滿瞭變數、溝通障礙和技術妥協。如果教材能在這些灰色地帶多提供一些思考的框架，而不是僅僅停留在“應該怎麼做”的規範層麵，那它對於培養一個成熟的軟件工程師的幫助會更大。現有的內容更像是一份完美世界的藍圖，而非復雜現實的指南。

評分☆☆☆☆☆

說實話，我是在一個相對緊張的時間壓力下準備這次考試的，因此對於教材的“檢索效率”要求極高。就這一點而言，這本書的目錄結構和章節標題組織得還算明智，索引部分做得也比較到位。但是，在章節內部的重點標記和難點提示上，處理得有些含糊不清。有些本應是考試重中之重的知識點，比如特定算法的時間復雜度分析，隻是被簡單地一筆帶過，沒有給予足夠的篇幅進行深入的公式推導和實際應用場景的對比。反觀一些相對次要的理論背景介紹，卻用瞭大段的篇幅去解釋，這對於時間有限的自考生來說，無疑是增加瞭篩選重點的難度。我不得不花大量時間去猜測哪些是老師們真正看重的，哪些隻是填充內容的‘廢話’。如果教材能引入更明確的視覺提示，比如使用星號或者加粗標題來區分“核心知識點”和“背景信息”，學習效率將會有質的飛躍，也能讓讀者更專注於最關鍵的知識模塊的掌握。

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