第07组 团队Git现场编程实战

组员职责分工

团队成员	分工
杨明哲	爬数据，做网页
林兴源	合作编码完成了对美团数据的分析，分析出最有发展潜力的十佳好店
卞永亨	从大众点评分析出了服装商圈
林鑫	合作编码完成了对美团数据的分析，分析出最有发展潜力的十佳好店
薛紫微	处理了七个商圈的一个商圈的数据
陈碧芬	处理筛选了两个商圈的数据
朱丽辰	找七个商圈涵盖的路、找了俩商圈的总评论数
黄森敏	处理七个商圈中两个商圈的数据
容慧珺	写了一点点的界面，博客编写
高星	界面设计(没用上)、博客

Github 的提交日志截图

程序运行截图

程序运行环境

Windows 10

GUI界面

基础功能实现

1. 通过python爬取数据，然后通过html+css+JavaScript把数据可观的展示
2. 测评出了福州最受欢迎的商圈
3. 测评各个性价比最高的前五家美食餐厅，点击该餐厅，让用户全面了解该餐厅的信息例如菜单、价格、地点以及评价
4. 测评了最具潜力的商圈和美食聚散地
5. 写了该现场编程的心得

鼓励有想法且有用的功能

1. 首先我觉得美食排行榜中可以分开个下午茶排行榜以及正餐排行榜（下午茶当然是奶茶类面包蛋糕这类的，正餐就是米面饺子这类的），用户才能根据需求不同看有需要的排行榜
2. 其次有了吃喝还有了服饰类的商圈，应该还有商圈有的那些娱乐项目（比如蹦床，星空博物馆，失恋博物馆这样的）

遇到的困难及解决方法（以及马后炮）

• 杨明哲

困难以及解决方法：爬虫一直被封，大众点评防爬虫太强了。使用ip代理池

马后炮：如果早一点找到爬虫的代码就美滋滋了。

• 卞永亨

困难以及解决方法：困难是大众点评反爬虫太强，爬不下来。解决方法是取每个商圈的前十名进行手动爬取，并取平均分，来得到服装店最佳商圈。

马后炮：不应该只选质量评分为评价指标，应考虑其他因素，如环境评分等。

• 林兴源

困难及解决办法：困难是如何合理的评测综合好店的指标。解决办法是把从美团爬取的人均消费、评价数、评分、地理位置按一定的缩放映射到每个指标0-100分，得分加起来得到综合分，按综合分排序即可得到一个较合理的综合好店排行榜。

马后炮：如果能把按照上述做法得到的前500家好店的地理位置坐标标点，以此在地图上圈定一些密度较高的圈，可以得到更合理的潜力商圈。因为想到的时候来不及做了，只能完成一个较粗狂的结果。

• 林鑫

困难以及解决方法：代码太过朴素，高级感不强，分析的性能也较弱，由于时间原因，没能用代码分析出商圈。根据处理完的前50家综合好店，人工智能人眼手动分析。

马后炮：python是真的好用，如果再给一次机会，要把python学得更加好更能解决实际问题。

• 薛紫微

困难以及解决方法:本来打算用python将查到的数据进行处理，但是发现对代码比较生疏，在当时比较赶的情况下，采取人工对excel表格进行处理。

马后炮:如果可以重来，我一定提前了解python相关用法，人工看着真的挺多。

• 陈碧芬

困难及解决方法：这次编程实战我一开始的打算是写前端的，但是后面突然改成vue，我只能默默去筛选处理数据了，一开始是尝试用代码处理数据，但是一直没能成功，最后选择了人工处理 。

马后炮：如果可以的话，还是希望自己能够用专业的方法去处理数据（可能这样会更有成就感。

• 朱丽辰

困难及解决方法：这次编程实战在查找路线的时候找了很多超出范围的，辛亏我们温柔友善的杨老板提醒我范围应当与商业圈匹配；另外，在筛选最受欢迎的商业圈时用人工算？？？？？最后好像数据挺准确的，但是这个方法真的很菜。

马后炮：如果还能重来一次，我希望自己能写个算法，这样显得比较有技术性。

• 黄森敏

困难及解决方法： 本来打算写代码来处理execl分析数据的，后来感觉处理起来有点麻烦，怕时间赶不上，就选择人工（dbq太菜了）

马后炮：如果还能重来一次，我希望能实现一下当时查到的方法，写个算法实现。

• 容慧珺

困难以及解决方案：遇到的困难就是一开始准备用vue，但由于自己的不熟练，并不能及时完成，临时更改组长给了模板，由于改模板速度太慢，工作被组长承包了

马后炮：要是我早做准备，我相信我能写出一个好看的界面的，以及模板我也能改好的，不会再让组长承担我的工作的

• 高星

困难以及解决方案：一开始考虑界面怎样设计才能美观简洁，又能使基本数据可视化。解决方案是组长给了模板，工作被组长承包了。

马后炮：如果还能重来，我一定提前找好素材

贡献比例

成员	贡献比例（%）
杨明哲	40%
卞永亨	8%
林兴源	9%
林鑫	9%
薛紫微	7%
陈碧芬	6%
朱丽辰	7%
黄森敏	6%
容慧珺	4%
高星	4%

PSP表格

PSP2.1	Personal Software Process Stages	预估耗时（分钟）	实际耗时（分钟）
Planning	计划	10	15
Estimate	估计这个任务需要多少时间	100	120
Development	开发	0	0
Analysis	需求分析 (包括学习新技术)	0	0
Design Spec	生成设计文档	0	0
Design Review	设计复审	0	0
Coding Standard	代码规范 (为目前的开发制定合适的规范)	0	0
Design	具体设计	10	20
Coding	具体编码	50	40
Code Review	代码复审	0	0
Test	测试（自我测试，修改代码，提交修改）	0	0
Reporting	报告		40
Test Repor	测试报告
Size Measurement	计算工作量
Postmortem & Process Improvement Plan	事后总结, 并提出过程改进计划
	合计		95

学习进度条

第N周	新增代码（行）	累计代码（行）	本周学习耗时（小时）	累计学习耗时（小时）	重要成长
1	0	0	3	3	学会用墨刀做原型设计
2	400	400	12	15	学习python的使用和写出程序框架
3	300	700	12	27	学习python，以及学习JS
4	500	1200	9	36	加深python的学习,学习http请求，以及学习JS
5	400	1600	13	39	学习JS，开始写登录注册界面对应的后端
6	300	1900	11	50	学习JS，学习美团，高德API调用和爬虫