第05组 团队Git现场编程实战
作者：互联网
组长博客
1.组员职责分工（2分）
| 成员 | 分工 |
|---|---|
| 潘海东 | 采集数据 |
| 陈苏苏、严欣 | 解析整理美食前10数据 |
| 方瑞雄、翁世豪 | 解析整理性价比前10数据 |
| 余廷龙、郑裕恒 | 解析整理受欢迎前10和服饰前10数据 |
| 王玥、马丽华 | 解析整理服饰前10数据 |
| 刘诗琳 | 前端设计 |
| 张万聪 | 数据整理和可视化、博客编写 |
| 郑裕恒 | 最受欢迎商圈可视化 |
2.github 的提交日志截图（1分）
3.程序运行截图（3分）
- 运行图
- 最受欢迎商圈运行代码截图
- 把百度地图api调用返回的数据解析：用data存shop_list里面的每个商家的信息，再在每个商家中搜索评分overall_rating，把该商圈的所有商家的评分相加求出平均值作为该商圈的平均评分
4.程序运行环境（1分）
Windows 10
5.GUI界面（5分）
- 最受欢迎商圈
- 福州人均消费50以下前五家美食餐厅
- 福州人均消费50-100前五家美食餐厅
- 福州人均消费100-200前五家美食餐厅
- 福州人均消费200以上前五家美食餐厅
- 福州最佳美食聚集地
- 福州服饰类综合评分最高的商圈
6.基础功能实现（10分）
点击左侧的目录栏就可以跳转显示出相关的数据
通过访问api解析json数据综合考量评论数量、人均消费水平、评价得分等方面在众多商圈中筛选出不同价格区间性价比最高的美食餐厅、人气最旺的十大商圈、服饰类评分最高的商圈、最佳美食聚集地等。
7.鼓励有想法且有用的功能（5分）
在顾客产生进店消费欲望的时候，根据评价给顾客分析进店的pros and cons和进店建议。比如这家的火锅店油烟味大，那家的服装店导购是邪教，另一家的烧烤店可以自备食材等等...让你进店有准备，进店有选择，避免不必要的尴尬。
根据最受欢迎的商圈给租房或者买房、租赁门面的用户提供选址参考，让喜欢他们享受到更加适合自己的生活方式或者赚钱商机。
同理，可以做出各种分类的测评，例如各大菜系美食餐厅的测评、最受欢迎的生活用品门店、最受欢迎的超市测评等，给用户提供更加有参考性的建议。
8.遇到的困难及解决方法（5分）
余廷龙
遇到困难：文件操作不太会。
解决方法：我的好朋友裕恒给我发了一段代码（代码重用真舒服）。
陈苏苏
遇到困难：api导出的json文件处理困难。
- 解决方法：百度以及询问队友，进行代码的修改和编译。
- 方瑞雄
遇到困难：处理json文件不熟练导致进度有些缓慢，在整理排名的时候有些不知所措。
- 解决方法：通过同学的帮助以及使用字典 ，解决了上述问题。
- 张万聪
遇到困难：数据可视化运用第三方库显示不出来。
解决方法：百度百度，可劲儿百度尝试用其他方式实现可视化。
- 严欣
遇到困难：python当初是选修课，我没有选修，并且三年以来一直也没有主动去学习，导致团队编程前我们团队约定用python的时候我才惊觉我不会。python是这周刚学的，团队准备的时候分工，我想尝试调用美团api但是要公司认证，所以转去找爬虫教程，试图学会爬虫，然而我连晋江的小说都没爬下来......至今我也不懂为啥我爬出来的html页面和我从f12看到的不一样......而且python的正则表达式运用很不熟练，没办法通过正则表达式提取关键字........早上的极限编程有很大一部分时间用在百度上，光靠自己没办法完成自己的那部分任务，很多都是现学现用磕磕绊绊的，唉！
- 解决方法：由于昨天我们团队开会分工的时候讨论，早上爬虫/调用api的任务交给海东大佬去做，我不需要一脸懵逼的看教程学爬虫了。至于python正则表达式不会用，代码不会打......百度呗，一边上网找正则表达式的使用方法，一边疯狂尝试疯狂运行代码，一直试到可以。
- 郑裕恒
遇到困难：困难就是api太多了不知道用哪个。
解决方法：猜测题意，有针对性地学习api使用。
...
9.马后炮（5分）
如果题目能像张老师班级那么简单，那么团队现场编程或许还能有点体验。
如果我们能时间不那么紧，那么我们就不会那么难受。
如果有来生，那么不做人。
如果要做人，那么不学计算机。
如果我在暑假好好学习java复习html，而不是天天阴阳师，那么可能今天我就不会这么惨了。
如果昨天晚上我能通宵熬夜学习python而不是把时间花在睡觉上，那么可能今天我能看懂资料上爬虫的教程，虽然更大的概率我会在编程的时候睡着......
如果我之前好好学习，那么我就不会那么拖团队的后腿。
如果昨天晚上好好恶补可视化，那么今天在可劲儿百度的人不会是我。
10.评估每位组员的贡献比例（1分）
| 成员 | 分工 | 贡献比例 |
|---|---|---|
| 潘海东 | 采集数据 | 9% |
| 陈苏苏 | 解析整理美食前10数据 | 8% |
| 严欣 | 解析整理美食前10数据 | 8% |
| 方瑞雄 | 解析整理性价比前10数据（四组）、整理汇总 | 9% |
| 翁世豪 | 解析整理性价比前10数据（四组） | 9% |
| 余廷龙 | 解析整理最热商圈前10和服饰前10数据 | 11% |
| 王玥 | 解析整理服饰前10数据 | 7% |
| 马丽华 | 解析整理服饰前10数据 | 7% |
| 刘诗琳 | 前端设计 | 9% |
| 张万聪 | 数据整理和可视化、博客编写 | 11% |
| 郑裕恒 | 最受欢迎商圈可视化 | 12% |
11.PSP表格（1分）
| PSP2.1 | Personal Software Process Stages | 预估耗时（分钟） | 实际耗时（分钟） |
|---|---|---|---|
| Planning | · 计划 | 30 | 30 |
| · Estimate | · 估计这个任务需要多少时间 | 30 | 30 |
| Development | · 开发 | 150 | 240 |
| · Analysis | · 需求分析 (包括学习新技术) | 20 | 80 |
| · Design Spec | · 生成设计文档 | 10 | 10 |
| · Design Review | · 设计复审 | 10 | 0 |
| · 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 | 10 | 20 |
| · Coding | · 具体编码 | 60 | 80 |
| · Code Review | · 代码复审 | 10 | 20 |
| · Test | · 测试（自我测试，修改代码，提交修改） | 20 | 20 |
| Reporting | 报告 | 90 | 90 |
| · Test Repor | · 测试报告 | 0 | 0 |
| · Size Measurement | · 计算工作量 | 0 | 0 |
| · Postmortem & Process Improvement Plan | · 事后总结, 并提出过程改进计划 | 90 | 90 |
| · 合计 | 300 | 390 |
12.学习进度表（1分）
| 第N周 | 新增代码行数 | 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 | 90 | 90 | 14 | 14 | 学会了一点Eclipse的基本使用 |
| 2 | 40 | 130 | 2 | 16 | 熟悉了PS、Axure Rp、和一点点Python |
| 3 | 600 | 630 | 35 | 51 | 熟练了HTML、Webstorm,会用了css和js啦 |
| 4 | 0 | 0 | 5 | 56 | 主要了解了微信小程序的开发进程，并没有打代码 |
| 5 | 100 | 730 | 5 | 61 | 学习数据可视化、但是进展不大 |
标签：10,Git,05,编程,整理,美食,商圈,解析,数据 来源： https://www.cnblogs.com/phd1999/p/11784028.html