02333 2333 软件工程[2011版] 自考教材 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111338123

版次：2011

商品编码：1263678592

全国高等教育自学考试指定教材：

自考教材：软件工程[2011年版]课程代码：02333

作者：王立福

版次：2011年版

页数：286

ISBN：9787111338123

定价：33.00

出版社：机械工业出版社

目录
组编前言
编者的话
软件工程自学考试大纲
第1章  绪论
1.1  软件工程概念的提出与发展
1.2  软件开发的本质
1.3  本章小结
1.4  习题
第2章  软件需求与软件需求规约
2.1  需求与需求获取
2.2  需求规约
2.3  本章小结
2.4  习题
第3章  结构化方法
3.1  结构化需求分析
3.2  结构化设计
3.3  本章小结
3.4  习题
第4章  面向对象方法——UML
4.1  UML术语表
4.2  UML的模型表达格式
4.3  本章小结
4.4  习题
第5章  面向对象方法——RUP
5.1  RUP的特点
5.2  核心工作流
5.3  本章小结
5.4  习题
第6章  软件测试
6.1  软件测试目标与软件测试过程模型
6.2  软件测试技术
6.3  软件测试步骤
6.4  本章小结
6.5  习题
第7章  软件生存周期过程与管理
7.1  软件生存周期过程概述
7.2  过程描述
7.3  应用说明
7.4  软件生存周期模型
7.5  过程规划与管理
7.6  本章小结
7.7  小结
第8章  集成化能力成熟度模型(CMMI)
8.1  背景与原理
8.2  CMMI的模型部件
8.3  CMMI的等级
8.4  过程域举例
8.5  本章小结
8.6  习题
参考文献

《现代软件工程导论：构建高质量、可维护的软件系统》 内容简介 在信息技术飞速发展的今天，软件已成为现代社会运行的基石。从智能手机上的应用程序到支撑全球经济运作的复杂系统，软件无处不在，其质量和可靠性直接关系到用户体验、业务效率乃至国家安全。本书旨在为读者提供一个全面、深入的现代软件工程知识体系，引导读者掌握构建高质量、可维护、可扩展软件系统的核心理论、方法与实践。 本书的写作宗旨是 bridging the gap between theory and practice，即连接理论与实践的鸿沟。我们深知，掌握抽象的理论固然重要，但更关键的是理解如何将这些理论有效地应用于实际的软件开发过程中，以应对复杂多变的项目需求和技术挑战。因此，本书不仅阐述了软件工程的 foundational principles，更融入了 contemporary best practices，力求为读者提供一套行之有效的工程指南。 第一部分：软件工程的基础与核心概念 本部分将从软件工程的起源与发展入手，深入剖析其作为一门工程学科的独特之处。我们将探讨软件危机的历史背景，理解为何需要软件工程，以及软件工程在整个软件生命周期中的定位。 第一章：软件工程的演进与学科定位 软件危机 Revisited： 回顾软件开发历史上出现的挑战，例如成本超支、进度延误、质量低下等，分析其深层原因，并阐述软件工程作为应对之道的重要性。 软件工程的本质： 探讨软件工程的工程化思维，强调系统性、规范性、可预测性以及质量保证的必要性。 软件工程的范畴： 梳理软件工程所涵盖的关键领域，包括需求工程、设计、实现、测试、维护、项目管理、质量保证等，构建读者对软件工程全局的初步认识。 不同开发模型的视角： 简要介绍几种经典的软件开发模型（如瀑布模型、迭代模型、螺旋模型），为后续章节详细阐述各种模型奠定基础。 第二章：软件生命周期与过程模型 理解软件生命周期： 详细解析软件从概念形成到退役的各个阶段（规划、需求分析、设计、编码、测试、部署、维护），理解不同阶段的目标与活动。 敏捷开发模型： 深入探讨当前主流的敏捷开发方法，如 Scrum、Kanban。详细介绍敏捷的价值观与原则，以及在迭代开发、持续集成、反馈驱动等方面的实践。我们将分析敏捷模型的优势与适用场景，并对比其与传统模型（如瀑布模型）的异同。 其他关键模型： 介绍 V 模型、螺旋模型、增量模型等，分析它们的特点、适用范围及局限性。 模型选择与裁剪： 引导读者根据项目规模、复杂度、团队经验、客户需求等因素，选择最适合的开发模型，并学习如何根据实际情况对模型进行裁剪和调整。 第二部分：高质量软件的构建要素 高质量软件并非偶然，而是通过精心设计和严格实践获得的。本部分将聚焦于软件开发的各个核心环节，阐述如何有效地进行需求获取、系统设计、编码实现以及严格的质量保障。 第三章：需求工程：理解并定义“正确”的软件 需求的重要性： 强调需求在软件项目成功中的决定性作用，以及需求不明确或错误的风险。 需求获取技术： 详细介绍访谈、问卷、头脑风暴、原型法、用例建模、用户故事等多种需求获取技术，并分析它们的优缺点和适用场景。 需求分析与建模： 学习如何对收集到的原始需求进行分析、分类、优先级排序，并使用 UML 等建模工具（如用例图、活动图、状态图）来表达和验证需求。 需求规格说明书： 讲解如何编写一份清晰、准确、完整、一致、可验证的需求规格说明书（SRS），使其成为开发团队与客户之间的“合同”。 需求变更管理： 探讨需求变更的不可避免性，以及如何建立有效的需求变更控制流程，以最小化负面影响。 第四章：软件设计：架构与详细设计 设计原则： 深入理解 SOLID 原则（单一职责、开闭、里氏替换、接口隔离、依赖倒置）以及 DRY（Don't Repeat Yourself）、KISS（Keep It Simple, Stupid）等核心设计原则，它们是构建可维护、可扩展系统的基石。 架构设计： 学习如何进行高层级的系统架构设计，理解分层架构、微服务架构、事件驱动架构等常见架构模式。关注关注点分离、模块化、接口定义等关键问题。 详细设计： 探讨如何将架构设计转化为具体的模块、组件、类等，并进行接口设计、数据结构设计、算法设计。 设计模式： 介绍常用的设计模式（如工厂模式、单例模式、观察者模式、装饰器模式等），理解它们解决的常见设计问题，并学习如何在实际开发中应用设计模式来提高代码的可读性、可复用性和灵活性。 设计评审： 强调设计评审的重要性，学习如何通过同行评审来发现潜在的设计缺陷。 第五章：软件实现与编码规范 编码风格与最佳实践： 探讨如何编写清晰、简洁、易于理解和维护的代码，包括命名规范、注释策略、代码格式化等。 版本控制系统： 详细介绍 Git 等版本控制系统的使用，理解分支管理、合并、提交等核心概念，以及它在团队协作中的关键作用。 代码重构： 学习如何识别代码中的“坏味道”（code smells），并运用各种重构技术（如提取方法、提取变量、替换条件表达式等）来改善代码质量，使其更易于维护和扩展。 单元测试： 强调单元测试的重要性，学习如何编写高质量的单元测试用例，以验证代码的正确性，并为重构提供安全保障。 第六章：软件测试与质量保证 测试的层级与类型： 详细介绍单元测试、集成测试、系统测试、验收测试等不同层级的测试，以及功能测试、性能测试、安全测试、兼容性测试等不同类型的测试。 测试方法： 讲解黑盒测试（等价类划分、边界值分析）和白盒测试（语句覆盖、分支覆盖、条件覆盖）等测试用例设计方法。 自动化测试： 探讨自动化测试的优势，以及如何使用 JUnit、Selenium 等工具实现测试自动化，提高测试效率和覆盖率。 缺陷管理： 学习如何识别、记录、跟踪和管理软件缺陷，以及缺陷修复的流程。 质量保证（QA）与质量控制（QC）： 区分 QA 和 QC 的概念，并介绍各种质量保证活动，如代码审查、同行评审、过程审计等。 第三部分：软件工程的管理与维护 高质量的软件不仅仅是实现功能，还需要有效的项目管理以及长期的维护支持。本部分将深入探讨软件项目管理的关键要素，以及如何保障软件在交付后的生命周期质量。 第七章：软件项目管理 项目启动与规划： 学习如何进行项目启动，定义项目目标、范围，进行可行性分析，并制定详细的项目计划，包括 WBS（工作分解结构）、进度计划、资源分配等。 项目执行与监控： 探讨项目执行过程中的沟通、协调、风险管理、配置管理等关键活动。学习如何使用挣值管理等技术监控项目进度和成本。 风险管理： 识别潜在的项目风险（技术风险、管理风险、外部风险等），并制定相应的风险应对策略。 项目收尾： 学习如何进行项目收尾，包括文档归档、经验总结、项目评估等。 敏捷项目管理实践： 结合敏捷开发模型，介绍敏捷项目管理工具与实践，如燃尽图、迭代回顾会议等。 第八章：软件维护与演进 软件维护的挑战： 理解软件维护的复杂性与重要性，以及维护的四种主要类型：纠错性维护、适应性维护、完善性维护和预防性维护。 维护策略： 探讨如何制定有效的软件维护策略，包括代码可维护性、文档完备性、版本管理等方面。 软件再工程与遗留系统： 介绍如何对现有软件系统进行分析、理解、改造，以适应新的需求或技术环境。 度量与改进： 学习如何通过度量软件的维护性、可靠性等指标，来识别改进点，持续提升软件质量。 第九章：软件工程的实践与趋势 DevOps： 介绍 DevOps 的理念与实践，强调开发与运维的紧密协作，自动化部署、持续集成、持续交付（CI/CD）等。 云原生与容器化： 探讨云原生技术（如 Kubernetes、Docker）如何影响软件的设计、开发与部署。 微服务架构的深入探讨： 进一步分析微服务架构的优势、挑战以及在实际应用中的最佳实践。 DevSecOps： 引入安全融入开发生命周期的概念，提升软件的整体安全性。 人工智能与机器学习在软件工程中的应用： 展望 AI/ML 技术如何赋能软件开发过程，例如代码生成、缺陷预测、自动化测试等。 总结 本书贯穿了“以人为本，以质量为导向”的理念，强调软件工程不仅是一门技术学科，更是一门管理学和艺术。我们鼓励读者在学习理论知识的同时，积极动手实践，将所学应用于真实的开发场景，不断反思和总结经验。通过系统学习本书内容，读者将能够： 深刻理解软件工程的核心价值与方法论。 掌握从需求分析到系统维护的全生命周期管理能力。 熟练运用各种工程技术与工具，提高软件开发效率与质量。 培养面向未来的软件工程素养，适应快速变化的行业趋势。 本书适合于计算机科学与技术、软件工程等相关专业的学生，也适合于渴望提升自身软件开发能力的在职开发者、项目经理以及对软件工程感兴趣的广大技术爱好者。我们相信，掌握了扎实的软件工程知识，将为您的职业生涯打下坚实的基础，助您成为一名卓越的软件工程师。

评分☆☆☆☆☆

这套书的装帧设计实在让人眼前一亮，尤其是封面那种沉稳的蓝色调，配合着清晰的字体排版，初拿到手就给人一种专业、严谨的感觉。我本来对自考教材的期待值不高，总觉得那种官方出版物难免有些刻板和晦涩，但翻开内页后，发现这个版本的字体大小和行间距处理得相当人性化，长时间阅读下来眼睛的疲劳感减轻了不少。不过，虽然外观和排版令人满意，但内容组织上还是略显保守。例如，在介绍敏捷开发方法论时，理论阐述篇幅过长，而实际案例的深度和广度却显得有些不足，很多前沿的DevOps实践或者微服务架构的思考在书中几乎没有涉猎。这对于追求实战经验的读者来说，无疑是一个小小的遗憾。我更希望教材能在理论基石打牢的同时，多穿插一些近年来业界真实发生过的项目失败与成功的案例分析，这样知识点才能真正“活”起来，而不是停留在纸面上冷冰冰的定义。总而言之，作为入门级的参考书尚可，但若想作为进阶或深入研究的工具，可能还需要配合大量的外部资源进行补充和佐证。

评分☆☆☆☆☆

当我开始接触软件工程这个学科时，最头疼的就是如何将那些庞大而抽象的理论体系梳理清楚，而这本教材在概念的界定上做得相当扎实。它对瀑布模型、迭代模型等经典生命周期模型的描述，逻辑性极强，一步步引导你理解每个阶段的输入、输出和关键决策点。尤其是关于需求工程那一章，对需求获取、分析和规格说明的层次划分非常清晰，即便是初学者也能快速抓住核心要点。然而，这种“教科书式”的严谨也带来了一个副作用：对于现代软件开发中越来越重要的“软技能”——比如跨文化团队协作、技术债务管理这些隐性知识的探讨，着墨甚少。我感觉自己像是被带入了一个标准的工业化流水线车间，一切都按部就班、井井有条，但现实中的软件项目往往充满了变数、沟通障碍和技术妥协。如果教材能在这些灰色地带多提供一些思考的框架，而不是仅仅停留在“应该怎么做”的规范层面，那它对于培养一个成熟的软件工程师的帮助会更大。现有的内容更像是一份完美世界的蓝图，而非复杂现实的指南。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我是在一个相对紧张的时间压力下准备这次考试的，因此对于教材的“检索效率”要求极高。就这一点而言，这本书的目录结构和章节标题组织得还算明智，索引部分做得也比较到位。但是，在章节内部的重点标记和难点提示上，处理得有些含糊不清。有些本应是考试重中之重的知识点，比如特定算法的时间复杂度分析，只是被简单地一笔带过，没有给予足够的篇幅进行深入的公式推导和实际应用场景的对比。反观一些相对次要的理论背景介绍，却用了大段的篇幅去解释，这对于时间有限的自考生来说，无疑是增加了筛选重点的难度。我不得不花大量时间去猜测哪些是老师们真正看重的，哪些只是填充内容的‘废话’。如果教材能引入更明确的视觉提示，比如使用星号或者加粗标题来区分“核心知识点”和“背景信息”，学习效率将会有质的飞跃，也能让读者更专注于最关键的知识模块的掌握。

评分☆☆☆☆☆

让我谈谈我对书中练习题和课后思考题的看法。理论学习的巩固离不开实践检验，但这套教材的习题设计实在缺乏变化和深度。大部分题目都属于简单的概念回顾型或定义复述型，即“请解释什么是某某设计模式”。这种题目只能检测记忆的牢固程度，而无法真正考察读者运用知识解决实际问题的能力。软件工程的精髓在于权衡与决策，我渴望看到更多开放式的、需要多角度论证的案例分析题，例如：“在资源受限的小团队背景下，你会如何选择测试策略，并论证你放弃了哪种标准策略的原因？” 现有的练习题更像是填空题的变体，对于培养批判性思维和工程判断力帮助有限。如果能增加一些需要结合代码片段进行分析、或者需要读者自行设计小型系统架构的综合题，那这套教材的实战价值将大大提升，而不仅仅是作为一个通过考试的工具。

评分☆☆☆☆☆

从版本更新的角度来看，这本2011年的教材在当时无疑是前沿的，它详细覆盖了那时主流的UML建模规范和传统的面向对象设计原则。然而，时至今日，软件技术的发展速度之快令人咋舌。书中对于云原生架构、容器化技术（如Docker、Kubernetes）的提及几乎可以忽略不计，而这些技术现在已是行业基础设施的标配。我希望教材能紧跟时代步伐，即便是自考教材，也应该适度地加入对新技术生态的介绍，即便不作为考试的重点，也应让读者了解知识的演进方向。当前的内容更像是一份对过去十年软件开发黄金时代的精准描摹，对于展望未来五年的技术趋势则显得力不从心。阅读它时，我时常需要一边对照最新的行业报告，才能将书中的知识点“翻译”到当前的语境中，这无疑增加了学习的摩擦成本。

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