第02组团队Git现场编程实战

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1.组员职责分工

组员	职责分工
黄智、赵镇	百度地图API使用
潘松波、颜志鹏	写分别测评福州人均消费50以下，50-100、100-200、200以上最佳（性价比最高）的前五家美食餐厅（参考评价与价格）函数代码部分
翁正凯、张诗栋、林逸	写测评福州最佳美食聚集地函数代码部分
吴长星	写测评福州服饰类综合评分最高的商圈函数代码部分
叶梦晴	基本数据可视化，UI界面
吴超望	写测评福州最受欢迎的商圈（参考人气）函数代码部分

2.github 的提交日志截图

截图如下：

3.程序运行环境

• 语言：python
• 操作系统：Windows
• 工具：Pycharm、VScode

4.GUI界面

• Menu

  

• 最受欢迎的商圈:宝龙城市广场

  

• 各价格段前五家美食餐厅

  

• 最佳美食聚集地:西湖公园

  

• 服饰类综合评分最高的商圈:庆帅服饰

  

5.基础功能实现

• 百度地图API使用
  我们用的是地点检索服务，根据api的文档，找到所需的参数，用get请求去访问，将返回的结果转换成字典格式，之后根据具体所需的信息从字典中提取。
• 基本数据可视化，UI界面
  页面使用的是html+css+js制作的，组件后来想到了引用库就用了layUI，可视化表数据使用了Echarts。
• 分别测评出福州人均消费50以下，50-100、100-200、200以上最佳（性价比最高）的前五家美食餐厅
  对API返回的json进行解析，利用price键值分出四个价格区间，在每个区间对overall_rating键值进行比较，用插入排序将评分前五的店铺信息保存到列表中。
• 测评出福州服饰类综合评分最高的商圈
  将API获取到数据读出来后存到一个txt里面，接口的数据通过该txt获取。通过文件读操作，一行行的读，然后再用split（）函数分解出店名和综合评分，用两个变量存评分最高的店名和评分，遍历完就出结果了。
• 测评出福州最佳美食聚集地
  先调用百度api获得福州所有商圈名字和经纬度,再用得到的商圈经纬度依次查询每个商圈周围的美食店个数,个数最多的即为最佳美食聚集地了。

6.鼓励有想法且有用的功能

通过评测结果，我们可以做一些推荐，比如推荐大家去一些好的美食聚集地，繁华的商圈。避免踩雷，获得比较好的体验。

7.遇到的困难及解决方法

组员	遇到困难	解决方法
黄智	没仔细理解组员的思路，代码改了很长时间	冷静下来，理解代码逻辑
赵镇	由于api用的比较少，一开始一脸懵。python用的不熟练，bug找半天	组长带一手，api讨论着就出来了。bug后面疯狂调试终于发现了
吴超望	由于爬虫出来的数据层层嵌套，而且数据完整性不够会导致key错误	对数据进行了层层分析提取，并在队友的帮助下解决数据不完整性
潘松波	由于对python编程语言的不熟练，导致手法生疏、进程缓慢，再加上前一晚没睡好导致头脑昏昏沉沉，因此拖延了一些时间，感到非常抱歉	求助队友，在队友的帮助下找出了很多低级的错误，成功debug，团结就是力量！
颜志鹏	数据不够了解，比如不知道数据可能缺失，必须要用try特判，还有Python语法不够熟练，限时编程代码花式错误	摸着石头过河，边做边学，队友给力
叶梦晴	写前端页面的时候下意识又开始造轮子，很多组件样式实在好麻烦实在不想再写了，然后可视化表格也比较烦	组件后来想到了引用库就用了layUI，可视化表数据就学了好一下Echarts
翁正凯	最佳美食聚集地不知道以什么方式去挑选	与队友一同讨论，衡量可行性，最后确定下来标准，完成代码
张诗栋	最佳美食聚集地的评测不知道以什么标准	通过讨论，确定方法，最后写代码
林逸	没仔细看api，对数据的结构不清楚，沟通花了很长时间	通过讨论，确定方法，最后写代码

8.马后炮

• 黄智：如果当时冷静分析，那么就不用改那么久了

• 赵镇：如果python用的跟c++一样的话，那么就不至于那么疲惫了

• 吴超望：如果我能学的更好那么我就能更快写完

• 潘松波：如果我像队友一样强，那么就不会耽误进度了

• 颜志鹏：如果我会的更多些，那么该多好啊

• 翁正凯：如果事先多学习一下相关的知识，编程时就不会这么迷茫了。

• 张诗栋：如果以前认真一点，就不会流下不学无术的泪水了

• 林逸：如果我仔细看下api，就不用讨论那么久了

• 吴长星：如果早知道有fastjson这么便利的东西，那么我就不用写那么久了

• 叶梦晴：如果早再多努力多学学，那么现在还会这么菜吗？也不好说。

9.评估每位组员的贡献比例

组员	贡献比（%）
黄智	10
赵镇	10
吴超望	10
潘松波	10
颜志鹏	10
翁正凯	10
张诗栋	10
林逸	10
叶梦晴	10
吴长星	10
林闽沪	0(请假)

10.PSP表格

PSP2.1	Personal Software Process Stages	预估耗时（分钟）	实际耗时（分钟）
Planning	计划	30	20
Estimate	估计这个任务需要多少时间	160	180
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	0	0
Design	具体设计	0	0
Coding	具体编码	150	170
Code Review	代码复审	0	10
Test	测试	10	10
Reporting	报告	5	5
Test Repor	测试报告	0	0
Test Repor	计算工作量	5	5
Postmortem & Process Improvement Plan	事后总结, 并提出过程改进计划	20	30
	合计	195	205

11.学习进度条

第N周	新增代码	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	12	12	熟悉Axure软件，学会原型设计
2	600	600	26	38	学会了TKINTER库，学会了用网络接口
3	100	700	4	42	进一步熟悉python与API