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提示：本章是全书的基础，考试通常侧重于名词解释（如什么是软件工程、软件危机）和简答题（如优良软件的特性、职业道德）。请重点关注标记了 🔥 的内容。

1. 软件与软件工程的基础定义 (Definitions)

1.1 什么是软件 (What is Software?) 🔥

核心定义： 不仅仅是计算机程序 (Computer programs)，还包括：

  1. 相关文档 (Associated documentation)：需求文档、设计文档、用户手册等。
  2. 配置数据 (Configuration Data)：让程序运行所需的参数设置。

助教解读：

考试陷阱：如果题目问“软件就是代码吗？”，一定要回答 False。软件 = 程序 + 数据 + 文档。

分类：

  • 通用软件 (Generic products)：为公开市场开发（如 Excel, 微信）。
  • 定制软件 (Customized products)：为特定客户开发（如某银行的内部管理系统）。

1.2 什么是软件工程 (What is Software Engineering?) 🔥

核心定义： 软件工程是一门工程学科 (Engineering discipline)，涉及软件生产的所有方面 (All aspects)。

  • 核心手段：采用系统化 (Systematic)、有组织 (Organised) 的方法。
  • 依据：根据问题类型、开发约束和可用资源，选择合适的工具和技术。

1.3 软件工程 vs 计算机科学 (SE vs CS)

  • 计算机科学 (CS)：关注理论 (Theory) 和基础 (Fundamentals)。
  • 软件工程 (SE)：关注实践 (Practicalities)，即如何开发和交付有用的软件。
  • 关系：CS 是 SE 的理论支撑，但目前的 CS 理论还不足以完全支撑 SE 的所有实践。

2. 软件过程与方法 (Process & Methods)

2.1 软件过程 (Software Process)

定义：以开发或演化软件为目标的一系列活动。 🔥 四大通用活动 (Generic Activities)（必背）：

  1. 软件描述 (Specification)：定义软件应该做什么（需求分析）。
  2. 软件开发 (Development)：设计和编程。
  3. 软件有效性验证 (Validation)：测试，验证软件是否符合客户需求。
  4. 软件演化 (Evolution)：根据需求变更修改软件（维护）。

2.2 软件过程模型 (Software Process Model)

定义：从特定视角对软件过程的简化描述。 常见模型例子：

  • 瀑布模型 (Waterfall)：按部就班，一步一个脚印。
  • 演化开发 (Evolutionary development)：边做边改，迭代。
  • 形式化变换 (Formal transformation)：数学化推导（较少见）。
  • 基于复用的集成 (Integration from reusable components)：拼积木式开发。

2.3 软件工程方法 (Software Engineering Methods)

组成要素：

  • 模型描述 (Model descriptions)：如图形化模型（UML图）。
  • 规则 (Rules)：模型必须遵守的约束。
  • 建议 (Recommendations)：设计时的最佳实践建议。
  • 过程指南 (Process guidance)：指导活动的步骤。

3. 优良软件的特性 (Attributes of Good Software) 🔥

助教提示：这是一道经典的简答题。请记住这四个关键词。

软件不仅要功能正确，还必须具备以下特性：

  1. 可维护性 (Maintainability)：软件能适应客户需求的变更。
    • 理由：软件生命周期中大部分成本在于维护。
  2. 可信赖性 (Dependability)：包括可靠性、安全性和保密性。
    • 理由：系统崩溃不能造成物理或经济损失。
  3. 有效性/效率 (Efficiency)：不浪费系统资源（内存、处理器时间）。
  4. 可用性 (Usability)：用户界面友好，易于使用。

4.1 当前面临的三大挑战

  1. 遗留系统 (Legacy systems)：如何维护和更新旧的、但通过核心业务的系统。
  2. 多样性 (Heterogeneity)：系统需要跨网络、跨硬件运行。
  3. 交付时间 (Delivery)：缩短开发周期，更快交付的压力。

4.2 软件工程教育的新技术趋势 (PPT P12 特别提及)

  • 大模型与AI：
    • 从面向人的需求工程 $\rightarrow$ 面向机器的意图表达（NLP、Prompt Engineering）。
    • 代码生成后的验证成为主要工作（代码评审、测试用例生成）。
    • 核心观点：AI 正在改变软件开发模式，从“写代码”转向“调教模型”和“验证代码”。

5. 职业道德 (Professional Responsibility) 🔥

核心原则：软件工程师不仅要有技术能力，还必须诚实守信，遵守职业道德。

5.1 四大责任领域

  1. 机密性 (Confidentiality)：无论是否签署保密协议，都应尊重雇主/客户的机密。
  2. 能力 (Competence)：不要冒充专家，不要接受超出自己能力范围的工作。
  3. 知识产权 (Intellectual Property Rights)：尊重专利、版权，保护雇主/客户的知识产权。
  4. 计算机滥用 (Computer Misuse)：不利用技术技能滥用他人计算机（从玩游戏到传播病毒）。

5.2 道德准则 (Code of Ethics) - 8项原则 (ACM/IEEE)

  1. Public (公众)：公众利益至上。
  2. Client and Employer (客户与雇主)：符合公众利益前提下，为客户/雇主服务。
  3. Product (产品)：确保产品达到最高标准。
  4. Judgment (判断力)：保持独立、完整的职业判断。
  5. Management (管理)：管理者应倡导合乎道德的方法。
  6. Profession (职业)：维护职业声誉。
  7. Colleagues (同事)：支持和公平对待同事。
  8. Self (自我)：终身学习，提升自我。

6. 软件危机与历史 (Software Crisis & Context)

  • 软件危机 (Software Crisis)：
    • 现象：项目超出预算、延期交付、甚至取消（PPT中 Standish Group 数据显示约 31% 项目被取消）。
    • 经典著作：《人月神话》 (The Mythical Man-Month)，作者 Frederick P. Brooks。
      • 核心观点：向延后的软件项目增加人力，只会让它更慢（因为沟通成本增加）。
  • 关键人物：Barry Boehm（软件工程经济学、螺旋模型提出者）。

7. 行业背景 (Industry Context)

(这部分主要作为了解，考试通常不考具体数字)

  • 现状：IT行业涵盖互联网、电信、软件、电商等。
  • 特点：
    • 巨头并存（Apple, Microsoft, Amazon, Google等）。
    • 中国企业（华为、阿里、腾讯等）在世界500强中占有一席之地，但在顶尖技术领域仍有差距。
    • Standish 调查：项目失败原因多为需求不完整、缺乏用户交流、资源不足。

总结（本章核心思想）

这一章实际上是在回答三个问题：“什么是软件工程？”（它是为了解决软件危机而诞生的工程化学科）、“好的软件是什么样的？”（它必须可维护、可信赖、高效且好用）、以及**“工程师应该怎么做？”**（遵守过程模型，严守职业道德）。

对于复习，请务必背熟 软件工程的定义、软件过程的四个基本活动 以及 优良软件的四个属性，这些是后续所有章节的基石。