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| **PSP2.1** | **Personal Software Process Stages** | **预估耗时（分钟）** | **实际耗时（分钟）** |
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| :-------------------------------------- | --------------------------------------- | -------------------- | -------------------- |
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| Planning | 计划 | 60 | 130 |
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| · Estimate | · 估计这个任务需要多少时间 | 10 | 10 |
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| Development | 开发 | 240 | 590 |
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| · Analysis | · 需求分析 (包括学习新技术) | 120 | 240 |
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| · Design Spec | · 生成设计文档 | 30 | 50 |
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| · Design Review | · 设计复审 | 10 | 10 |
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| · Coding Standard | · 代码规范 (为目前的开发制定合适的规范) | 10 | 10 |
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| · Design | · 具体设计 | 10 | 10 |
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| · Coding | · 具体编码 | 240 | 300 |
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| · Code Review | · 代码复审 | 20 | 20 |
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| · Test | · 测试（自我测试，修改代码，提交修改） | 30 | 60 |
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| Reporting | 报告 | 20 | 30 |
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| · Test Repor | · 测试报告 | 20 | 20 |
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| · Size Measurement | · 计算工作量 | 10 | 10 |
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| · Postmortem & Process Improvement Plan | · 事后总结, 并提出过程改进计划 | 1 | 2 |
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| | · 合计 | 751 | 902 |
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#二、任务要求的实现
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##(2.1) 项目设计与技术栈
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在完成任务的过程中，我将任务拆分成以下几个阶段：
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需求分析
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方案设计
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数据爬取
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数据清洗与处理
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数据分析与统计
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数据可视化
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性能优化
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结论报告
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使用的技术栈
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编程语言：Python
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爬虫框架：requests、BeautifulSoup 和json
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数据处理：pandas
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数据库：MySQL 或 MongoDB（如果需要存储大量数据）
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可视化工具：matplotlib、wordcloud
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性能分析：VS Code 性能分析插件
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##(2.2) 爬虫与数据处理
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业务逻辑：
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使用python访问多个主流网站并获取与“巴黎奥运会”相关的弹幕数据。
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对爬取到的弹幕数据进行清洗和过滤，提取出与 AI 相关的弹幕。
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数据分析：统计弹幕中每个关键词出现的次数。
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代码设计过程：
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实现网页数据的爬取，数据的清洗和关键词提取，最后统计每个关键词的出现频率并生成统计报告。
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关键算法说明：
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使用 any() 函数检查弹幕中是否包含 AI 相关关键词
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使用 Counter库进行频率统计。
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##(2.3) 数据统计接口部分的性能改进
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性能改进思路：
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将数据处理部分的循环由串行改为并行处理（使用 multiprocessing 库）。
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优化数据库读写操作，减少多余的 I/O 操作。
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使用缓存技术加速重复查询。
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性能分析工具：使用了 VS Code 自带的性能分析工具，找到了数据处理部分的瓶颈，并进行了优化。
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性能分析图：可以在性能分析工具中生成函数调用栈和消耗时间的报告。
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##(2.4) 数据结论的可靠性
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结论：
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关于巴黎奥运会的AI弹幕，主要集中于'AI给运动员带来的帮助'，例如AI能帮助运动员训练
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数据依据：
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基于爬取到弹幕数据，通过关键词统计得出结论。
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