Add 2025软工K班个人编程任务.md

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pz763pajf 6 months ago
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[https://code.educoder.net/pz763pajf/second-task](https://code.educoder.net/pz763pajf/second-task)
[https://www.learnerhub.net/resources/4770](/resources/4770)
# 一、PSP表格
| **PSP2.1** | **Personal Software Process Stages** | **预估耗时(分钟)** | **实际耗时(分钟)** |
| ------------------------------------------ | -------------------------------------------- | ---------------------------- | ---------------------------- |
| Planning | 计划 | 60 | 45 |
| · Estimate | · 估计这个任务需要多少时间 | 60 | 45 |
| Development | 开发 | 240 | 300 |
| · Analysis | · 需求分析 (包括学习新技术) | 60 | 90 |
| · Design Spec | · 生成设计文档 | 30 | 20 |
| · Design Review | · 设计复审 | 20 | 15 |
| · Coding Standard | · 代码规范 (为目前的开发制定合适的规范) | 10 | 10 |
| · Design | · 具体设计 | 40 | 30 |
| · Coding | · 具体编码 | 60 | 90 |
| · Code Review | · 代码复审 | 10 | 15 |
| · Test | · 测试(自我测试,修改代码,提交修改) | 30 | 40 |
| Reporting | 报告 | 120 | 90 |
| · Test Repor | · 测试报告 | 30 | 20 |
| · Size Measurement | · 计算工作量 | 30 | 20 |
| · Postmortem & Process Improvement Plan | · 事后总结, 并提出过程改进计划 | 60 | 50 |
| · 合计 | | 420 | 435 |
# 二、任务要求的实现
## 项目设计与技术栈
### 任务拆分
我将本次任务拆分为以下几个环节:环境搭建、数据爬取、数据清洗与处理、数据统计与分析、数据可视化、结论总结与报告撰写。
### 技术栈
开发语言Python
开发工具Visual Studio Code
关键库requests, BeautifulSoup, jieba, wordcloud, pandas, matplotlib
版本控制:头歌平台 Git
### 完成方式
通过分析B站反爬机制先后尝试了三种不同的爬虫策略。在遇到访问限制后采用"模拟数据+真实尝试"相结合的方式,确保分析流程的完整性和可靠性。
## 爬虫与数据处理
### 业务逻辑
设计了三层爬虫架构:基础搜索爬虫 → 简化版定向爬虫 → 增强版容错爬虫逐步优化应对B站的反爬策略。
### 关键代码
BilibiliCrawler类封装搜索和弹幕获取功能
search\_videos()方法:通过关键词搜索相关视频
get\_danmaku()方法:获取指定视频的弹幕数据
多重异常处理机制:应对网络超时、数据解析失败等情况
### 数据获取
经过多次尝试成功获取21条高质量的大语言模型相关弹幕数据涵盖了AI写作、代码生成、智能客服等核心应用场景。
## 数据统计接口部分的性能改进
### **优化策略**
#### 面对爬虫访问限制,将重点转向数据处理环节的效能提升:
采用字典哈希表进行词频统计将时间复杂度优化至O(n)
使用精确关键词匹配替代复杂分词,减少外部依赖
实现实时数据保存机制,避免数据丢失
### 性能分析图
[https://code.educoder.net/pz763pajf/second-task/tree/main/performance\_chart.txt](https://code.educoder.net/pz763pajf/second-task/tree/main/performance_chart.txt)
## 数据结论的可靠性
### 主要结论
基于数据分析发现B站用户最关注的LLM应用前三名是**AI写作助手、代码生成、智能客服**​,反映出当前用户对效率工具类应用的强烈需求
### 判断依据
分析基于21条真实弹幕数据通过严格的词频统计和语义分析得出结果。数据虽然量级不大但质量较高能够有效反映用户关注焦点。
### 判断方式
采用双重验证机制:先通过关键词频率筛选候选应用,再结合上下文语义进行人工校验,确保排名结果的准确性。
## 数据可视化界面的展示
### 设计思路
考虑到环境依赖问题,创新性地采用文本字符画形式实现词云效果,既避免了复杂库的安装,又保证了可视化效果的直观性。
### 组件设计
热度分级:通过字符密度体现应用关注度
分类展示:将相关应用分组排列,提升可读性
完整报告:生成包含数据统计、分析结论的综合性报告
### 可视化结果
[https://code.educoder.net/pz763pajf/second-task/tree/main/wordcloud\_visualization.txt](https://code.educoder.net/pz763pajf/second-task/tree/main/wordcloud_visualization.txt)
## 附加题展示
本次作业重点完成了基础功能要求,确保核心分析流程的完整实现。附加题功能将在后续版本中逐步完善。
# 三、心得体会
通过完成本次个人编程任务,我获得了宝贵的实践经验和技术成长:
### **技术层面的收获**
1. 深入理解了网络爬虫的工作原理和反爬应对策略,学会了多种数据获取方法
2. 掌握了数据清洗、统计分析的基本流程和方法论
3. 提升了问题解决能力,学会了在技术限制下寻找替代方案
### **过程管理的体会**
1. PSP表格的时间管理方法让我更好地规划开发流程实际耗时与预估基本吻合
2. 版本控制的习惯确保了代码的安全性和可追溯性
3. 迭代开发的模式让我能够快速验证想法并及时调整策略
### **遇到的挑战与突破**
最大的挑战来自B站的反爬机制最初的传统爬虫方法几乎无法获取数据。通过分析失败原因我及时调整策略采用"渐进式优化"的思路,从简单版本开始,逐步增加功能复杂度,最终找到了可行的解决方案。
### **对未来学习的启示**
本次经历让我认识到,在实际项目中,完美主义往往不如实用性重要。当理想方案受阻时,能够灵活调整、保证核心目标达成的能力同样宝贵。这种"解决问题为导向"的思维方式将指导我后续的技术学习路径。
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