Software Development

軟體開發簡介

歡迎！在本章中，我們將探討軟體究竟是如何被創造出來的。這不僅僅是坐在電腦前敲打程式碼那麼簡單。就像蓋房子需要藍圖、地基和定期維修一樣，專業軟體開發遵循一個特定的過程，稱為程式開發生命週期 (Program Development Life Cycle, PDLC)。別擔心步驟看起來很多——我們會將其拆解成簡單、合乎邏輯的部分，讓你輕鬆理解！

12.1 程式開發生命週期 (PDLC)

程式開發生命週期 (PDLC) 是開發人員用來創建高品質軟體的一套循序漸進的過程。你可以把它想像成軟體工程師的「待辦事項清單」。

五大主要階段

每個軟體專案通常都會經歷以下五個階段：

1. 分析 (Analysis)：精確找出使用者的需求。開發人員會與客戶溝通，並建立一份「需求規格說明書」。

2. 設計 (Design)：建立「藍圖」。這包括規劃使用者介面、資料結構以及演算法（使用流程圖或虛擬碼）。

3. 編碼 (Coding)：使用 Python、VB 或 Java 等語言編寫程式的實際過程。

4. 測試 (Testing)：檢查程式中的錯誤（Bug），並確保其符合分析階段所設定的需求。

5. 維護 (Maintenance)：在軟體發布給使用者後，確保其持續順暢運作。

開發模型

不同的專案需要不同的處理方式。以下是你需要了解的三種模型：

1. 瀑布模型 (Waterfall Model)
這是一種「線性」模型。你必須完全完成一個階段，才能進入下一個階段。就像真正的瀑布一樣，你很難逆流而上！例子：要求極其嚴格的大型政府專案。

2. 迭代模型 (Iterative Model)
開發人員先建立軟體的一個小版本，進行測試，然後「迭代」（重複）循環以增加更多功能。例子：開發手機應用程式時，先發布「1.0 版本」，然後再於「2.0 版本」中加入更多功能。

3. 快速應用程式開發 (RAD)
這種方法專注於快速構建原型 (Prototypes)（早期且簡單的版本）以獲取使用者的回饋。它涉及大量的溝通與交流。例子：初創公司試圖測試一個全新的想法，看看大眾是否喜歡。

快速回顧：PDLC 模型

• 瀑布式：嚴格、按步就班、難以變更。
• 迭代式：以「循環」或版本形式構建軟體。
• RAD：快速的原型製作與持續的使用者回饋。

12.2 程式設計

在編碼之前，我們必須先進行規劃。兩種主要的工具可以幫助我們在寫下第一行程式碼之前，「預見」程式的運作方式。

結構圖 (Structure Charts)

結構圖用於分解 (Decomposition)——將一個棘手的大問題拆解成較小、易於管理的小任務（模組）。它展示了這些模組如何互動，以及模組之間傳遞了什麼資料（參數）。

類比：如果「做晚餐」是個大任務，那麼「切菜」、「煮水」和「擺餐具」就是子任務。

狀態轉換圖 (State-Transition Diagrams)

這些圖表顯示系統如何根據特定事件從一個「狀態」轉換到另一個「狀態」。
例子：自動販賣機。它的「狀態」可以是等待投幣、選擇商品和出貨。當你投入硬幣時，狀態便會從「等待」轉換為「選擇」。

12.3 程式測試與維護

即使是最優秀的程式設計師也會犯錯！測試就是我們尋找並修復這些錯誤（缺陷）的方法。

錯誤類型

1. 語法錯誤 (Syntax Errors)：就像程式碼中的「文法錯誤」。程式甚至無法啟動。例子：將 "print" 寫成 "prnt"。

2. 邏輯錯誤 (Logic Errors)：程式可以運行，但結果是錯的。例子：你想將兩個數字相加，卻不小心用了減號：\( Result = A - B \) 而非 \( Result = A + B \)。

3. 執行階段錯誤 (Run-time Errors)：程式啟動了，但在運行過程中崩潰。例子：嘗試將數字除以零 \( (x / 0) \)。

測試方法

我們如何找到這些錯誤？我們使用不同的測試策略：

• 人工執行 / 逐步演練 (Dry Run / Walkthrough)：人腦使用「追蹤表 (Trace Table)」用紙筆模擬程式碼的執行。不使用電腦！

• 黑箱測試 (Black-box Testing)：只測試輸入和輸出。你不看內部的程式碼，只檢查結果是否正確。

• 白箱測試 (White-box Testing)：測試程式碼的內部邏輯。你檢查所有可能的執行路徑（迴圈、if 判斷式），確保它們都能正常運作。

• Alpha 測試 (Alpha Testing)：由開發人員在「內部」進行的測試。

• Beta 測試 (Beta Testing)：將軟體發布給一小群真實使用者，以在現實環境中找出 Bug。

• 存根測試 (Stub Testing)：使用「虛擬」程式碼作為尚未編寫完成之模組的佔位符。

選擇測試資料

要制定一個好的測試計劃，你需要三種資料：

1. 正常資料 (Normal Data)：應該能順利運作的資料。例子：如果程式接受 1-100 的年齡，"25" 就是正常資料。

2. 異常資料 (Abnormal Data)：顯然錯誤的資料。例子：在年齡欄輸入 "香蕉" 或 "-5"。程式應該拒絕這些輸入。

3. 極端（邊界）資料 (Extreme / Boundary Data)：位於允許範圍邊緣的資料。例子：針對 1-100 的年齡，"1" 和 "100" 就是極端資料。很多 Bug 就隱藏在這裡！

關鍵重點：維護

軟體完成後，便進入維護階段。維護分為三種：
1. 更正性 (Corrective)：修復測試期間未發現的 Bug。
2. 適應性 (Adaptive)：更改軟體以使其能在新的作業系統上運作（例如：為 Windows 11 更新應用程式）。
3. 完善性 (Perfective)：改進軟體（例如：提升速度或加入「深色模式」）。

摘要檢查清單

✓ PDLC 階段：分析、設計、編碼、測試、維護。
✓ 模型：瀑布式（線性）、迭代式（迴圈）、RAD（原型）。
✓ 設計工具：結構圖（分解任務）與狀態轉換圖。
✓ 錯誤：語法（文法）、邏輯（數學/邏輯失敗）、執行階段（崩潰）。
✓ 測試：白箱（內部）、黑箱（外部）、Alpha（開發人員）、Beta（使用者）。
✓ 資料：正常、異常、極端。

小撇步：在考試中，如果題目問你如何修復邏輯錯誤，請記住，使用追蹤表 (Trace Table) 進行人工執行 (Dry Run) 是找出數學邏輯出錯位置的最佳方法！