我无意中发现了这一个书《软件开发的201个原则》，是国外一个大佬写的，国内诸多大佬推荐，发现写的很好，可以用来指导软件的开发！下面的内容是我手打的一遍，内容不全，甚至一些信息可能敲错了，大家想看完整地内容，还是建议网购买书！
第一章 引言
本书包含一系列软件工程的原则。这些原则代表了我们所认为的软件开发过程中的最先进、最正确的理念。其他工程领域有基于物理学、生物学、化学或数学定律的原则，然而，由于软件工程的产物是非实体的(nonphysical)，所以实体的定律(laws of the physical)并不能轻易地成为软件工程领域坚实的基础。
软件行业已经有大量讨论技术、语言和工具的图书，但很少有图书试图去编制基本原则的清单。如图1-1所示，原则(Principle)是工作的准则； 原则代表了许多人从经验中总结出来的集体智慧。它们往往被描述为绝对真理(总是正确的)或用作推论(当X发生时，Y将会发生) 。
技术（Technique）是一种按部就班的流程，它帮助软件开发者执行一部分软件工程过程。技术倾向于强制遵循基本原则的一个子集。大部分技术会创建文档和(或)程序。许多技术也会分析现有的文档和（或）程序，或将其转变为产品。
(1)原则在技术和工具的支持下落地。
(2)技术使用语言，并得到工具的支持。
(3)语言得到工具的支持。
语言(Language)由一组基本元素(如单词或图形符号)，规则和语义组成。规则可以让人们用基本元素构造出更复杂的实体(如句子、图表、模型) ，语义则赋予每个实体组合以意义。语言用于表达所有软件工程的产出，无论是过程中的还是最终的。那些通过技术创建或分析的文档和程序通常也会用某种语言来表达。
工具(Tool)是软件程序，可帮助软件工程师执行软件工程中的某些步骤。它们可以：
- 作为工程师的顾问（例如，基于知识的需求助理） 。
- 分析某些内容是否符合某种技术(例如，数据流图检查器)或原则的子集。
- 使软件工程中的一些工作实现自动化 （例如，编译器） 。
- 辅助工程师完成一些工作（例如，编辑器）。
一个学科的原则集合，会随着学科的发展而发展。现存的原则会发生改变，新的原则会被加进来，旧的原则将不再适用。实践和从实践中获得的经验，促使我们发展了那些原则。如今，当我们去审视一些1964年的软件工程原则时，会觉得它们看起来很傻(例如，总是使用简短的变量名，或者尽可能让程序体积更小) 。三十年后，如今的一些原则也会如此。
现在，请看现代的软件工程原则。
译者注
虽然作者说，如今的原则在三十年后会看起来同样荒谬。但是非常令人吃惊的是，在英文原书出版25年后，我们看到其中有超过95%的原则都没有过时！
第二章 一般原则
原则1 质量第一
无论如何定义质量，客户都不会容忍低质量的产品。质量必须被量化，并建立可落地实施的机制，以促进和激励质量目标的达成。即使质量没达到要求，也要按时交付产品，这似乎是政治正确的行为。但这是短视的。从中长期来看，这样做是自杀。质量必须被放在首位，没有可商量的余地。Edward Yourdon建议，当你被要求加快测试、忽视剩余的少量bug、在设计或需求达成一致前就开始编码时，要直接说“不”。
原则2 质量在每个人眼中都不同
软件质量没有唯一的定义。对开发者来说，质量可能是优雅的设计或优雅的代码。对在紧张环境中工作的客户来说，质量可能是响应时间或高吞吐量。对成本敏感的项目来说，质量可能是低开发成本。对一些客户来说，质量可能是满足他们所有已知和未知的需求。这里的难题是，以上要求可能无法完全兼顾。当优化某人关注的质量可能会影响其他人关注的质量(这就是温伯格的“政治困境”原则) 。项目必须确定各因素的优先级，并清晰地传达给所有相关方
原则3 开发效率和质量密不可分
开发效率与质量之间存在明显的关系(开发效率可以用人月完成的代码行数或功能点数来度量) 。对质量要求越高，开发效率就越低。对质量要求越低，开发效率就越高。越是强调提高开发效率，最终的质量就越低。贝尔实验室发现，在要求每千行代码有1~2个bug时，人月的效率通常为150~300行代码。当试图提高开发效率时，bug的密度就会增加。
原则4 高质量软件是可以实现的
尽管我们的行业中有一些表现不佳、包含bug，或者根本无法满足客户需求的软件系统的例子，但仍然有一些成功的例子。大型软件系统可以以非常高的质量构建，但价格昂贵： 每行代码高达1000美元。例如，IBM为美国宇航局的航天飞机开发的机载飞行软件，总共约300万行代码，源于严谨的软件开发过程，产品发布后每万行代码中发现的错误少于一个。
作为软件开发人员，应该学习和了解已被验证、可以极大提高软件质量的方法。这些方法包括：让客户参与(见原则8)、原型设计(在全面开发之前验证需求；见原则11~13)、保持设计简单(见原则67) 、审查代码(见原则98)和雇用最优秀的人(见原则130和131) 。作为客户，在追求卓越的同时，要意识到随之而来的高额成本。
原则5 不要试图通过改进软件实现高质量
质量无法通过软件的改进来获得。这适用于质量的任何定义：可维护性、可靠性、适应性、可测试性、安全性等。即使我们在开发过程中十分努力，使软件具备高质量也是十分不易的。如果我们不努力，又怎么可能期望获得高质量呢?这就是绝不能将“一次性原型”转换成产品的主要原因（见原则11）。
原则6 低可靠性比低效率更糟糕
如果软件执行效率不高，通常可以分离出消耗大部分执行时间的程序单元，重新设计或编码以提高效率(见原则194)。低可靠性问题不仅难以发现，而且难以修复。系统的低可靠性问题可能会在系统上线多年后才暴露出来——甚至可造成人员伤害。一旦低可靠性问题显现，通常难以隔离其影响。
原则7 尽早把产品交给客户
在需求阶段，无论你多么努力地试图去了解客户的需求，都不如给他们一个产品，让他们使用它，这是确定他们真实需求的最有效方法。如果遵循传统的瀑布式开发模型，那么在99%的开发资源已经耗尽之后，才会第一次向客户交付产品。如此一来，大部分的客户需求反馈将发生在资源耗尽之后。
和以上方法相反，可在开发过程的早期构建一个快速而粗糙的原型。将这个原型交付给客户，收集反馈，然后编写需求规格说明并进行正规的开发。使用这种方法，当客户体验到产品的第一个版本时，只消耗了5%~20%的开发资源。如果原型包含合适的功能，就可以更好地理解和把握最有风险的客户需求，最终产品也就更有可能让客户满意。这有助于确保将剩余的资源用于开发正确的系统。
原则8 与客户/用户沟通
永远不要忽视开发软件的原因：满足真正的需求，解决真正的问题。解决真正需求的唯一方法，是去跟有真正需求的人沟通。客户或用户是你的项目的最重要参与者。
如果你是一个商业开发人员，那么应经常和客户交谈，让他们参与进来。当然，闭门造车式的开发更容易，但是客户会喜欢这样的结果吗?如果你是软件外包的生产商，在开发过程中很难找到“客户”，那就进行角色扮演。在你的组织中指定3~4人作为潜在的客户，征求他们的意见：如何能让他们持续成为客户，并使他们满意。如果你是政府项目的承包商，要经常与签约官员、技术代表以及(如果可能的话)产品的客户交谈。政府里的人和事经常会发生变化，跟上变化的唯一方法就是沟通。忽视上述变化可能在短期内会让生活看起来更容易，但最终的系统将无法使用。
原则9 促使开发者与客户的目标一致
项目经常会因为客户和开发人员的目标不同(或不兼容)而失败。一个简单的案例是，客户希望在特定日期前获得特性1、2、3，而开发人员希望最大化营收或利润。为了最大化营收，开发人员可能会尝试完整地开发这三个特性，即使会导致项目延期。与此同时，客户可能宁愿放弃其中一个特性的一部分功能，只要能按时交付其他特性。
为使双方的目标达成一致，有如下方法：
(1)按优先级对需求排序(见原则50)，以便开发人员了解它们的相对重要性。
(2) 根据需求的优先级奖励开发人员（例如，所有高优先级的需求必须完成； 每完成一个中优先级的需求，开发人员可获得一些额外的小奖励； 每完成一个低优先级的需求，可获得的奖励非常小)。
(3) 对逾期交付实行严厉的处罚。
原则10 做好抛弃的准备
对一个项目来说，最关键的成功因素之一，是它所涉及的领域是否是全新的。在全新领域(可能涉及应用程序、体系结构、接口、算法等)研发的程序很少能第一次就成功。弗雷德·布鲁克斯(Fred Brooks)在《人月神话》中明确建议：“无论如何，你一定要做好抛弃的准备。”这个建议最初由温斯顿·罗伊斯(Winston Royce)在1970年提出，他说一个人应该做好准备一第一个被完整部署的系统，往往是第二个被创建的系统。第一个系统至少可用于验证关键的设计问题和操作概念。此外，罗伊斯建议，应该使用大约25%的资源开发这样的预发布版本。 作为一个全新定制产品的开发人员，在开始全面开发之前，要规划开发一系列“一次性原型” (见原则11、12和13)。作为商用大规模系统的开发人员，可以预期第一个版本的产品在一定年限内将能够被修改，之后它将被完全替换(见原则185、186、188和201)。作为产品的维护者，请注意，在程序变得不稳定以至于必须被替换之前，你对程序可以调整的地方还有很多(请参阅相关原则186、191、195和197) 。
原则11 开发正确的原型
有两种原型：一次性（throwaway）原型和演进式(evolutionary)原型。一次性原型用快速而粗糙的方式构建，交给客户用以获得反馈，在得到期待的信息后即被废弃。获得的信息被整理进需求规格说明，用于正规的产品开发。演进式原型用高质量的方式构建，交给客户用以获得反馈，获得期待的信息便开始进行修改，以更加贴近客户的需求。重复此过程，直到产品收敛到所期望的样子。
一次性原型应该在关键需求特性没有被很好理解时使用。演进式原型应该在关键特性已被充分理解，但很多其他需求特性没被充分理解时使用。如果对大多数功能都不了解，则应首先构建一个一次性原型，然后从零开始构建一个演进式原型。
原则12 构建合适功能的原型
当建立一次性原型时，只需要开发那些没有被充分理解的特性。如果你开发已充分理解的特性，最终除了浪费资源，将一无所获。当建立演进式原型时(见原则13) ，要优先开发那些已经被充分理解的特性。(注意，它们可能已经被充分理解，因为之前已使用一次性原型进行过验证。)你的希望是，通过体验这些特性，用户能更好地确定其他需求。如果基于模糊的需求(高质量地)开发了一个演进式原型，一旦需求搞错了，你将不得不抛弃这个“高质量”的软件，从而浪费了资源。
原则13 要快速地开发一次性原型
如果你已经决定开发一次性原型，那么就要用最快的方式。不用担心质量。可使用“一页纸”的需求规格说明。不用担心设计或编码中的文档。可以使用任何工具。可以使用任何编程语言，只要能够方便程序的快速开发。不用担心编程语言的可维护性。
原则14 渐进地扩展系统
渐进地扩展系统，是降低软件开发风险的最有效方法之一。从一个小的可用系统开始，只实现少数功能。然后逐步扩展，覆盖越来的多的最终功能子集。
这样做的好处是： (1)降低每次开发的风险； (2)看到一个产品版本，通常可以帮助用户想象出他们想要的其他功能。
这样做的缺点是：如果过早地选择了一个不合适的系统架构，则可能需要全部进行重新设计才能适应后续的变更。在开始增量开发之前，开发一次性原型(见原则11、12和13) ，可以降低这种风险。
原则15 看到越多，需要越多
在软件行业，一次次见证了：提供给用户的功能(或性能)越多，用户想要的功能(或性能)就越多。当然，这与原则7(尽早把产品交给客户)、原则14(渐进地扩展系统) 、原则185(软件会持续变化)以及原则201(系统的存在促进了演变)互相支持。但更重要的是，你必须为不可避免的情况做好准备。在管理和工程处理流程的每个方面都应该做好准备，一旦用户看到产品，他们就会想要更多的东西。
这意味着，所产生的每个文档都应该以有利于更改的方式进行存储和组织。这意味着，配置管理流程(见原则174)必须在距离交付很长时间之前就就位。这也意味着，在软件部署后不久，你就应该准备好，以应对用户口头或书面请求的冲击。这还意味着，你选择的设计方案应使容量、输入速率和功能都很容易变更。
原则16 开发过程中的变化是不可避免的
爱德华·伯索夫(Edward Bersoff)等人将系统工程的第一定律定义为：无论你处在系统(开发)生命周期中的何处，系统都将发生变化，并且对其进行改变的愿望将在整个生命周期中持续存在。与原则185和201 (强调软件部署后，需求可能发生巨大变化)不同，本原则想表达，在开发过程中，软件也可能发生巨大变化。这些变化可能体现在编写新的代码、新的测试计划或新的需求规格说明上。这些变化可能意味着，要去修复某个被发现是不正确的中间产品。或者它们可能反映了完善或改进产品的自然过程。
为变化做好准备，要确保：软件开发涉及的所有产品之间的相互引用都是适当的(见原则43、62和107)；变更管理流程已就位(见原则174、178~183)；预算和开发时间有足够的余地，不会为了满足预算和开发时间而忽略必要的变更(见原则147、148和160)。
原则17 只要可能，购买而非开发
要降低不断上涨的软件开发成本和风险，最有效的方法就是，购买现成的软件，而不是自己从头开发。确实，现成的软件也许只能解决75%的问题。但考虑一下从头开发的选择吧：支付至少10倍于购买软件的费用，且要冒着超出预算100%且延期的风险(如果最后能够完成！)，并且最终发现，它只能满足75%的预期。
对一个客户来说，新的软件开发项目似乎最初总是令人兴奋的。开发团队也是“乐观的”，对“最终”解决方案充满了希望。但几乎很少有软件开发项目能够顺利运行。不断增加的成本通常会导致需求被缩减，最终研发出的软件可以满足的需求也许跟现成的软件差不多。作为一个开发者，应该复用尽可能多的软件。复用是“购买而非开发”原则在较小范围内的体现。可参考原则84。
原则18 让软件只需简短的用户手册
衡量软件系统质量的一种方法是查看其用户手册内容的多少。手册中的内容越少，软件质量越好。设计良好的软件，用法应该不言而喻。不幸的是，太多的软件设计师将自己塑造成人机界面设计专家。而大量的用户手册内容充分证明，大多数界面设计师并不像他们宣称的那样出色。(顺便说一句，当我说“用户手册”时，也包括在线帮助文档。因此，把用户手册发布到网上，软件并不会在一夜之间突然变得更好。)
应使用标准的界面。让行业专家设计浅显易懂的图标、命令、协议和用户场景。要记住：软件开发人员“喜欢”某种用户界面，并不意味着你的用户就会知道怎么使用它。许多软件开发人员喜欢带有内置技巧(可作为快捷方式)的用户界面。通常，用户需要简单、干净、清晰的用户界面，而不是那些技巧。
原则19 每个复杂问题都有一个解决方案
Wlad Turski说，“每一个复杂的问题，都有一个简单的解决方案⋯⋯但这是错误的！”无论任何人向你提出“只要遵循这10个简单步骤，软件质量问题就会消失”，或是其他类似建议，都要保持高度怀疑。
原则20 记录你的假设
系统运行的环境在本质上是无限的，不可能被完全理解。当我们开发一个系统，宣称要解决某个环境中的一个问题时，我们会对该环境进行假设。Manny Lehman提出: “大约对于每10行代码,我们就会做出一个假设，即使偏差了两三倍，每20~30行代码也会做出一个假设”。这些关于无限世界的有限假设会使你陷入麻烦。Lehman描述了一种表现不如预期的直线加速器。一位物理学家提出，也许月球的相位会产生影响，对此每个人都说： “你一定是在开玩笑吧！”然而，在考虑了月球的因素后，得到的方程式解释了大多数看似“不正确”的行为。这是一个假设(没有月球效应)无效的例子。
对需求工程、设计、编码和测试期间所做的所有假设，始终保持觉察是不可能的。尽管如此，我还是建议，对你有意识做出的假设做个记录。即使这个假设是显而易见的或其他选项很荒谬，也要这样做。还要记录它们的影响，也就是说，在产品中，这些假设是如何体现的?在理想情况下，你应该可以通过封装每个假设来隔离这些影响(见原则65) 。
原则21 不同的阶段，使用不同的语言
业界对“用简单方法解决复杂问题”的永恒渴望(见原则19)，促使许多人宣称：最佳的软件开发方法，是在整个开发生命周期中使用相同的符号表达方法。既然在任何其他工程领域都并非如此，为什么在软件工程领域会是这样呢?在不同的设计活动中，电力工程师会使用不同的表达方法：方框图、电路图、逻辑图、时序图、状态转换表、柱状图等。这些表达方法为我们提供了在思维中可操纵的模型。使用越多的符号、越丰富多样的表达方法，我们就越能更好地对开发中的产品进行可视化。除非对所有阶段都是最优选择，否则为什么软件工程师想要将Ada用于需求、设计和代码?除非对所有阶段都是最优选择，否则为什么要在所有阶段都使用“面向对象”的方法?
对于需求工程，应该选择一组最优的技术和语言(见原则47和48) 。对于设计工作，应该选择一组最优的技术和语言 (见原则63和81)。对于编码，应该选择一种最适合的语言(见原则102和103)。一方面，在不同阶段之间转换是困难的。使用同一种语言并没有帮助。另一方面，如果一种语言从某方面在两个阶段都是最优选择，就务必使用它。
原则22 技术优先于工具
一个没规矩的木匠使用了强大的工具，会变成一个危险的没规矩的木匠。一个没规矩的软件工程师使用了工具，会变成一个危险的没规矩的软件工程师。在使用工具前，你应该先要“有规矩” (即理解并遵循适当的软件开发方法)。当然，你也要了解如何使用工具，但这和“有规矩”相比是第二位的。
我强烈建议，在投资于工具以对某项技术“自动化”之前，先手工验证这项技术，并说服自己和管理层：这项技术是可行的。在大多数情况下，如果一项技术在手工操作时不灵，那么在自动操作时也不灵。
原则23 使用工具，但要务实
一些软件工具(如CASE) 会让用户的工作更加高效。务必要使用它们。就像文字处理软件对作家而言是必需的助手，CASE工具对软件工程师来说也是重要的助手。它们各自将使用者的开发效率提高了10%到20%；它们各自使用户修改和发展其产品的能力提高了25%到50%。但是在这两种情况下，艰难的工作 (思考)都不是由工具完成的。使用CASE工具，要切实考虑其对开发效率的影响。请注意，70%的CASE工具在购买后从未被使用过。我认为，造成这种情况的主要原因是过度乐观和由此带来的失望，而不是工具的无效性。
译者注
CASE,是“电脑辅助软件工程” (Computer-Aided Software Engineering)的缩写。详情参见链接2。
原则24 把工具交给优秀的工程师
软件工程师使用工具(例如CASE)会变得更多产，就像作家使用文字处理软件变得更多产一样(见原则23)。然而，就像文字处理软件不能让一个平庸的小说家(能写小说，但卖不出去)变得出色，CASE工具也不能让一个平庸的软件工程师(能写软件，但不可靠、不能满足用户需求等)变得出色。因此，我们想把CASE工具只提供给优秀的工程师，而不想把CASE工具提供给平庸的工程师：我们希望他们尽量少(而非多)地开发出质量低劣的软件。
原则25 CASE工具是昂贵的
在工作站或者高端个人电脑中配置一套CASE工具环境，花销在5000~15000美元。CASE工具本身,每份花费在500到50000美元。工具每年需要的授权和维护费用一般为售价的10%~15%。而且，还需要为每一位接受培训的员工支付两到三天的工资。因此，每套软件的预期总安装成本可能超过17000美元(对于价格适中的CASE工具)，而每套软件的常规性年度成本可能超过3000美元。
CASE工具对软件开发来说是必需的。它们应该被视为业务成本的一部分。在做投资回报分析时，不仅需要考虑购买工具的高额费用，还需要考虑没有购买工具带来的更高代价(更低的开发效率、更高的客户失望率、延迟的产品发布、增加的重复工作、更差的产品质量、增加的员工流动)。
译者注
目前大量的软件工具已经可以免费获得。即使是收费软件，一般来说，其购买费用相比于软件工程师的人工成本，也是很低的。对于一般的软件开发场景，这个原则可能已经不合时宜。但关于软件工具的成本和收益的分析思路，仍然是可以借鉴的。
原则26 “知道何时”和“知道如何”同样重要
在行业中经常发生这样的事情，一个工程师学习一项新技术后，判断这是“放之四海而皆准”的技术。同时，同组另一个人在学习另外一项新技术，一场情绪化的争辩随之而来。事实上，没有一方是正确的。知道如何很好地使用技术，既不会让技术本身成为好技术，也不会让你成为一名优秀的工程师。知道如何用好木工车床，并不能使你成为你一名好木匠。一名优秀的工程师了解很多不同种类的技术，并且知道每种技术何时适合项目或项目的一部分。一个好木匠知道多种工具的用法，知道很多不同的技巧，而且，最重要的是，知道什么时候该用哪一种。在进行需求工程时，要了解哪种技术对问题的哪些方面最有用(见原则47)。当进行设计时，要理解哪些技术对系统的哪些方面最有用(见原则63)。当进行编码时，要选择最合适的编程语言(见原则102) 。
原则27 实现目标就停止
软件工程师要遵循许多方法(也称为技术或流程)。每个方法都有各自的用途，通常对应软件开发的一个子目标。例如，结构化(或者面向对象)分析的目标是理解要解决的问题，DARTS的目标是处理架构，结构化设计的目标是理清调用层次结构。这些例子中的方法都包含一系列的步骤。不要太过于陷入具体的方法，而忘记了目标本身。不要为更换目标而感到内疚。例如，如果只执行了方法的一半步骤，你就理解了问题，那就停下来。此外，你需要对整个软件过程有很好的认识，因为基于本原则所抛弃的某个方法的后续步骤可能会对未来软件的使用产生重要影响。
译者注
有资料显示,DARTS是Design Approach for Real-Time Systems(实时系统设计方法)的缩写，详情参见链接3。
原则28 了解形式化方法
没有过硬的离散数学技能，使用形式化方法是不容易的。但是，使用它们(即便是很简单的使用)，可以极大地帮助我们发现软件开发中许多方面的问题。在每个项目中，至少应该有一个人能熟练使用形式化方法，以确保不会错过提升产品质量的机会。
很多人以为，使用形式化方法的唯一途径，就是完全使用它们来定义系统。其实并非如此。实际上，最有效的方法之一，是先用自然语言描述。然后再尝试用形式化方法去写其中某些部分。尝试用更形式化的方式书写，会帮助你发现在自然语言中存在的问题。修正自然语言表达中的问题，你会得到一个更好的文档。在完成之后，如果有需要，可以再把形式化的描述去掉。
原则29 和组织荣辱与共
业界普遍认为： 日本软件工程师对待bug的态度，和美国工程师不同。尽管有许多影响因素，但有一个日本的观念与此密切相关：产品中的缺陷是公司的耻辱；软件工程师引起的公司耻辱，是工程师的耻辱。这种观念在日本比在美国更深入人心，因为日本劳动者倾向于一辈子只服务一家公司。不管在一家公司工作的时间是长还是短，这种心态是很重要的。
一般而言，当任何人发现你在产品中犯的错误时，你应该心存感激，而不是试图辩解。人非圣贤，孰能无过。过而能改，善莫大焉！当发现一个错误时，导致错误的人应该使其被周知，而不是藏着掖着。将错误广而告之有两个好处： (1)帮助其他工程师，避免同样的错误，(2)对后续的错误修正，也可以不那么抵触。
原则30 跟风要小心
即使有五千万人说傻话，那仍然是傻话。
安那托尔·佛朗士(Anatole France)
大家都做的事情，对你来说也不一定是正确的。也许它是正确的，但你也应该评估它对你所处环境的适用性。这样的例子包括：面向对象,软件度量 (见原则142、143、149、150和151),软件复用(见原则84) ，过程成熟度 (见原则163)，计算机辅助软件工程(CASE,见原则22至25),原型设计 (见原则11、12、13、42)。在所有案例中，以上这些方法都提供了非常积极的帮助，体现在提高质量、降低成本、提高用户满意度等方面。然而，这些好处只在它们能发挥作用的组织中才会显现出来。尽管回报显著，但是它们的作用常常被过度宣传，其实它们并不是那么必然或通用。
当你学习 “新”技术时，不要轻易接受与之相关的不可避免的炒作(见原则129)。要仔细阅读，理性考虑它的收益和风险。在大规模应用之前要进行试验。但同时也绝对不要忽略“新”技术(见原则31 ) 。
原则31 不要忽视技术
软件工程技术日新月异。对几年内新的发展视而不见，是绝对不行的。软件工程的发展像波浪一样。每一波都会带来大量的“潮流元素”和流行语。尽管每一波只持续5~7年，但它们并不是简单地消失。其后每一波都是基于前一波的最好特征。(理想情况，“最好”应该指“最有效”，但遗憾的是，它往往指“最流行”。)
有两种方式可以让你紧跟技术潮流：阅读正确的杂志，和正确的人交谈。IEEE Software期刊就是一个很好的渠道，可以了解未来5年内可能有用的技术。PC Week、MacWorld等是学习硬件、常见商用工具和语言的好地方。要通过和人交谈来学习，就要找到正确的人。虽然
和同事交流很必要，但还不够。每年都应该努力参加1~2个关键会议。和参会者的交流，很可能比会议报告更重要。
原则32 使用文档标准
如果你的项目、组织或客户要求遵循一套文档标准，那就要遵循它。无论如何，永远不要抱怨标准，认为这是不需要的。所有我熟悉的标准，无论是政府标准还是商业标准，都提供了组织和内容方面的指导。
创新！即遵循标准，同时理智地执行。无论标准怎么规定，把你知道的应有的内容都包含进去。这意味着用清晰的语言来编写，意味着添加额外的有意义的组织层级。如果你的文档没有被要求遵循某个标准，至少应使用检查清单来检查是否有重大的遗漏。IEEE发布的文档标准，是我所知道的最广泛的可用软件文档标准之一。
IEEE Computer Society, Software Engineer ing Standards Collection, Washington,D,C.:IEEE Computer Society Press,1993.
原则33 文档要有术语表
当阅读文档遇到不懂的术语时，我们都会感到沮丧。但当我们在术语表中查到说明时，沮丧的情绪顷刻就烟消云散了。
所有术语的定义都应该以这样的方式编写：定义中使用的任何单词，都应该尽量避免再去术语表中查找含义。一种技巧是首先用日常用语解释，然后再使用术语解释。在术语的说明文字中，在其他地方定义的术语要用特殊字体(如楷体)标识。示例如下。
数据流图：是图形化符号，用于展示系统的功能、数据库、和系统有关的环境之间的信息流动。通常用于：结构分析，转换的组成(气泡表示)，数据流(箭头表示)和数据存储(两条平行线表示)，以及外部实体(三角形表示)。
原则34 软件文档都要有索引
这个原则对于所有的软件文档的读者来说都是不言自明的。令人惊讶的是，很多作者并没有意识到这一点(想想，每个作者有时也是读者)。索引通常是文档所使用的所有术语和概念的列表，包括一个或多个页码，用于标记术语或概念在哪里被定义、使用或引用。对于需求、设计、编码、测试、用户的和维护文档来说都是如此。索引可以帮助读者快速查找信息，对于文档后续的维护和优化也很重要。
现代文字处理软件提供将索引引用嵌入正文的指令，这使创建索引变得十分简单。文字处理软件还会对索引进行编译，然后按字母顺序排列，并将结果输出。大多数CASE工具也能生成可用的索引。
原则35 对相同的概念用相同的名字
写小说时，保持读者的兴趣是第一目标；而在技术文档中，必须使用相同的术语来表示相同的概念，使用相同的语句结构来表述相似的信息。否则会令读者感到困惑，导致读者需要花费时间确认，在重述中是否有新的技术信息。应该把这个原则应用到所有技术文档的写作中，包括需求规格说明、用户手册、设计文档、代码中的注释等。
举个例子：
有三类特殊命令。常规命令有四种类型。
不如写为：
有三类特殊命令。有四类常规命令。
原则36 研究再转化，不可行
关于软件工程研究所中令人难以置信的技术成就，有大量报道。但它们很少能应用于软件开发实践，原因是：
1.一般来说，软件研究者很少有开发实际系统的经验。
2.软件研究者可能会发现，在解决一些技术问题的时候没有必要花费过多时间去“适配”真实场景，这样可使解决问题变得更快更容易。
3.研究者和实践者在用语上存在巨大的分歧，导致他们很难相互沟通。
于是研究者更愿意在越来越多的无实际意义的问题上演示他们的想法。
要实现从研究所到开发机构的最成功的成果转化，从一开始双方就要紧密合作。需要使用工业界的环境作为萌发想法并验证效果的实验室，而不是在想法成形后再做技术转化。
原则37 要承担责任
在所有工程学科中，如果一个设计失败，工程师会受到责备。因此，当一座大桥倒塌时，我们会问“工程师哪里做错了?”当一个软件失败了，工程师很少受到责备。如果他们被责备了，他们会回答，“肯定是编译器出错了”，或“我只是按照指定方法的15个步骤做的”，或“我的经理让我这么干的”，或“计划剩余的时间不够”。事实是，在任何工程学科中，用最好的方法也可能产出糟糕的设计，用最过时的方法也可能做出精致的设计。
不要有任何借口。如果你是一个系统的开发者，把它做好是你的责任。要承担这个责任。要么做好，要么就压根不做。
第3章 需求工程原则
需求工程包括以下活动： (1)提出或研究需要解决的问题；(2)具体说明一个能解决该问题的系统外部(黑盒)行为。需求工程的最终产出是需求规格说明（Requirement Specification）。
原则38 低质量的需求分析，导致低质量的成本估算
POOR REQUIREMENTS YIELD POOR COST ESTIMATES
造成低质量成本估算的前5个原因，都与需求分析流程有关：
1.频繁的需求变更
2.不完整的需求列表
3.不充足的用户沟通
4.低质量的需求规格说明
5.不充分的需求分析
可以使用原型，来降低需求不准确的风险。可以使用配置管理，来控制需求变更。应该为将来的发布，规划好新的需求。应该使用更正式的方法，进行需求分析和编写需求规格说明。
原则39 先确定问题，再写需求
当面对他们认定的问题时，大多数工程师都会匆忙提供解决方案。如果工程师对这个问题的看法是正确的，那么解决方案可能奏效。然而，问题往往是难以捉摸的。例如，唐纳德·高斯(Donald Gause)和杰拉尔德·温伯格(Gerald Weinberg)描述了高层办公楼中的一个“问题”，里面的住户抱怨电梯等待时间太长。这真的是一个问题吗?这是谁的问题?从居住者的角度来看，问题可能是浪费了他们太多时间。从房主的角度来看，问题可能是入住率(及租金)可能会下降。
显而易见的解决办法是提高电梯的速度。但其他解决方法可能包括(1)增加新电梯，(2)错峰安排上班时间，(3)给快递保留一些电梯，(4)提高租金(这样业主可以接受降低后的入住率) ，(5)改进电梯使用的“归位算法”（homing algorithm)，以便在闲置时移动到高需求楼层。这些解决方案的成本、风险和时间延迟差别巨大。而任何一个方案生效，都取决于特定的场景。在试图解决问题前，针对面临问题的人及问题的本质，要确保深入分析了所有的可能选择。在解决问题时，不要被最初方案带来的潜在兴奋所蒙蔽。方案的变化总是比构建系统的成本低。
原则40 立即确定需求
需求难以理解，更难以说明。对此，错误的解决方法是草率地完成需求规格说明，匆忙地进行设计和编码，然后徒劳地希望：
1.任何系统都比没有系统要好。
2.需求迟早会解决。
3.或者，设计师在开发的过程中会明确可以开发什么。
正确的解决方法是，立刻不计代价、尽可能多地获取需求信息。应使用原型的方法。要和更多的客户交谈。可以与客户一起工作一个月，以获得客户使用情况的第一手信息。要收集数据。要使用所有可能的手段。现在就把你所理解的需求记录下来，并规划构建一个满足这些需求的系统。如果你预期需求会发生很大变化，那也没关系。可以用增量的方式开发(见原则14)，但这并不是在任何一个增量开发上做不好需求规格说明的借口。
原则41 立即修复需求规格说明中的错误
如果在需求规格说明中有错误，你将付出以下代价：
■如果错误保持到系统设计阶段，定位和修复要多花5倍的代价。
■如果保持到编码阶段，要多花10倍的代价。
■如果保持到单元测试阶段，要多花20倍的代价。
■如果保持到交付阶段，要多花200倍的代价。
这是“要在需求分析阶段修复错误”的最令人信服的证据。
原则42 原型可降低选择用户界面的风险
在全面开发之前，以低风险、高回报的方式对用户界面达成一致，没有什么方法比原型更有效。有许多工具可以帮助快速创建屏幕演示。这些“故事板”可以给用户提供一个真实系统的印象。它们不仅有助于确认需求，还能赢得客户和用户的心。
原则43 记录需求为什么被引入
在创建需求规格说明时，要完成很多工作：访谈、辩论、讨论、架构调研、工作机制描述、问卷、JAD/RAD环节、其他系统的需求规格说明、早期的系统层面的需求分析。需求规格说明描述了从以上这些工作获得的需求分析结果。假设客户后续要求做一个需求变更。我们需要知道原始需求的动机，以便确认是否可以安全地变更。同样，当系统无法满足某个需求时，我们需要知道需求的背景，才能决定是修改系统设计以满足需求，还是修改需求以匹配系统。
当做出需求决策时(例如，响应时间应该是两秒) ，记录一个指向其来源的标识。例如，如果决策是在与客户交谈时做出的，需要记录日期、时间及访谈的参与者。理想情况下，应明确所参考的文字、录音或录像记录。只有基于这样的档案记录，才能(1)随后扩展需求，或(2)在已完成的系统不能满足需求时做出响应。
译者注
JAD，即“联合应用开发”(Joint Application Development)。
RAD，即“快速应用开发”(Rapid Application Development)。
原则44 确定子集
在编写需求规格说明时，要清晰识别有用的需求的最小子集。同时，还要识别使最小子集越来越实用的最小增量。这种识别为软件设计者提供了洞察最佳软件设计的视角。例如，它将使设计师能够：
1.更容易地使每个组件只包含一个功能。
2.选择更具内聚性和可扩展性的架构。
3.了解如何在日程或预算紧缩的情况下减少功能。
记录子集的一种非常有效的技巧，是在软件需求规格说明中的每个需求旁边加上几列。每列对应不同的版本。这些版本可以代表一个产品的多种功效，每种功效对应一个不同的客户或场景，它们也可以代表产品随时间日益提高的层级。在上述两种情况下，在适当的列中放置一个“X”，以指示哪些版本将具有哪些功能。
原则45 评审需求
许多相关方都对产品的成功有影响：用户、客户、市场营销人员、开发人员、测试人员、质量保证人员等。所有这些人也对需求短格说明的正确性和完整性有影响。在进行设计或编码之前，应该对需求规格说明进行正式的评审。
由于需求规格说明是用自然语言编写的，因此对其进行评审没有简单的方法；然而，Barry Boehm给出的指导可以使评审变得容易一些。当然，如果需求规格说明的某些部分是用更正式的语言编写的(见原则28、54和55)，则可以对这些部分进行手工评审(因为它们没有歧义)，并在某些情况下“执行”。可执行的需求可以用适当的工具进行演示，相关人员可以 “看到"系统功能，而不只通过“阅读”了解系统如何运行。
原则46 避免在需求分析时进行系统设计
需求阶段的目标是明确系统的外部行为。这些外部行为需要足够明确，以保证当使用需求规格说明作为指引时，所有设计人员都能对系统的目标行为做出同样的理解。但在需求阶段不应该去明确软件架构或者算法，因为这是设计人员的工作范畴。后续设计人员会选择能够最好地满足需求的架构和算法。
如果撰写需求的人发现，很难在没有系统设计 (例如，通过有限状态机描述系统行为)的情况下、毫无歧义地定义外部行为，应该留下这样的信息：
警告： 这里包含的设计，仅用于辅助理解产品的外部行为。在系统外部行为相同的情况下，设计人员可以选择任何设计方案。
原则47 使用正确的方法
没有任何一种需求分析方法适用于所有软件。复杂软件的需求，需要使用多种方法才能被充分理解，要使用对于你的软件来说最合适.的一种或一组方法。
例如，对于数据密集型的软件，应使用实体关系图(Entity-Relation Diagram)；对于反应式(实时)系统，应使用有限状态机或者状态图；对于有同步难题的软件，应使用Petri网；对于决策密集型的软件，应使用决策表；诸如此类。
原则48 使用多角度的需求视图
任何单一的需求视角，都不足以理解或描述一个复杂系统的预期外部行为。比起使用结构化分析、面向对象分析或状态图，应选择并使用一个有效的组合。
例如，对于一个复杂的系统，你可能需要使用面向对象分析来评估那些与软件相关的重要实体。面向对象分析(OOA)可以帮助确定实体，并且理解它们之间的关系和相关属性。你可能需要使用有限状态机来描述用户操作界面的预期行为。你可能需要使用决策树来描述在响应外部条件的复杂组合时系统的预期行为。诸如此类。
原则49 合理地组织需求
我们通常需要有层次地组织需求。这有助于读者理解系统功能，也有助于需求编写者在需求变更时定位章节。组织需求有很多方式，选择哪种最合适的方式取决于具体产品。
要以一种对客户、用户或者市场营销人员最自然的方式来组织需求。这里有一些例子：从用户(类别)的角度，从激励(类别)的角度，从反馈(类别)的角度，从对象(类别)的角度，从功能(类别)的角度，从系统模式的角度等。举例来说，对于电话交换系统，可依次按照功能类别、功能、用户来组织需求：
1.单方通话
1.1呼叫转移 1.2呼叫驻留
2.双方通话
2.1本地通话 2.1.1主叫方视角 2.1.2被叫方视角
2.2长途通话
2.2.1 主叫方视角 2.2.2被叫方视角
3.多方通话
3.1电话会议 3.2接线员协助呼叫
Davis,A., Software Requirements:Objects, Functions and States, Englewood Cliffs,N.J.:Prentice Hall, 1993, Section 3.4、11.
原则50 给需求排列优先级
并非所有需求都是同样重要的。对于载人航天飞行器来说，需求可能同时包括速溶橙汁和全功能生命支持系统。但显然前者没有后者重要。如果没有果汁，你大概不会中断发射，但如果生命支持系统不能工作，你肯定要中止发射。
一种设定需求优先级的方法，是给需求规格说明中的每个需求加上后缀M、D或者O来表示必须(Mandatory)、期望(Desirable)、可选(Optional)。尽管这里创造了一个可选需求的矛盾概念，但是它清楚准确地说明了相对优先级。另一个较好的方式是给每个需求按照重要性打分，从0到10。
原则51 书写要简洁
我经常看到需求规格说明中包含类似如下的描述：
目标跟踪功能应提供显示所有活动目标的当前跟踪坐标的能力。
和下面的描述对比一下：
在跟踪时，系统应显示所有活动目标的当前位置。
原则52 给每个需求单独编号
需求规格说明中的每条需求能很容易地被引用，这很重要。这对后续在设计中追踪需求(见原则62)和在测试中追踪需求(见原则107)是必要的。
最简单的方法是给每个需求打上唯一标识符(例如，[需求R 27])。另外一种方法是给每个段落编号，然后对“段落i.j”中的句子k中的需求，编号为“需求i.j-sk”。第三种方法是遵循以下规则： 每条需求都包含词语“应该” (或除保留词外的任何其他合适词语) ，例如，系统应该在0.5秒内发出拨号音。然后，使用简单的文本匹配程序提取、编号，并在附录中列出所有需求。
译者注
这里作者所推荐的方法可能已经过时，但是“对需求进行编号以便追踪”的思路仍然是非常正确的。
原则53 减少需求中的歧义
大多数需求规格说明用自然语言编写。由于词、短语和句子的语义不严密，自然语言存在固有的歧义问题。尽管消除需求中所有歧义的唯一方法是使用形式语言，但是通过仔细地评审和重写有明显或微妙岐义的文字，可以在一定程度上减少歧义。关于歧义及其后果，阿尔·戴维斯（AI Davis）提供了非常多的例子。
减少歧义的三个有效方法是：
1.对软件需求规格说明使用范根检查法(Fagan Inspection)。
2.尝试对需求构建更形式化的模型，并在发现问题后重写自然语言的描述(见原则28)。
3.组织好软件需求规格说明，使对开页分别包含自然语言描述和形式模型描述。
译者注
范根检查法(Fagan Inspection)，是在软件开发过程中尝试从文档中发现缺陷的流程。详情参见链接4。
原则54 对自然语言辅助增强，而非替换
在试图减少需求中的歧义时，软件开发人员经常决定要使用比自然语言更精准的符号。这当然应该鼓励，可通过使用有限状态机、谓词逻辑、Petri网络、状态图等来减少歧义(见原则53)。然而，这样一来，对于那些计算机科学或数学背景不如需求编写者的人来说，需求规格说明变得更不好理解（见原则56）。
为了缓解使用形式化符号带来的这个问题，应该保留自然语言描述。事实上，一个好主意是，在对开的页面上并行保留自然语言和更加形式化的描述。要对两者做人工核对，以保证一致性。这样就可以让所有读者都能理解，而且无数学知识的读者也能获得有用的信息。
原则55 在更形式化的模型前，先写自然语言
原则54说，要创建同时包含自然语言和形式化模型的需求规格说明。一定要先写自然语言的描述。如果先基于形式化模型描述，会倾向于用自然语言描述模型，而非描述解决方案系统。
比较下面两段文字，以理解我的意思：
为拨打长途电话，用户应该拿起电话。系统应该在10秒内返回一个拨号音。用户应该拨“9”。系统应该在10秒内返回一个不同的拨号音。
系统包含四种状态： 空闲、拨号音、不同的拨号音和接通。要从“空空闲”状态转换到“拨号音”状态，应拿起电话。要从“拨号音”状态转换到“不同的拨号音”状态，应拨“９”。
请注意，后一段文字描述完全没给读者提供帮助。最好的方法是： (1) 写自然语言，(2)写形式化模型，(3)根据形式化模型中发现的问题去修改自然语言，以减少歧义。
原则56 保持需求规格说明的可读性
需求规格说明必须可被大范围的个人或组织阅读和理解： 用户、客户、市场营销人员、需求作者、设计师、测试人员、管理人员等。文档必须使所有人充分领会所需要的并在开发中的系统，这样才不会出现意外。
仅当你可以保证各个版本之间的一致性时，创建多个需求规格说明(每个对应一个相关方的子集)才是可行的。一种更有效的方法是，保留自然语言(见原则54) ，同时结合更形式化的多视角(见原则48和53) 。
原则57 明确规定可靠性
软件的可靠性很难被准确说明。不要因为含糊其词，让问题变得更难以被解决。比如，“这个系统有99.999%的可靠性”这句话没有任问意义。这是意味着，这个系统在一年内宕机不会超过5分钟，但可以偶尔出现一个错误(如一个电话系统可能偶尔转错电话)?还是意味着，每处理10万次事务，最多只能犯一个错误(例如，一个病人监护系统不会“致死”超过十万分之一的病人)?
当编写可靠性需求时，要区分以下概念：
1.需求失效(Failure on Demand)。系统正确响应的可能性(百分比)是多少?例如，“系统应正确报告99.999%的病人生命体征异常”。
2.失败率(Rate of Failure)。这个概念和“需求失效”类似，但它以单位时间内的数值来衡量。例如，“系统无法正确报告病人生命体征异常的次数，每年不超过1次”。
3.可用性(Availability)。系统可用的时间百分比是多少?例如，“在任何自然年内，电话系统(至少)在99.999%的时间可用”。
原则58 应明确环境超出预期时的系统行为
需求规格说明通常会定义系统环境的特征。这些信息被用于做理智的设计决策。这通常意味着，开发人员有义务来考虑并容纳这些特性。但当系统环境超出这些限制时，系统部署后将会发生什么?
假设空中交通管制系统的需求规定，在一个区域中应能同时处理最多100架飞机。系统被开发出来并正确地满足这些需求。3年后，偶然有101架飞机进入一个区域。软件应如何处理？
可能的选项有：
1.打印错误信息： “系统环境超出需求规格”。
2.崩溃(系统停止运行)。
3.忽略第101架飞机。
4.处理第101架飞机，但可能无法满足部分时间约束(比如屏幕的刷新间隔)。
很显然，前3个选项都是不可接受的。然而基于(没有)在需求规格说明中的描述，它们都是正确的系统响应。正确的解决方案是：当环境超出为其定义的任何约束时，在软件需求规格说明中应明确声明预期的系统响应。
原则59 自毁的待定项
通常来讲，需求规格说明中不应包含待定项(TBD，To Be Determined)。显然，包含待定项的需求规格说明是未完成的，但可能有很好的理由接受，并将包含待定项的文档作为基线。当某些需求的精确性对重要设计决策无关键影响时，更是如此。
当创建一个待定项时，一定要为它加上“自毁”的注释，即要明确；到何时为止，由谁处理这个待定项。例如，一个注释可能写为：“开发经理将在1995年12月之前解决这个待定项”。这能确保这个待定项不会一直被保留。
原则60将需求保存到数据库
需求是复杂和非常不稳定的。出于这些原因，应将它们保存到电子设备，最好是数据库中。这将方便进行修改、排查修改带来的影响、记录特定需求的细节属性等。
在数据库中存储的内容可能包括： 需求的唯一标识(见原则52)，需求的文本描述，与其他需求的关系(例如，对需求的更抽象、或更详细的描述)，需求的重要性(见原则50)，预期的需求易变性，指向需求来源的标识(见原则43) ，需求应用的产品版本(见原则44和178)，等等。理想情况下，需求规格说明本身就是整个数据库。有组织的导出。
译者注
现在已经可以使用一些现成的工具来管理需求，如百度的iCafe、腾讯的TAPD、Atlassian的Jira等。
第四章 设计原则
设计包括以下活动： (1)定义满足需求的软件架构(architecture)，(2)具体说明架构中的各个软件组件的算法。架构包括： 软件中所有模块的定义，它们之间如何提供接口，它们之间如何组装，组件的拷贝如何实例化(即在内存中创建并执行的组件拷贝)和销毁。设计的最终产出是设计规格说明(Design Specification)。
原则61 从需求到设计的转换并不容易
需求工程最终会形成需求规格说明，是一个系统外部行为的详细描述。设计的第一步，是综合形成一个理想的软件架构。在软件工程领域，从需求到设计的转换，并不比在其他任何工程学科中更容易。设计很难。从外部视角到内部最优设计的转换，从根本上说是一个难题。
一些方法声称，将需求规格说明中的“架构”作为软件架构，这样转换就是容易的。因为设计是困难的，所以有以下几种可能性：
1.在需求分析阶段，完全没有考虑选择最优设计。在这种情况下，不能接受将需求阶段的设计作为最终设计。
2.在需求分析阶段，列出各种可选设计，并进行分析及选优。在确定需求基线、做出创作或购买的决策和进行开发成本估算之前，组
织负担不起去做彻底的设计(通常占开发总成本的30%到40%)。
3.某方法(即将需求规格说明中的“架构”作为软件架构)假设某种软件架构对所有软件都是最理想的。这显然是不可能的。
原则62 将设计追溯至需求
当设计软件时，设计者必须知道，哪些需求能被每个组件满足。当选择软件架构时，重要的是所有需求都能被覆盖。软件部署后，当检测到故障时，维护人员需要快速分离出那些最有可能包含故障原因的软件组件。在维护期间，当一个软件组件被修复时，维护人员需要知道哪些需求可能会受到不利的影响。
所有这些要求可以通过创建一个大的二维表格来满足，表中的行对应所有的软件组件，表中的列对应需求规格说明中的每个需求。任何位置的1表示此设计组件有助于满足此需求。注意，没有1的行表示该组件没有用处，没有1的列表示该需求未被满足。有人认为这张表格很难维护。但我认为你需要这张表格去设计或者维护软件。没有这张表格，你可能不能设计出一个正确的软件组件，而且在维护期间会花费过多的时间。这张表格的成功创建，依赖于你唯一引用每个需求的能力 （见原则52）。
原则63 评估备选方案
在所有工程学科中，一个重要的思想是：详细列出多种方法，在这些方法之间权衡分析，并最终采用一种。在需求达成一致后，你必须充分考虑各种架构和算法。你当然不想直接使用那种在需求规格说明中提到的架构(见原则46) 。毕竟，在需求规格说明中选择这种架构是为了优化系统外部行为的可理解性。你需要的架构是与需求规格说明中包含的需求保持最优一致的那种架构。
例如，架构的选择通常是为了优化吞吐量、响应时间、可变更性、可移植性、互操作性、安全性或者可用性，同时满足功能需求。实现这些目的的最好方法是列举各种软件架构，根据目标分析(或模拟)每种架构，并选择最佳方案。一些设计方法会导致特定的软件架构。因此，要有多种架构，就要使用多种设计方法。
原则64 没有文档的设计不是设计
我经常听到软件工程师说，“我已经完成了设计，剩下的工作就是写文档了”。这种做法毫无道理。你能想象一个建筑设计师说，“我已经完成了你新家的设计，剩下的工作就是把它画出来”，或者一个小说家说，“我已经完成了这部小说，剩下的工作就是把它写下来”?设计，是在纸或其他媒介上，对恰当的体系结构和算法的选择、抽象和记录。
原则65 封装
信息隐藏，是一个简单且经过验证的概念，它使软件更容易测试和维护。大多数软件模块应该对所有其他软件隐藏一些信息。这些信息可能是： 数据结构、数据内容、算法、设计决策、硬件接口、用户接口或给其他软件提供的接口。信息隐藏有助于隔离错误，因为当隐藏的信息在某种方式下变得不可接受时(如，失败，或必须变更以通应新的需求) ，只有隐藏该信息的软件需要被检查或更改。封装，指的是一组统一的规则集，其是关于哪些类型的信息应该被隐藏的。例如，在面向对象设计中，封装通常是指在每个对象中隐藏属性(数据)和方法(算法)。除了通过调用方法，其他对象无法影响属性的值。
原则66 不要重复造轮子
当电子工程师设计新的印刷电路板时，他们会查阅可用集成电路的目录，以选择最合适的组件。当电子工程师设计新的集成电路时，他们会查阅标准单元的目录。当建筑师设计新房屋时，他们会查阅预制门窗、饰条和其他组件的目录。所有这些都被称为“工程”。软件工程师经常一次又一次地重新发明组件。他们很少修补已有的软件组件。有趣的是，软件业称这种罕见的实践为“复用”，而不是“工程”。
原则67 保持简单
一个简单的架构或者一个简单的算法，在实现高可维护性方面，有很长的路要走。记住KISS原则。另外，当你将软件分解成子组件时，要记住，一个人很难同时理解超过7（ 2）或(-2)个事物。托尼.霍尔说过：构建软件设计有两种方法。一种方法是使它简单到明显没有缺陷，另一种方法是使它复杂到没有明显的缺陷
原则68 避免大量的特殊案例
在你设计算法时，无疑会发现存在许多例外的情况。例外情况会是特殊案例被加入算法。每一个特殊案例都会使你更难调试，并使其他人更难修改、维护和增加功能。
如果你发现有太多的特殊案例，那么你可能设计了一个不合适的算法。应重新思考并重新 设计算法（见原则67）。
原则69 缩小智力距离
艾兹格·迪科斯彻(Edsger Dijkstra)将智力距离(Intellectual Distance)定义为，现实问题和对此的计算机解决方案之间的距离。理查德·费莱(Richard Fairley)认为，智力距离越小，维护软件就越容易。
为了做到这一点，软件的结构应该尽可能地接近模仿现实世界的结构。面向对象设计和杰克逊系统方法(Jackson System)等设计方法，将最小的智力距离作为主要的设计驱动。但是你可以使用任何设计方法去缩小智力距离。当然，要意识到“现实世界的结构”并不是唯一的。正如杰威德·西迪奇(Jawed Siddiqi)在1994年3月发表在IEEE Software上的文章(标题为“Challenging Universal Truths of Requirements Engineering”，挑战需求工程的普遍真理) 中所指出的，不同的人在审视同一个现实世界时，往往会感知到不同的结构，这样就构造出了相当多样化的“构造的现实” 。
原则70 将设计置于知识控制之下
如果设计是以能使其创建者和维护者完全理解的方式创建和记录的，那么这个设计就是在知识可控范围内的。
这种设计的一个基本属性是，它是分层构建的和多视角的。层次结构使读者能够抽象地理解整个系统，并在向更深层次移动时，可理解越来越多的细节。在每个层次上，组件应该仅从外部视角描述(见原则80)。此外，任何单个组件(在层次结构的任何级别中)都应该展现出简单和优雅。
原则71 保持概念一致
概念一致是高质量设计的一个特点。它意味着，使用有限数量的设计“形式”，且使用方式要统一。设计形式包括：模块如何向调用方通知错误，软件如何向用户通知错误，如何组织数据结构，模块通信机制，文档标准，等等。
当设计完成后，设计应该看起来都是一个人做的，尽管其实它是很多参与者的产出。在设计过程中，经常会有偏离既定形式的诱惑。对这样的诱惑，有些是可以让步的，比如，理由是提升系统的一致性、优雅性、简单性或性能。有些则不能让步，比如，仅仅为了确保某个设计者在设计中留下自己的印记。概念一致比自我满足更重要。
原则72 概念性错误比语法错误更严重
在软件开发中，不论是写需求规格说明、设计文档、代码还是测试，我们都要花费大量精力来排除语法错误。这是值得赞许的。然而，构建软件真正的困难来自概念性错误。大多数开发者会花很多时间寻找并修改语法错误，因为一旦发现这些看起来愚蠢的错误，在某种程度上会使开发者感到愉悦。但当开发者发现概念性错误时，通常会感觉自己在某些方面能力不足。不管你有多优秀，都会犯概念性赞误。去寻找它们吧。
在开发的各个阶段，问自己一些关键的问题。在需求阶段，向命己，“这是客户想要的吗?” 在设计阶段，问自己，“这个架构在力下可以正常工作吗?”或者“这个算法真的适用于各种场景吗?在编码阶段，问自己，“这段代码的执行和我想的一样吗?”或者“这段代码是否正确实现了这个算法?” 在测试阶段，问自己，“执行这段测试能让我确信什么吗？”
原则73 使用耦合和内聚
耦合和内聚是由Larry Constantine和Edward Yourdon在20世纪年代定义的。它们依然是目前所知用来度量软件系统自身可维护性和适应性的最好方法。简单来说，耦合，是对两个软件组件之间关联程度的度量。内聚，是对一个软件组件内功能之间相关程度的度量。我们要追求的是低耦合和高内聚。高耦合意味着，当修改一个组件时，很可能需要修改其他组件。低内聚意味着，难以分离出错误原因或者难以判断为满足新需求而要修改的位置。Constantine和Your don甚至为我们提供了一个简单易用的方法来度量这两个概念。1979年以后，大部分关于软件设计的图书都会讲到这些度量方法。学习并使用它们来指导你的设计决策吧。
原则74 为变化而设计
在软件开发中，我们经常会遇到错误、新需求或早期错误沟通导致的问题。所有这些都会导致设计的变化，甚至在设置基线之前(见原则16) 。而且，在设置基线和交付产品后，会出现更多的新需求(见原则185)。这些都意味着，你必须选择架构、组件和规范技术，以适应重大和不断的变化。
为了适应变化，设计需要做到：
- 模块化，即产品应该由独立的部分组成，每一部分可以很容易地被升级或替换，以对其他部分造成最小的影响(见原则65、70、73、80)。
- 可移植性，即产品应该很容易修改以适应新的硬件和操作系统。
- 可塑性，即产品可以灵活地适应预期外的新需求。
- 保证最小智力距离(见原则69)。
- 在智力可控范围内(见原则70)。
- 这样它就能表现出概念一致(见原则71)。
原则75 为维护而设计
对于非软件产品，设计后的最大成本风险是制造。对于软件产品，设计后的最大成本风险是维护。对于前者，为制造而设计是主要的设计驱动力。不幸的是，为维护而设计并不是软件的标准。但它本应该是。
设计者有责任选择最优的软件架构以满足需求。很明显，这个架构是否合适将对系统性能产生深远的影响。不仅如此，架构的选择也
对最终产品的可维护性有深远的影响。特别是，从对可维护性的影响来说，架构选择比算法或代码更加重要。
原则76 为防备出现错误而设计
不管你为软件付出多少努力，它都会有错误。你的设计决策应该尽可能做到以下优化：
1.不引入错误。
2.引入的错误容易被检测。
3.部署后软件中遗留的错误要么是不危险的，要么在执行时有补偿措施，这样错误不会造成灾难。
将这种健壮性融入设计并不容易。下面是一些有帮助的想法：
1.不要省略case语句。比如，如果某个变量有四个可能的值，不要只检查三种情况就假定第四个是剩下的唯一可能值。相反，要设想不可能情况的发生。要检查第四个可能值，并尽早处理错误情况。
2.要尽可能多地预想“不可能”的情况，并制定恢复策略。
3.为了减少可能造成灾难的情况，要对可预测的不安全情况进行故障树分析
原则77 在软件中植入通用性
一个软件组件的通用性体现在，它在不同的场景下不做任何修改就能执行预期功能。通用的软件组件要比不太通用的组件更难设计。此外，它们通常执行更慢。不过，这样的组件有以下优点：
1.适合用于复杂系统中，因为在复杂系统中，一个相似的功能需要在不同的地方被执行。
2.更可能不经修改就在其他系统中被复用。
3.可以减少组织的维护成本，因为独特或相似的组件数量会减少。
当把一个系统拆分成子组件时，要注意其潜在的通用性。很明显，当多个地方都需要一个相似的功能时，只需构建一个通用功能组件，而非多个相似功能的组件。同样，在开发只在一个地方需要的功能时，要尽可能植入通用性，以便日后扩展。
原则78 在软件中植入灵活性
一个软件组件的灵活性体现在，它很容易被修改，以在不同的场景下执行其功能(或者相似功能) 。灵活的软件组件比不太灵活的组件更难设计。不过，这样的组件有以下优点： (1)比通用组件(见原则77)运行时更高效； (2)相比于不太灵活的组件，在不同的应用场景中更加容易被复用。
原则79 使用高效的算法
了解算法复杂度理论是成为一名优秀设计者的必要前提。给定任何问题，你都应该给出无限多种可选算法来解决它。“算法分析”理论让我们知道，如何区分本来速度就慢的算法(不管编码如何优秀)和速度快几个数量级的算法。关于这个主题有很多优秀的图书。每一个拥有计算机科学专业的优秀本科院校都会开设这方面的课程。
原则80 模块规格说明只提供用户需要的所有信息
设计过程中的一个关键部分，是对系统中每个软件组件的精确定义。这个规格说明将成为组件“可见”或“公开”的部分。它必须包含用户 (这里的“用户”是指，另一个软件组件，或另一个组件的开发者)需要的全部内容，如用途、名字、调用方法、如何同所在环境通信的细节等。任何用户不需要的内容，都要明确排除在外。在大部分情况下，应该排除使用的算法和内部数据结构。因为如果它们是“可见”的，用户可能就会利用这些信息。那么后续的扩展或修改将变得非常困难，因为组件的任何修改都会对所有使用它的组件造成级联效应（见原则65）。
原则81 设计是多维的
在设计一座房子时，建筑设计师需要以多种方式来描述，以方便建筑工人、建筑原材料购买者，以及房屋购买者来充分了解房屋的本质。这些描述方式包括： 立面图、平面图、框架、电气图、管道图、门窗细节，以及其他。对于软件设计，也是一样的道理。一份完整的软件设计至少需要包括：
1.打包方案(Packaging)。通常用层次图的形式给出，用于说明“什么是什么的一部分”，它通常隐含说明了数据可见性。它还能体现封装性，如对象内包含的数据和方法。
2.依赖层次(Needs Hierarchy)。用于说明“谁需要谁”。以组件网状图的形式表达，其中箭头的指向表明组件间的依赖关系。依赖可能是数据、逻辑或者其他信息。
3.调用关系(Invocation)。用于说明“谁调用谁”。以组件网状图的形式表达，其中箭头的指向表明组件间的调用、中断、消息传递关系等。
4.进程组织(Processes)。一批组件被组织在一起，作为异步处理的进程。这是与其他进程同时运行的组件副本。零个、一个或多个副本可能同时存在。另外，还需要说明导致进程创建、执行、停止或销毁的条件。
原则82 优秀的设计出自优秀的设计师
较差的设计与较好的设计的差异，可能源于完善的设计方法、出众的训练、更好的教育或其他因素。无论如何，真正优秀的设计，是真正优秀设计者的智慧结晶。优秀设计的特征是：简洁(Clean)，简单(Simple)、优雅(Elegant)、快速(Fast)、可维护(Maintainable)、易于实现(Easy to Implement)。优秀的设计演于灵感和洞察力，而不仅是努力工作或按部就班的设计方法。对于好的设计者要重点支持。他们才是未来。
原则83 理解你的应用场景
无论需求文档写得多好，架构和算法的最优选择，都应主要基于对应用场景特质的理解。压力下的预期行为，预期的输入频率，响应时间的极限，新硬件的可行性，天气对预期系统性能的影响，等等，这些都是和应用场景相关的。在做架构和算法选型时，需要对此特别考虑。
原则84 无须太多投资，即可实现复用
要复用软件组件，最有效的方法是：从一个包含精心制作和挑选的组件的代码库开始，这些组件是专门为重用而定制的。然而，这需要大量时间和金钱的投入。通过“废物利用”(Salvaging)技术，短期内实现复用是可能的。简而言之，“废物利用”就是在团队中询问，“你是否曾经实现过具有X功能的软件组件?”如果找到了，就对它进行适配，然后使用。这个方法从长期来看可能并不总是有效，但是当前它确实奏效。这样你就没有理由不进行复用了。
原则85 “错进错出”是不正确的
很多人引用“错进错出”，好像软件这样运行是可以接受的。它是不可以接受的。如果一个用户提供了非法的输入数据，程序应该返回一个好理解的提示，解释为什么这个输入是非法的。如果一个软件组件收到非法的输入数据，不应继续处理，而应给发出错误数据的组件返回一个错误码。这样的思维方式，可以帮助减少软件错误带来的多米诺效应，并且更容易定位错误。因为这样可以尽早捕获错误，并阻止进一步的数据污染。
原则86 软件可靠性可以通过冗余来实现
在硬件系统中，高可靠性和可用性(见原则57)经常通过冗余来实现。如果期望一个系统组件的平均故障间隔时间(Mean-Time-Between-Failures)为x，我们可以生产2~3个类似的组件，然后以下面两种方式之一运行：
1.并行方式(Parallel)。例如，让多个组件执行相同的功能，当它们返回的结果不同时，关闭其中一个，不会影响到整个系统的功能。
2.冷备方式(Code Standby)。仅当在用的计算机硬件出错时，才启用备用的计算机。
用以上方式，设备的制造成本比两倍稍微多一些，设计的成本会少量增长，可靠性则呈指数级提升。
在软件系统中，我们不能使用同样的方法。如果对相同的软件做两份拷贝，并不会增加软件的可靠性。如果其中一个失败，另外一个也会失败。而可行的方案是：根据相同的需求规格说明，(让两个不同的设计团队)设计出两套软件系统，然后并行部署。用以上方案，开发成本会翻倍，可靠性会呈指数级提升。需要留意的是，在硬件的例子中，设计成本只有轻微的增长； 而在软件的例子中，设计成本（这是软件的主要成本）会翻倍。软件的超高可靠性是非常昂贵的(见原则4)。
第5章 编码原则
编码是包含以下行为的集合：
1.将设计阶段确定的算法转换为用计算机语言编写的程序。
2.将程序(通常是自动化的)转换为可被计算机直接执行的语言。
编码的主要输出结果就是程序清单。
原则87 避免使用特殊技巧
很多程序员喜欢写带有特殊技巧(trick)的程序。这些程序虽可以正确地执行功能，但是使用了非常晦涩难懂的方式。典型的表现是，他们利用一个函数的副作用来实现一个主要功能。程序员将这些视为“聪明”的表现，但正如艾伦·马克罗(Allen Macro)所指出的，他们“通常只是愚蠢地使用了高智商”。
特殊技巧被频繁使用的理由有很多：
1.程序员都非常聪明，他们想展示这种聪明。
2.维护人员在最终搞清这些特殊技巧如何生效时，不仅会认识到原来的程序员有多聪明，也会意识到自己有多么聪明。
3.职业安全感。
底线：避免编写使用特殊技巧的代码，以向世界展示你有多聪明!
原则88 避免使用全局变量
全局变量便于程序编写。毕竟，如果你想访问或者修改变量x，直接操作就可以。不幸的是，如果访问变量x时发现取值不正常(如，-16.3艘船) ，很难确定是哪个模块出了问题。“全局”意味着，任何人都可能错误地修改它的值。
作为替代方案，可以将重要数据封装在对应模块中(见原则65)，这样任何人都必须通过指定方式来访问或者修改它。此外，可以显式地给需要特定数据的程序传递参数。如果发现参数过多，那么可能需要改造你的设计。
原则89 编写可自上而下阅读的程序
人们阅读程序代码通常都是从上(即，第一行)到下(即，最后一行)。要编写有助于读者理解的程序。
本原则的含义包括：
1.顶部要包含详细的对外说明，用以明确定义程序的目的与用途。
2.顶部要说明外部可访问的方式、局部变量和算法。
3.使用被称为“结构化”的编程结构，这从本质上更易于遵循自上而下的原则。
原则90 避免副作用
程序的副作用，是指程序的某些操作不是其主要目的，并且这些操作对程序外部可见(或其结果能被外部感知) 。副作用是软件中许多细微错误的来源。即，这些错误是潜伏最深的，一旦它们的症状表现出来是最难排查的。
原则91 使用有意义的命名
一些程序员坚持使用诸如N FLT或更糟的名称（如F）进行变量命名。他们的说法通常是：这样可以使程序员编码时更高效，因为只需使用较少的键盘操作。优秀的程序员应该只花很小比例的时间敲代码(或许只占10%~15%的时间)，大部分时间应该花在思考上。所以，实际上真的能节省多少时间呢？还有这样一种论点：过短的命名实际上会降低效率。原因有两个： (1)测试和维护成本将提高，因为要花更多的时间去尝试理解这些命名； (2)当使用短命名时，有可能要花更多的时间敲代码。第二个原因成立，因为短命名需要更多的注释。例如：
N FLT=N FLT 1
需要加一行注释“LOOKATNEXTFLIGHT”(按键32次)，但是
就不需要增加注释(按键29次)。
译者注
“LOOKAT、NEXT、FLIGHT”，中文意思是“获得下一个航班号”。为了便于读者理解原文的意思(即按键次数的差异)，在正文部分保持了英文原文。
原则92 程序首先是写给人看的
在计算机时代早期，计算机处理速度相对较慢，任何能够减少一些指令操作的事情都值得去做。在非常昂贵的计算机系统上，最有效地利用资源是主要目标。如今形势发生了变化。现在最有价值的资源是人力： 开发软件的人力、维护软件的人力和提高软件能力的人力。除了非常少数的例外场景，程序员应该首先考虑的是，后续需要尝试理解和适配软件的人员。任何能够帮助他们的事情都应该去做（原则87到91会提供一些帮助) 。执行效率也很重要(见原则63、79、94)，但它们并不是互斥的。如果你需要执行效率，这没问题，但要提升程序的可读性，以免在这个过程中对相关人员造成负面影响。
原则93使用最优的数据结构
数据的结构，与处理该数据的程序的结构，是密切相关的。如果你选择了正确的数据结构，算法(以及代码)将变得易于编写、阅读以及维护。要去阅读任何关于算法或者数据结构的书(它们是一致且相同的)。
当你准备编写程序时，应该将算法和数据结构一起考虑。在选择最佳组合之前，请尝试两个或三个或更多不同的组合。应确保将数据结构封装在一个组件内(见原则65)，这样当发现更好的数据结构时，可以轻松地进行修改。
原则94 先确保正确，再提升性能
提高正常运行程序的性能，比“让高性能程序正常运行”容易很多。当你进行初始编码时，不要担心优化问题。[另外，请勿使用效率低下的算法或数据结构(见原则79和93)。
每个软件项目都有很大的进度压力。有些项目可能在早期阶段压力不大，但后期会加快步伐。在这种情况下，任何时候一个组件要是能够按时(或者提前)完成并且可靠运行，都值得庆祝。要努力让软件项目成为庆祝的理由，而不是失望的原因。如果你能够让程序正常运行(即使运行缓慢一点) ，团队中的每个人都会感到高兴。
原则95 在写完代码之前写注释
我经常听程序员说，“为什么我现在要找麻烦为我的代码写法释?代码是会改变的!”我们写代码注释是为了让软件更易于调试。测试以及维护。在写代码的同时写注释(或者提前写注释，参见原则96)，这会让你更容易调试软件。
当你调试软件时，无疑会发现一些错误。如果从算法到代码的转换过程存在错误，那么你只需要修改代码，而不需要修改注释。如果算法存在错误，那么注释和代码都需要修改。但如果不写代码注释，你怎么能发现算法的错误呢?
原则96 先写文档后写代码
一些读者对这个原则或许会感到奇怪，但当实践一段时间之后，你会认为这个原则是理所当然的。第95个原则解释了为什么应该在写完代码前加注释。第96个原则更进一步：在开始写代码之前，就应该这么做!
在为一个组件完成详细设计(即，将它的外部接口和算法写为文档) 之后，在代码中编写行间注释。这些注释大部分与前面完成的接口与算法的文档没什么不同。让这些注释通过编译，确保没有低级错误的产生 (比如漏掉了注释分隔符) 。之后将每行注释转化为与之对应的代码片段。(注意，如果最后发现每条注释只对应一行代码，那可能是你对算法描述得过于细致了。)然后你就会发现调试过程变得顺畅许多。
原则97 手动运行每个组件
手动执行一些简单的测试用例，一个软件组件或许会花30分钟的时间。但一定要做这件事!我这样建议，是补充而不是代替现存的那些更深入和完整的、程序化的单元测试。有多大成本?就30分钟而已。如果不这么做?现在节省30分钟，直接去做单元测试、集成测试，和系统测试、一旦系统出问题了，将花费3~4人天的成本去定位失败的原因。假设有6个组件被筛选出来作为嫌疑对象，每个组件都要由它的开发者做深入的检查。然后对每个组件花30分钟手工执行一些简单的测试用例。总之，30分钟比3~4人天加上 分钟的成本要低。
原则98 代码审查
软件的详细设计评审和代码审查，由Michael Fagan首次提出，论文标题为“通过设计和代码审查减少程序中的错误”["Design and Code Inspections to Reduce Errors in Program Development",IBM Systems Journal，15，3(July 1976)，pp. 182211]。由此发现的错误，能占到所有被发现的软件错误的82%。对于发现错误，代码审查比测试要好得多。定义完成审查的标准。记录追踪在代码审查中发现的各类问题。Fagan提出的代码审查方法，大约会消耗15%的研发资源，可以带来总开发成本净减少25%～30%。
你最初的项目计划就应该考虑到评审(及修正)每个组件的时间。你或许认为这对你的项目来说过于“奢侈”。然而，你不该将评审视为一种奢侈。有数据显示，这甚至可以为你减少50%至90%的测试时间。如果这都不能激励你进行代码审查，我不知道还能做什么。顺便说一下，关于如何做好代码审查，在参考资料中有大量的数据支持和建议。
译者注
Code Inspect，即目前常说的Code Review(代码审查)，所以在中文翻译中，提法统一改为“代码审查”。
原则99 你可以使用非结构化的语言
非结构化的代码打破了Edsger Dijkstra的建议，其要求对控制结构限制在IF-THEN-ELSE、DO-WHILE、DO-UNTIL和CASE几类。注意，使用一种没有这些控制结构的语言(如，汇编语言)，也可以写出结构化的代码。可以在代码中增加结构化控制的注释，并限制GOTO语句只能用来实现这些控制结构。
为此，要首先使用上面所述的控制结构编写算法。然后，将它们转换为行内注释。接下来，将注释转换为等效的编程语言语句。GOTO 语句会被使用到，但它们将实现更好的控制结构，并且将促进而不是妨碍可读性、可维护性和可证明性。对于某些读者来说，这种建议似乎有些奇怪，但是经过一段时间的实践，它会变得很自然。
译者注
目前似乎只有在使用汇编语言的场景，才有可能用到这个原则。目前使用的绝大多数编程语言都已经是结构化的编程语言了。
原则100结构化的代码未必是好的代码
由Edsger Dijkstra提出的结构化编程的最初定义是为了便于程序证明。他推荐的结构(IF-THEN-ELSE、DO-WHILE，等)现在已经非常普遍(尽管还没有程序证明) ，以至于它们的使用现在被称为“编程” ，而不是“结构化编程”。但需要注意的是，并非所有的“结构化”程序都是好的。一个人可以写出异常晦涩的程序，虽然它是结构化的。对高质量的程序，结构几乎是必要条件，但远不是充分条件。
原则101 不要嵌套太深
嵌套IF-THEN-ELSE语句大大简化了编程逻辑。但是，嵌套超过三层就会严重降低可理解性。人类的头脑在变得混乱之前只能记住一定数量的逻辑。有很多简单的技巧可以用来减少嵌套。有关示例和技术，请参阅以下参考资料。
原则102 使用合适的语言
在帮助你完成工作的能力方面，编程语言之间的差异很大。特定项目或产品的目标通常会指定合适的语言。下面这些只是指南，而不是永恒的真理。
如果首要目标是可移植性，那么使用已被证明具有高度可移植性的语言(如C、FORTRAN或COBOL) 。如果首要目标是快速开发，那么就使用有助于快速开发的语言(4GL、BASIC、APL、C、C 、或SNOBOL)。如果首要目标是低维护成本，那么使用具有许多内置、高质量特性的语言(如Ada或Eiffel)。如果程序需要使用大量的字符串或复杂的数据结构，请选择支持它们的语言。如果产品必须由已有的一组懂得X语言的维护人员来维护，那么就使用X语言。最后，如果客户说“你应该用Y语言”，那么就用Y语言，否则你就做不成生意了。
译者注
这里提到了现在可能已经不常用的编程语言(FORTRAN，COBOL、4GL、BASIC、APL、SNOBOL、Ada、Eiffel)。编程语言确实已经有了很大的发展。读者只需要理解和运用作者的思想就好，可以根据情况选择现在合适的编程语言。
原则103 编程语言不是借口
有些项目被迫使用不太理想的编程语言。这可能是由于希望降低维护成本（“我们所有的维护人员都懂COBOL”）。快速编程(“我们用C的开发效率最高”)、确保高可靠性(“Ada程序最少崩溃”)或实现高执行速度(“我们的程序对实时性要求很高，需要使用汇编语言”) 。使用任何语言都能写出高质量的程序。事实上，如果你是一个好的程序员，对任何一种编程语言来说你都应该是一个好程序员(见原则104)，尽管不太理想的编程语言可能会给你的工作增加一些困难。
原则104 编程语言的知识没那么重要
不管使用哪种语言，优秀的程序员都是优秀的。不管使用哪种语言，糟糕的程序员仍然是糟糕的。不可能有一个人是“优秀的C程序员”，同时是“糟糕的Ada程序员”。如果他确实在Ada语言上表现得很糟糕，那大概率在C语言上也不会表现得很好!除此之外，一个真正优秀的程序员应该可以很容易地学会一种新语言。这是因为一个真正优秀的程序员很好地理解和赞赏高质量编程的概念，而不只是了解某些编程语言的语法和语义特性。
所以，为一个项目选择语言的首要驱动力应该是什么语言更合适(见原则102)，而不是程序员都在抱怨“我们只知道C语言”。如果
由于项目选择了其他语言而导致一些人退出，那么这个项目很可能会更好!
原则105 格式化你的代码
使用标准的缩进规则，可大大提高程序的可读性。选择遵循哪种规则无关紧要，但一旦选择了，就要保持一致。
我遵循的规则是：让THEN和ELSE位于对应的IF的正下方，END位于对应的BEGIN或者DO的正下方，等等。举例来说：
代码语言：javascript复制IF
THEN BEGIN
END
ELSE IF
THEN
ELSE
DO WHILE ()
END DO;更多的例子见参考信息。顺便说一下，唯一比不一致的缩进更糟糕的，是不正确的缩进（例如，把ELSE和错误的IF或者THEN对齐） ！为了避免意外的错误对齐，要使用市面上能找到的好打印机。
译者注
具体代码的缩进方式，请遵循团队内的编程规范，或遵循行业内的主流规范。
原则106 不要太早编码
编写软件和盖房子类似。这两者都需要做很多准备工作。没有坚固稳定的混凝土地基，盖房子不会成功。没有坚固稳定的需求和设计作为基础，编码也不会成功。想一想当地基已经浇筑完成之后，对房子做修改有多么困难！
不要因为管理层想看到“进展”，就被迫过早编写代码。在设立基线前，要确认需求和设计是正确且合适的，在对最终产品编码前更要确认。附带说一下，不要从这个原则推断出原型试验的方法有问题(见原则5、10、11、12、13)。在需求基线完成很早之前，试验性地编码没有错，只是不要认为这是最终的产品。针对本原则，Manny Lehman提出了一个相反的观点：不要太晚编码！
第6章 测试原则
测试是包含以下行为的集合：
1.对独立的软件组件执行测试(即单元测试, Unit Testing),以确保其行为与组件设计规格说明中的定义足够接近。
2.对执行过单元测试的组件集合执行测试(即集成测试，Integration Testing),以确保这些组件一起工作时的行为足够接近设计规格说明中的定义。
3.对集成测试过的所有组件进行测试(即软件系统级测试，Software Systems-level Testing),以确保它们可以作为一个系统来运行，且行为足够接近软件需求规格说明中的定义。
4.制订软件系统级测试的测试计划。
5.制订软件集成测试的测试计划。
6.制订单元测试的测试计划。
7.建立测试装置(test harness)和测试环境(test environment)。
原则107 依据需求跟踪测试
理解哪些测试可以验证哪些需求是很重要的。有如下两个原因：(1)在生成测试用例时，你会发现，了解是否所有需求都被测试用例所覆盖是很有用的。(2)在执行测试时，你会发现，了解正在验证哪些需求是很有用的。此外，如果你的需求已经被排了优先级(见原则50)，那么可以很容易得出测试的相对优先级；也就是说，一个测试的优先级是其对应的所有需求优先级的最大值。
维护一张大二进制表，其中行对应所有软件测试，列对应软件需求规格说明中的每个需求。任何值为1的位置表示此测试有助于验证此需求。注意，一整行都没有被置1表示此测试没有目的(即没有对应的需求) ，一整列都没有被置1表示该需求漏测。这张表的成功创建，取决于你唯一引用每个需求的能力(见原则52)。
原则108 在测试之前早做测试计划
通常，软件开发人员会先创建他们的软件产品，然后挠头说，“现在我们要如何测试这个玩意儿呢?”测试计划是一项重要的任务，必须与产品开发同时进行，以便同步完成测试计划和初始(即，预测试)开发活动。
对于软件系统测试，测试计划人员应在设定需求基线之前，从可测试性的角度对软件需求规格说明进行评审，并向需求编写者提供反馈。在设定需求基线后不久，应开始认真的测试开发。对于集成测试，测试计划人员应在对初步设计确定基线之前对其进行评审。他们还应该向项目经理和设计人员提供以下反馈： (1)合理的资源分配，以确保“正确的”组件(从测试的角度来看)以正确的顺序生产；(2)对设计的修改，以使设计本质上更容易测试。对初步设计确定基线后不久，应开始认真的集成测试开发。对于单元测试，可以在完成详细设计后立即开始制订单元测试计划。
原则109 不要测试自己开发的软件
软件开发人员永远不应成为自己软件的主要测试者。开发人员比较适合进行初始调试(即自测)和单元测试。[相反的观点可参见Mills,H., et al.,"Cleanroom Software Engineering", in IEEE Software,4,5(September 1987), pp.19-25.]在以下场景中,独立的测试人员是必要的：
1.在开始集成测试之前，检查单元测试是否足够。
2.所有集成测试。
3.所有软件系统测试。
在测试期间，正确的态度是希望暴露bug。开发人员怎么可能接受这种态度呢?如果测试人员带着不想发现bug的偏见，测试将变得更加困难。
译者注
目前确实有新的倾向，由程序员来测试自己的代码。但本原则提到的因素依然值得考虑。一个能够充分对自己代码进行测试的程序员，需要能够把自己的视角切换到一个测试人员，并且有发现bug的足够欲望。
原则110 不要为自己的软件做测试计划
你不仅不应该测试自己的软件(见原则109)，而且也不应该负责为软件生成测试数据、测试方案或测试计划。如果你做了这些工作，那么可能会在测试生成中犯与软件创建中相同的错误。例如，如果你在设计软件时对合法输入的范围做了一个错误的假设，那么在生成测试计划时，很可能会做出同样的假设。
如果你是一名程序员或者设计人员，你的经理要求你编写测试计划，我建议你将生成测试计划的工作交给其他程序员或设计人员。如果你是需求工程团队的成员，同时还负责系统测试的生成，那么我建议将你的团队成员职责细分，以免有人对他自己编写的需求生成测试。
译者注
请参见原则109的译者注。
原则111 测试只能揭示缺陷的存在
无论测试得多么彻底和深入，测试只能揭示程序中存在缺陷，而并不能确保程序没有缺陷。它可以增加你对程序正确性的信心，但它不能证明程序的正确性。为了获得真正的正确性，必须使用完全不同的方法，即正确性证明。
原则112 虽然大量的错误可证明软件毫无价值，但是零错误并不能说明软件的价值
这是杰拉尔德·温伯格(Gerald We inberg)的“无差错谬论”(Absence of Errors Fallacy)。它真正地将测试纳入了视野。它还将所有的软件工程和管理纳入视野。本原则的第一部分显然是正确的，有很多错误的软件是没用的。第二部分则发人深省。它要表达的是： 无论你多么努力地消除错误，除非你在开发正确的系统，否则你都是在浪费时间。Akao的Quality Function Deployment(Cambridge, Mass.:Productivity Press,1990)一书中详细介绍了一种方法，用于确保你在整个软件生命周期中开发正确
的系统。本原则的一个推论是，如果你在开发错误的系统，那么世界上所有的形式化方法、所有的测试和所有的产品保证都将于事无补。
译者注
[1]杰拉尔德·温伯格(Gerald Weinberg),美国杰出的专业作家和思想家，其研究主题主要集中在两个方面：人与技术的结合；人的思维模式、思维习惯以及解决问题的方法(引自百度百科) 。
[2]Akao,即Yoji Akao(赤尾洋二),是一名日本规划专家。详细介绍请参见链接8。
原则113 成功的测试应发现错误
我经常听到测试人员兴高采烈地宣布，“好消息！我的测试成功了，程序运行正常”。这是运行测试时的错误态度。[这也印证了程序员永远不要测试自己的软件的观点(见原则109) 。]一种更有建设性的态度是，通过测试来发现错误。因此，成功的测试是能够发现错误的测试。以医学测试为例，看看类似的情况。假设你感觉生病了，医生把你的血样送到实验室。几天后，医生打电话告诉你，“好消息！你的血液正常”。这不是什么好消息。你病了，否则不会去看医生的。一次成功的血液检测应该报告你到底有什么问题。软件是有缺陷存在的(不然你不会测试它) 。一个成功的测试会报告这些错误是如何表现出来的。
在生成测试计划时，你应该根据发现错误的可能性来选择测试(即优先执行容易发现错误的用例) 。在测试软件时，衡量测试小组的工作，应该根据多么善于发现错误，而不是根据多么拙于发现错误。
原则114 半数的错误出现在15%的模块中
保守估算，在大型系统中，大约一半的软件错误出现在15%的模块中,80%的软件错误出现在50%的模块中。Gary Oki moto和Gerald Weinberg的结论更引人注目，80%的错误是在仅仅2%的模块中发现的(参见Weinberg的《质量软件管理》一书, Quality Software Managetnent, Vol.1:Systems Thinking, New York:Dorset House，1992)。因此，在测试软件时，你可以这样认为，在发现了错误的地方，很可能会发现更多的错误。
要维护日志(指测试日志) ，不仅要记录在项目的每个时间段内发现了多少个错误，还要记录在每个模块发现了多少个错误。当历史表明一个模块非常容易出错时，你最好从头开始重写它，着重于简洁(见原则67)，而不是显示自己的聪明。
原则115 使用黑盒测试和白盒测试
黑盒测试使用组件外部行为的定义作为其唯一输入。必须要确定，软件是否做了应做的事情，以及没有做不应该做的事情。白盒测试使用代码本身来生成测试用例。这样白盒测试可能会要求，例如，长度为50条指令或更少的程序的所有路径都必须被覆盖(见原则122)。但是请注意，即使同时使用黑盒测试和白盒测试，测试也只能利用输入域中的很小一部分可能的数据值 (见原则111) 。
为了说明黑盒测试和白盒测试是如何相辅相成的，让我们看一个示例。假设程序的定义规定，应该打印输入列表中所有数字的总和。而编写的程序会等待一个213的输入，如果出现了，则把总和设为0。由于这不在程序的定义中，除偶然情况(即，碰巧选择一个包含213的随机测试用例)之外，无法通过黑盒测试找到这个错误。白盒测试将要求对执行路径进行更充分的测试，因此很可能会检测到 “213”的情况。通过组合使用黑盒测试和白盒测试，你可以最大化测试的效果。两者各自都不能做到全面的测试。
原则116 测试用例应包含期望的结果
一个测试用例的文档必须包含期望的正确结果的详细描述。如果这点被忽略，测试者无法判断软件是成功还是失败。而且，测试者可能会把一个错误的结果评估为正确的，因为潜意识里总是希望看到正确的结果。更坏的情况是，测试者可能会把正确的结果评估为错误的，导致设计者和开发者一阵忙乱就为了“修复”正确的代码。
要为测试计划设定组织标准，其中应要求对测试用例期望的中间结果和最终结果进行文档说明。质量保证团队应该确认所有测试计划遵从这个标准。
原则117 测试不正确的输入
为尽可能多的可接受的输入情况生成测试用例，是自然和常见的做法。同样重要但是不太常见的是，为所有不正确或者非期望的输入生成大量的测试用例。
举个简单的例子，假设我们要写一个程序来为0到100范围内的整数列表排序。测试的列表应该包含：一些负数、全部相等的数字、一些非整型的数字、一些字符数据、一些空的记录，等等。
原则118 压力测试必不可少
当面对“正常”负载的输入或刺激时，软件设计通常表现得很好。对软件的真正测试是，在面对极限的负载时，它是否可以保持正常运行。这些极限的负载通常在需求文档中被说明为“最多x个同时运行的组件(widget)”或者“每小时最多产生x个新的组件”。
如果需求文档规定了软件每小时最多能够处理x个组件，那么你必须验证软件能做到。事实上，你不仅应该测试让它处理x个组件，还应该让它处理x 1或者x 2(或者更多)个组件，看看会发生什么(见原则58) 。毕竟系统不能控制它所处的环境，而你也不会希望，在环境以意想不到的方式“失灵”的时候软件会崩溃。
原则119 大爆炸理论不适用
在一个项目接近交付期限，而软件还没有准备好的时候，开发者往往充满绝望的情绪。假设排期要求两个月的单元测试时间，两个月的集成测试时间，以及两个月的系统测试时间。现在距离计划的交付日期还有一个月。假设50%的组件已经完成了单元测试。通过简单的计算可以得知，你落后进度5个月。你现在有两个选择：
1 向你的客户承认5个月的延误：请求推迟交付。
2.把所有组件集成到一起(包括50%尚未进行单元测试的组件)，期盼有好的结果。
在第一种情况中，你可能是在过早地承认失败。在你的经理眼中，你可能在竭尽全力解决问题之前就放弃了。在第二种情况中，可能存在0.001%的机会，当你把所有组件集成在一起时，它能够正常运行并如期交付。项目经理往往屈服于后者，因为这看起来似乎他们在承认失败之前竭尽全力。不幸的是，这很可能会让你的排期再延长6个月。你不能通过忽略单元测试和集成测试来节省时间。
原则120 使用McCabe复杂度指标
虽然有很多度量方法可以用来报告软件的内在复杂度，但是没有一个像Tom McCabe用于衡量测试复杂度的圈数法那样直观和易用。虽然不是绝对可靠，但是它可以相对一致地预测测试难度。只要为你的程序画一张图，其中节点对应连续的指令序列，边对应非连续的控制流。McCabe的指标通过简单计算e-n 2p获得。其中e是边的数量，n是节点的数量，而p是你要检查的独立图的个数(一般都是1) 。这个指标还可以用曲奇刀的类比来计算：想象一下，把形状像你的程序图的曲奇刀按压到铺开的面团上。产生的曲奇数量(图中区域的数量)就是e-n 2p。这么简单的方法，没有理由不使用它吧。
对每一个模块使用McCabe方法来帮助评估单元测试的复杂度。另外，把它用在集成测试这个级别上，每个过程是一个节点，每个调用路径是一条边，这样可以帮助评估集成测试的复杂度。
译者注
[1] 本原则中提到的方法常被称为“圈复杂度”。在一些代码检查工具中，提供了圈复杂度的检查能力。可以进一步查看百度百科中的说明。
[2] McCabe先生是始创于1977年的美国McCabe公司的创始人,他同时也是一位数学家。他在业界第一个提出了软件度量方法，在如何持续改进软件质量方面提出了处于领导地位的方法论，从而享誉世界(来自百度百科)。
原则121 使用有效的测试完成度标准
很多项目都在时间到期的时候宣布测试结束。这么做从政治角度来说是有意义的，但却是不负责任的。在做测试计划的时候，应该定义一个标准，以决定测试什么时候完成。如果在时间到期时没有达到目标，你仍然可以选择是交付产品还是错过里程碑，但至少你要清楚自己是否交付了一个高质量的产品。
有效度量测试进度的两个想法是：
1.每周发现新错误的比率。
2.暗中在软件中埋下已知的bug(Tom Gilb管这个叫bebugging)后，这些bug到目前为止被发现的百分比。
对于测试进度的一个无效指标是测试用例通过的百分比(当然除非你确定测试用例很好地覆盖了需求)。
原则122 达成有效的测试覆盖
尽管测试不能证明正确性，但是做一个全面的测试还是很重要的。在测试计划生成或测试执行阶段，有一些指标可以用来确定代码执行测试的全面程度。这些指标易于使用，并且有工具用来监控测试覆盖水平。一些例子包括：
1.语句覆盖率，用于衡量至少执行一次的语句的百分比。
2.分支覆盖率，用于衡量程序中被执行的分支的百分比。
3.路径覆盖率，用于衡量所有可能的路径(通常是无限的)覆盖
程度。
需要记住的是，虽然“有效”覆盖比零覆盖要好，但别自欺欺人地认为程序在任何定义下都是“正确的” (见原则111)。
原则123 不要在单元测试之前集成
正常情况下，各个组件是被分别进行单元测试的。当它们通过各自的单元测试之后，一个单独的团队将它们集成到有意义的集合中，用以测试它们的接口。没有单独完成单元测试的组件常常会被集成到子系统中，以徒劳地追赶落后的进度。这些尝试实际上会造成更多的进度延后。这是因为，子系统无法满足集成测试计划，可能是由于接口的错误，也可能是由于一个事先没经过测试的组件的错误。而很多时间要被花费在确定哪一个是真正的原因上。
如果你在管理一个项目，那么可以做很多事来避免这种情况的发生。首先也是最重要的是，尽早制订一个集成测试计划(比如，在高层设计完成之后不久) 。这个计划应该明确哪些组件是最重要的，应该最先被集成，以及组件应该以什么顺序被集成。一旦你把这些写下来，就要将适合的资源分配给高优先级的组件进行编码和单元测试，以确保集成测试者不用花费过多的时间空闲等待。其次，当发现集成测试的重要组件无法在需要的时候达到可用时，就让集成测试人员开始开发临时脚手架软件来模拟缺失的组件。
原则124 测量你的软件
测试软件的时候，往往很难确定为何软件会失败。一个发现原因的方法是测量你的软件，也就是，将特殊的指令嵌入软件，用以报告执行轨迹、异常状况、过程调用等。当然，如果你的调试系统提供了这类能力，就不用手动测量了。
原则125 分析错误的原因
错误在软件中是很常见的，我们会花费大量的资源来发现和修复它们。从一开始就防止错误的发生，从而降低它们的影响，是更划算的。为此的一个方法是，当检测到错误的时候，分析错误的原因。错误的原因应该被告知给所有开发者，这么做是基于一个理念： 如果一类错误的原因我们已经全面地分析和研究过了，那么就不那么容易再犯同类的错误了。
当一个错误被发现时，有两件事要做： (1)分析它的原因，(2)修复它。对于错误的原因，要尽可能全面地进行记录。这并不仅包括技术问题，类似“在使用传入参数之前，我应该检查它们的正确性“或者”在交给集成测试之前，我应该确认执行循环n次还是n-1次“。同时还包括管理问题，类似”我应该在单元测试之前手动检查一下“或者”如果当Ellen想检查我的设计是否满足全部需求的时候，我允许了，那么……“ 在收集所有这些信息之后，通知所有人，让每个人都知道是什么原因引起了错误，这样，这类知识就可以更广泛地传播，这类错误就会更少地发生
原则126 对“错”不对人
编写软件需要的细节和完善程度，是任何人都无法达到的。我们应该致力于不断进步，而不是尽善尽美。当你或他人在你的代码中发现错误时，公开坦诚地讨论它。与其责骂自己，不如将它当做自己和他人的学习经历。
第7章 管理原则
管理是围绕软件开发的所有工程活动，是进行计划 (plan)、控制(control)、监视(monitor)和报告(report)的一组活动。
原则127 好的管理比好的技术更重要
好的管理能够激励人们做到最好，糟糕的管理会打击人们的积极性。所有伟大的技术(CASE工具、技术、计算机、文字处理器等)都弥补不了拙劣的管理。好的管理，即使是在资源匮乏的情况下，也能产生巨大的效果。成功的软件初创公司，不是因为它们有强大的流程或者强大的工具(或与此相关的优秀产品)而成功。大多数的成功都源于成功的管理和出色的市场营销。
作为一个管理者，你有责任做到最好。对于管理，没有一个普遍的“正确”的风格。管理风格必须适应于场景。在某种情形下，你是一个独裁者；仅仅几分钟后，在另外一个场景中，你又变为基于共识的领导者，这对一个成功的领导者来说并不是罕见的事情。有些管理风格是与生俱来的，有些是靠后天学习培养的。如果有必要，可以阅读书籍，并参加关于管理风格的短期培训。
译者注
CASE,为计算机辅助软件工程(Computer Aided Software Engineering)。
原则128 使用恰当的方法
技术问题需要使用技术的方法。管理问题需要使用管理的方法。政治问题需要使用政治的方法。切忌用不恰当的方法来解决问题。
原则129 不要相信你读到的一切
一般来讲，相信特定想法的人，会搜索支持这个想法的数据，而抛弃不支持的数据。要说服处于某个位置的某人，显然会使用支持的数据，而不是不支持的数据。当你读到，“使用 ‘X方法’ ，你也可以实现高达93%的开发效率(或质量)的增长”，这个方法可能真的取得了这样的结果。但是，这也很可能是一个例外。在大多数情况下，大多数项目很少会经历戏剧性的结果，而有些项目甚至可能会因使用“X 方法”而减产。
原则130 理解客户的优先级
很有可能的是，如果客户能按时获得必需的10%的系统功能，那么他们可以忍受其余90%的功能延迟交付。原则8的推论更令人震惊，但
很有可能就是这样的。一定要弄明白！
当你和客户沟通时，一定要确保你知道客户的优先级，这些可以很容易地记录在需求规格说明中 (见原则50) ，但真正的挑战是，理解可能不断变化的优先级。此外，你必须理解客户对于“必要”(essential)、“期望” (desirable)和 “可选” (optional)的说明。他们真的会对一个不满足任何期望和可选需求的系统感到满意吗?
原则131 人是成功的关键
具备合适经验、才能、培训的能人，是在预算内按时完成满足用户需求的软件的关键。即使没有足够的工具、语言和流程，有合适的人也会成功。即使有合适的工具、语言和流程，没有合适的人(或者有合适的人，但没有足够的培训或者经验)也很可能会失败。根据构造性成本模型(COCOMO) (见Boehm,B., Software Engineering Economics, Englewood Cliffs,N.J.: Prentice Hall,1984)传翼，最优秀的人的效率是普通人的四倍。如果最优秀的人花费四倍的薪水，你可以做到收支平衡，那么雇佣他们是值得的，因为最终你很可能会得到一个更好的产品 (见原则82)。如果他们的花费没有那么多，你降低了成本，还得到了更好的产品。这是双赢。
在面试候选人时，记住，人才质量是无法替代的。在面试完两个人后，公司HR经常说，“面试者x比y更好，但是y已经足够好了，并且成本更低” 。你不可能有一个全明星阵容的组织，但是，除非你现在拥有的超级明星过多，否则雇佣这些明星吧！
原则132 几个好手要强过很多生手
本原则与原则131是一致的。原则131说，你应该总是雇佣最好的工程师。本原则想说：对于一个关键任务，你最好只安排少数有足够经验的工程师，而不是安排许多没有经验的工程师。这就是Don Reifer的“管理原则第6条”。另外, Manny Lehman警告说,你不能完全依赖“少数优秀的人”。如果他们离职了呢?最好的建议是，在一个项目中建立合适的人员配比，并且切忌不要向两个极端发展。
译者注
[1] Don Reifer,是一位软件工程方面的专家,拥有40年以上的工作经验，已出版9本专著。详情请参见链接9。
[2] Manny Lehman,是一位计算机科学家,1989年获得英国皇家工程学院院士。详情请参见链接10。
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原则133 倾听你的员工
LISTEN TO YOUR PEOPLE
你必须信任那些为你工作的人。如果他们不值得信赖(或者你不信任他们)，你的项目将会失败。如果他们不信任你，你的项目也将会失败。你的员工很快就能看出你不信任他们，就跟你能很快发现你的老板不信任你一样。
信任的第一个原则就是倾听。有很多机会去倾听你的员工的声音：当他们来你的办公室说他们遇到的问题时，当你需要从他们那里获取软件开发的评估时，当你在做“走动管理”时。不论你的员工何时向你诉说，你都应该倾听(listen)并且听取(hear)。他们认为跟你汇报的都是重要的事情，否则他们也不会告诉你。有很多方法可以让他们知道你在倾听：眼神交流、恰当的身体语言、“复述”你自认为听到的内容、提出合适的问题来获取更多信息，等等。
译者注
走动管理, Managing By Walking Around(MBWA),指管理人员通过随机非正规的走动方式，来了解工作状态的管理方式。详情请参见链接
原则134 信任你的员工
一般来讲，如果你信任你的员工，他们就是可信赖的。如果你不太信任他们，那么他们会给你不要去信任他们的理由。当你信任别人，而且也没有给他们理由不信任你时，他们也会信任你。相互信任是成功管理的要素。
当你的某个员工说，“我今天下午2点可以离开吗?之后我 周末多工作几个小时”，你应该回答，“当然可以”。你没什么损失，而且还得到了员工对你的忠诚与尊敬。成为一个坏人的机会远远比成为一个好人的要多。抓住每个能让你成为好人的机会。或许几周后，你就会需要员工多工作几个小时来完成一个你需要完成的工作。
原则135 期望优秀
如果你对员工有更高的期待，他们将表现得更好。沃伦·本尼斯(Warren Bennis)的研究证明：你期望的越多，获得的成就就越大(显然有一定限制)。在许多试验中，来自不同背景的组员被划分为两个有着一致目标的小组：一个小组被期望是优秀的，另一个小组被期望是平庸的。在所有试验中，被期望优秀的组都表现得比另一组好。
有很多方法可以展现你对优秀的期望：成为表率(努力工作、为你的努力成果感到骄傲、工作期间不要玩电脑游戏)。为你的员工提供教育培训福利，以帮助他们达到最佳状态。奖励出色的行为(但请参见原则138)。指导、辅导、劝勉并尝试激励表现比较差的人向拥有更好的工作产出和习惯转变。如果你(或者他们)失败了，在你的组织或者公司中，为他们寻找更多其他合适的机会。如果任何尝试都失败了，那就帮他们在外面再找个工作吧。你不能让他们待在一个不合适的工作岗位，但是你也必须要表现出同情。如果你让他们放任自流，你的产品将会是低质量的，并且你的其他员工将会觉得不佳的表现是可以接受的。
译者注
沃伦·本尼斯(Warren Bennis),是美国当代杰出的组织理论、领导理论大师。详情请参见链接12。
原则136 沟通技巧是必要的
在为你的项目招募成员时，不要低估团队合作和沟通的重要性。如果他/她不能沟通、说服、倾听和妥协，最好的设计师也可能会变成差劲的资产。
原则137 端茶送水
当你的员工要工作很长时间来完成软件工程的工作时，你应该工作相同的时间。这样就树立了正确的榜样。如果你的员工知道你会和他们共同面对困境，那他们会愿意付出努力并且出色地完成工作。我的第一位工业界经理，汤姆林森·劳舍尔，正是这么做的。这对我们的态度的影响重大。在多次危机中，汤姆扮演“为他的员工效劳”的角色。这确实有效。
如果你不能帮助解决工作中的问题，可以让员工感受到你能够跑腿、订比萨、拿苏打水及任何他们需要的事情。给他们惊喜！在午夜给他们带比萨。
原则138 人们的动机是不同的
这可能是我学习成为一名管理者的过程中最大的教训。我曾经错误地认为，能够打动员工的东西和打动我的东西是一样的。我记得有一年，为了能够公平地分配加薪，我努力思考如何处理加薪池。我特别希望对干得好的员工大幅加薪，以激励他们更加努力工作。当我向某个员工第一次提出加薪时，他说：“谢谢，但是我真正需要的是一台更快的电脑”。 有时要搞清激励个人时哪里用萝卜、哪里用大棒并不容易。众所知周，人各不同，负面或正面的激励都可能起作用，但是正面的激励经常被管理层忽略。要找出激励个人的因素，一个比较哈的方法就是倾听。剩下的可能就是反复试验，不过不论你做什么，不要因为害怕选错而减少奖励。
原则139 让办公室保持安静
最有效率的员工和公司都拥有安静和私密的办公区。他们把电话静音或者设置呼叫转移。他们隔绝日常的、非工作事项的干扰。与此相反，通常工业界朝着开放、美观的办公室风格发展，这降低了设施的花销，但也显著减低了开发效率和质量。当然，通常的管理理论可能说，这里的管理可以“便于沟通”。这不是真的！这样的安排，便利了干扰和噪音。
译，虽然越来越多的公司使用开发的办公区布局，以增强研发人员之间的沟通，但保持编码或设计时的安静环境仍然是一种很强的需求。在某些资料中，建议使用降噪耳机达到类似的目的。
原则140 人和时间是不可互换的
任何项目都可以优化任何要优化的“质量”因素。在优化任何一个因素时,通常会弱化其他“质量” 因素。在G. Weinberg和E. Schulman主导的具有里程碑意义的试验中，五个软件开发团队被赋予相同的需求，但每个团队都被告知要优化一些不同的东西：开发时间、程序大小、使用的数据空间、程序清晰度和用户友好性。除了一个团队之外，其他所有团队开发的程序从被要求优化的属性角度评价都为最佳。
如果你告诉你的员工一切 (例如，工期、大小、可维护性、性能和用户友好性)都同等重要，那么任何地方都不会被优化。如果你告诉他们只有一两个很重要，而其余的不重要，那么只有重要的地方会得到改善。如果你给他们一个通用的优先级排序，该排序可能不适用于项目中的所有情况。事实是，在产品开发过程中，有很多选择—不同的权衡一不得以而进行取舍。与你的员工一起工作，并帮助他们了解你和你的用户的优先级。
原则143 隐蔽地收集数据
数据收集在以下方面极为重要：帮助进行未来的成本预测，评估项目或组织的当前状态，评估管理、过程或技术变更的影响等。另外，以别人不情愿的方式收集数据是没有意义的(比如，需要软件开发人员做大量额外的工作)，因为这种收集方式会影响数据本身。此外，从不想提供此类数据的开发人员那里获取数据可能会毫无用处，因为不合作的开发人员不太可能提供有意义的数据。
收集数据的最佳方法是自动进行，这样开发人员不会感到被干扰。显然，你不能在所有时间对所有数据都这么做，但是应尽可能自动地执行数据收集。
原则144 每行代码的成本是没用的
给定一组特定的要求，我们可以选择以多种语言中的任何一种来实现程序。与选择非常低级的语言相比，选择高级的语言将花费更少的时间(见原则152)。因此，使用高级语言时，总开发成本将大大降低。但是，由于软件开发的固定成本(例如，用户文档、需求和设计)，如果我们选择高级语言，每行代码的成本实际上会增加！Capers Jones通过一个与制造业的类比很好地解释了这一点：随着生产元件的数量的降低，元件的单位成本会上涨，因为现在固定成本必须要由更少的元件分摊。
原则145 衡量开发效率没有完美的方法
定义开发效率，两种最常用的方法是每人每月的源代码行(SLOC, Source Lines Of Code)和功能点数(FP, Function Points)。但是，两者都有问题。在大多数工程或制造领域，码行数(SLOC)来衡量乍看起来不错，因为产出越多越好。然而，果你有两个程序实现相同的功能，一个程序的大小是另一个的两倍，并且两个程序都具有相同的质量(当然，除了大小)，那么较小的程序会更好。功能点数(FP)似乎能解决这个问题，因为它们不是衡量解决方案的复杂性，而是(通过对需求规格说明的分析来)衡量问题的复杂性。但是这里也存在一个问题。假设两个需求规格说明在各个方面都是相同的，除了一个说，“如果系统崩溃，全人类将被摧毁”，另一个说，“如果系统崩溃，两个五岁的孩子将轻微感觉不便”。显然，前者是一个更加困难的问题，因此其开发效率应该比后者低得多。有一些公开的技术可以将代码行数估计值转换为功能点数估计值，反之亦然。显然，任何一个都不能比另一个拥有持续的优势。
接受这个事实：十全十美是不可能的。使用开发效率度量和成本估算模型来确认你的直觉和你的亲身经验。永远不要将它们作为唯一的衡量方法。
原则146 剪裁成本估算方法
许多成本估算方法可花钱获得。每种方法都基于从大量已完成项目中收集的数据。这些方法中的任何一种都可以用于为软件开发生成大致的估算。要使用它们生成更准确的估算，必须针对工作环境进行剪裁。这种剪裁使模型适应你的人员和应用类型，消除在你的环境中不变的变量，增加在你的环境中影响开发效率的变量。
在Barry Boehm的《软件工程经济学》 (Software Engineering Economics)中，第29章详细说明了如何根据环境剪裁构造性成本模型(COCOMO)。其他成本估算方法也提供了类似的剪裁指南。你必须完全接受这种剪裁的精神，否则最终会得出不准确的结果。
原则147 不要设定不切实际的截止时间
不可避免的结局是，一个不切实际的截止日期将无法保证完成任务。设立这样的截止日期会削弱士气，将使你的员工不信任你，造成高离职率，还会产生其他不良影响。这些因素使不切实际的截止日期更加无法实现。绝大部分软件项目的完成都远远超出预算，并且大大超出了计划的完成日期。为了满足日程表的约束，产品质量通常会降低，这会损害整个软件行业的信誉。问题通常不在于软件工程师的生产力低下或经理的管理不善，问题在于预先做出的计划很差。
原则148 避免不可能
这似乎是显而易见的建议。另外，许多项目承诺按时交付产品，这是100%不可能的。Barry Boehm将“不可能的区域” (impossible region)定义为：预期的产品开发时间与需要消耗的人月数之间的关系。具体来说，从编写软件需求规格说明到交付产品所花费的时间不会少于2.15乘以人月数的立方根，即：
所有已完成的项目中有99%遵守了该规则。是什么让你认为自己可以做得更好?如果你仍然认为你可以做更好，请参阅原则3、19、158和159。
原则149 评估之前先要了解
Gerald Weinberg(Rethinking Systems Analysis and Design,New York: Dorset House,1988,p.32)很好地阐明了这一原则:“在你可以评估任何事情之前，你必须先了解一些东西”。他谈论的是，许多人在评估软件中的东西，但不知道他们在评估什么。他提供了一个很好的例子。我们有一些数据，是关于软件界中有多大比例是做维护工作而非开发工作的。但是我们可以识别什么是维护工作吗?将完全替代已有系统的“新”开发工作视为维护还是开发工作呢?对现有系统的“修改”即成倍增加现有功能并删除了95%的旧功能，被视为维护还是开发?
当为你的项目选择指标时，请确保你在测量的与你要实现的目标有关。[请参阅1993年9月IEEE Software的Manager Column(管理者专栏)中的开头段落。]这通常需要使用多个指标。记住，即使每个人都以同一种方式衡量某事，这种方式也并非一定适合你。要考虑你的指标。由于所有东西都可以被观察(并且在大多数情况下可以被测量)，因此请仔细选择什么是你想要观察(和测量)的。下面引用的参考文章，是我所见过的对组织定制化指标计划的最佳描述。
原则150 收集生产力数据
所有成本估算模型的准确性都取决于这些模型为你的工作场景进行的剪裁。但是，如果你尚未从过去的项目中收集详细的数据，那么今天你就无法剪裁你的成本估算模型。因此，现在你有一个很好的借口不进行准确的成本估算。但是明天呢?如果你今天不开始收集详细数据，那么你将来也无法剪裁成本估算模型。那你还在等什么?还请记住Manny Lehman的建议：少量经过充分理解、认真收集、模型化及演绎的数据，要好于大量没有这些特性的数据。
原则151 不要忘记团队效率
确定一套针对个人的生产力衡量标准相对容易 (当然，这些标准可能无法提供准确的结果，如原则142、144和145所强调的)。但是请注意，优化所有个体的生产力并不一定会产出最佳的团队生产力。把这和一支篮球队做类比。每个球员都通过在控球时自己投篮得分来优化自己的表现，然而这个球队肯定会输。Manny Lehman报告了一项软件开发工作，其中个人生产力增加了两倍，而企业生产力却下降了!
这里有两个课题可学习：首先，不同的措施适用于不同的人。其次，要衡量团队的整体效率，可通过跟踪一些数据来实现(如，按照时间周期和问题难度总结的、反映团队解决突出问题能力的报告)。
原则152 LOC/PM与语言无关
通常认为，不管使用哪种语言，程序员平均每人每月可以生成x行高质量代码。因此，如果一个程序员每月可以用Ada语言写出500行优质代码，那么这个人用汇编语言也可以每月写出500行优质代码。C. Jones在Programming Productivity(New York: McGraw-Hill,1986，第1章) 中提出了相反的观点。使用高级语言时，实际的生产力当然会大大提高，因为500行Ada代码可以做的事比500行汇编代码多得多。此外，语言的选择会极大地影响可维护性(见原则193)。
在启动项目时，你需要对程序员将使用的语言有所了解。这是必需的，以便你可以估算代码行数。代码行数又可以用来计算项目的工作量和工期。
原则153 相信排期
一旦建立了可行的排期(见原则146、147和148)并分配了适当的资源(见原则157)，所有各方都必须相信排期。如果工程师不认为排期切合实际，他们将不会成功地按照排期执行。排期成功的概率，与现实相比，更多的是一个关于排期信心的函数。
最好的建议是，让工程师制定排期。不幸的是，这并不总是可能的。第二个最好的建议是，让工程师参与在功能、进度和项目放弃之间进行的艰难权衡。很少有工程师会宁愿因取消项目而失去工作，也不愿努力以满足苛刻的排期。
原则154 精确的成本估算并不是万无一失的
假设你的团队已经收集了有关过去表现的大量数据。假设你根据这些数据，从众多成本估算模型中选择了一个并进行了量身定制，以适应团队的能力。假设你是一个项目经理，你有一个新项目并使用了这个定制的模型。该模型报告该软件将花费100万美元。这意味着什么?这并不意味着你的软件将花费100万美元。
原因有三个: (1)你,(2)假设,(3)概率。首先,是你。你的领导能力将对实际结果产生重大影响。例如，你可以在5秒内破坏团队花了一年时间建立的士气。其次，你为生成初始估计所做的所有假设可能不都是准确的。例如，如果你只有数量更少的合格人才怎么办?如果需求改变了怎么办?如果你的关键人物生病了怎么办?如果一半的工作站在你最需要的时候出现故障怎么办?第三，估计值只是概率分布中的峰值。如果我告诉你我要抛硬币100次，并要求你预测硬币正面向上出现的次数，你很可能会选择50次。这是否意味着真的会出现50次正面向上?当然不是。实际上，如果真的刚好出现了50次正面向上，你将感到很惊奇！
原则155 定期重新评估排期
排期通常在项目启动时设定，其中包括中间期限和产品交付期限。每个阶段完成后，排期必须被重新评估。一个进度落后的项目很少能在后续阶段恢复到原计划。因此，设计延迟完成一个月的项目，将至少延迟一个月交付。在大多数情况下，增加或减少人员只会进一步延迟该项目 (见原则140)。最常见的方法是，不更改产品的交付日期(毕竟，我们不想让客户失望，对吗)。随着每个中间里程碑错过越来越多的时间，分配给测试的时间越来越少(见原则119)。最后，以下两种情况之一必然会发生： (1)产品出厂时没有足够高的质量，或者(2)在项目后期很晚才通知客户有严重延期。这两种情况都不可接受。作为一名管理者，你的责任是预防灾难。
应与客户和/或上级建立工作关系。要报告每个可能的日期变更(通常是延期)，并讨论克服这些困难的可选策略。只有各方的早期干预和参与才能防止延期升级。
原则156 轻微的低估不总是坏事
假设士气没有被削弱，在被认为稍稍落后进度的项目中，其成员会努力工作赶上进度，从而提高生产力。类似地，在被认为进度稍稍提前的项目中，其成员经常会休假、减少工作时间、花更长的时间读邮件、以其他方式放松，从而降低生产力。因此，成本预估本身就会影响项目的产出。对任何一个特定的项目，被轻微低估比被轻微高估，会花费更少的资源。然而要注意，如果项目成员认为排期被严重低估了，士气和生产力都会下降。
原则157 分配合适的资源
不管人员的质量如何，工具、语言或流程的可用性如何，人为强加的进度和不恰当的预算将会毁了一个项目。
如果你试图压缩排期或预算，参与项目的工程师将不会高效地工作，当不可避免的延期发生时，没有人会采取行动，士气将受到影响，并且最重要的是，项目的花费很可能比合理的成本还要高。
原则158 制订详细的项目计划
每个软件项目都需要一个计划。详细程度应该适合于项目的大和复杂性。你需要的计划的最小集合如下：
显示任务之间相互依赖关系的PERT表。
■显示每个任务的活动何时进行的甘特图。
■实际里程碑的列表(基于早期的项目，见原则150)。
■编写文档和代码的一套标准。
■各种不同任务中的人员分配。
随着项目复杂性的增加，以上的每个要求都会变得越来越详细和复杂，其他类型的文档也会变得非常必要。一个没有计划的项目，在它开始之前就已经失控了。正如《爱丽丝梦游仙境》中柴郡猫对爱丽丝所说： “如果你不知道要去哪里，那你也就无法到达那里！”
译者注
PERT, Program Evaluation and Review Technique,计划评审技
术。
原则159 及时更新你的计划
这是Don Reifer的“管理原则#3”。原则158说,对于一个软件项目，你必须做计划。然而，有一个过时的计划比完全没有计划更糟糕。当你没有计划时，你应该知道你已经失控了。当你有一个过时的计划时，你可能天真地以为一切在你的控制之中。所以无论任何时候情况发生变化，都要更新你的计划。这些情况包含需求变更、进度延迟、方向变更、发现过多错误或者任何与原始条件的偏差。
一份写得好的计划应该列举风险、潜在风险正成为威胁的警告信号、为减少威胁而制订的应急计划(见原则162)。随着项目的进行，如果预期的风险成为威胁，要实施应急计划并更新项目计划。真正的挑战是那些不可预见的变化。在这种时候，人们常常需要全面地重新规划整个项目的其余部分，包括新的假设、新的风险、新的应急计划、新的排期、新的里程碑、新的人力资源分配等。
原则160 避免驻波
遵循原则159(保持你的计划是最新的) 的一个奇怪的副作用是塑波。在这种情况下，你总是计划“在未来几周内”可以“康复”的宽略。由于落后于计划的项目往往会进一步落后于计划，因此这种“康复”的策略“在未来几周内”将会需要越来越多的资源(或奇迹)。如果不采取纠正措施，波动会变得越来越大。一般来说，重新安排时间和重新计划需要采取行动，而不仅仅是承诺很快就能解决问题。不要因为你只是落后了几天，就认为问题会消失。所有的项目都是“-天一天地落后”的。
译者注
驻波(英文为standing wave或stationary wave)为两个波长。周期、频率和波速皆相同的正弦波相向行进干涉而成的合成波。
原则161 知晓十大风险
作为项目经理，当你开始一个项目时，你需要熟悉最经常导致软件灾难的情况。这些是你最可能遇到的风险，但很可能不是全部。根据Boehm的说法,它们是:
■人员短缺(见原则131)。 ■不切实际的排期(见原则148) 。 ■不理解需求(见原则40)。 ■开发糟糕的用户界面(见原则42)。 ■当用户并不需要时尝试镀金(见原则67)。 ■没有控制需求变更(见原则179和189)。 ■缺乏可重用的或者接口化的组件。 ■外部执行任务不满足要求。 ■糟糕的响应时间。 ■试图超越当前计算机技术的能力。 现在你了解了最常见的风险，可以在这个基础上添加你的环境和项目中的特有风险，并制订可以降低这些风险的计划(见原则162)了。 译者注 第8条，“外部执行任务不满足要求”，英文原文为Shortfallsin externally performed tasks。意思是,由外部承包商完成的任务不满足要求。
原则162 预先了解风险
在任何软件项目中，都无法准确预测会出现什么问题。然而，总有地方会出现问题。在项目计划的早期阶段，要梳理与你的项目相关的最大风险列表。对于每个风险，要量化其真正发生时会带来的破坏程度，并量化这种损失发生的可能性。这两个数字的乘积，是你对特定风险的 “风险敞口” 。 在项目开始时，构建一棵决策树，梳理所有可能降低风险敞口的方法。然后要么立刻对可能造成的后果采取行动；要么制订计划，在风险敞口超过可接受范围时，采取某种措施。(当然，需要预先说明如何识别这些风险，以便趁早采取纠正措施。) Charette,R., Software Engineering Risk Analysis and Management, New York:McGraw-Hill,1989, Section 2.2, Chapter 6. 译者注 风险敞口：在对风险未采取任何防范措施而可能导致的损失，实际所承担的风险。
原则163 使用适当的流程模型
在软件项目中可以使用很多流程模型：瀑布模型、一次性原型、增量开发、螺旋模型、操作原型等。没有任何一种流程模型适用于公司中的所有项目。必须为每个项目选择一个最适合它的流程。选择应该基于企业文化、风险意愿、应用领域、需求的易变性以及对需求的理解程度。 要研究你的项目的特点，然后选择一个最适合的流程模型。例如，在构建原型时，你应该遵循最小化规约、促进快速开发和不需要担心分权制衡的流程。而在构建性命攸关的产品时，情况恰恰相反。 Alexander,L., and A. Davis,“Criteria for the Selection of a Software Process Model," IEEECOMPSAC'91, Washington, DC· IFFF Commuter Society Dracc-nn 521-528
原则164 方法无法挽救你
大家都听过“方法狂热者”的布道，他们说： “如果你采用我的方法，你的大多数问题都会消失。”很多方法都曾受到这类狂言的影响，例如，在20世纪70年代和20世纪80年代的早期，大多数技术的名字里都包含“结构化” (structured),在20世纪80年代后期和20世纪90年代，大多数技术的名字中都包含“对象” (object)。虽然这两次浪潮都带来了深刻的见解，并带来提升质量的软件开发概念和步囊，但它们并不是万能药。那些在开发高质量软件方面真正优秀的组织，在采用“结构化”方法之前就很优秀，在采用“面向对象”方法后依然出色。那些以往表现不佳的组织，在采用最新的方法后仍然表现不佳。
作为一名管理者，要提防那些声称基于新的方法将大大提高质量或生产力的虚假的预言家。采用新的方法并没有错，但一个公司如果过去“失败”过(不论是在生产力还是在质量方面)，在寻找解决方案之前，请尝试找出失败的根源。你现在使用的方法，很可能不是问题的根源！
原则165 没有奇迹般提升效率的秘密
软件开发行业充满了“推销员”，他们鼓吹通过使用这种工具或那种技术能够降低开发成本。我们在商务会议上都听到过有关软件经理的说法，他们声称通过使用工具x或语言y或方法z，生产力提高了50%、75%、甚至100%。不要相信！这是炒作。软件行业的生产力正在适度提高(每年3%~5%)。事实是，我们有一种简单的方法来降低需求工程的成本：就是不做！对所有其他阶段也是如此。实际上，不开发软件，我们就可以节省很多钱！
你应该会对可削减几个百分点成本或提高几个百分点质量的工具、语言和方法感到满意。然而，如果不了解对客户满意度的影响降低成本毫无意义。
原则166 了解进度的含义
我经常听到项目经理报告，“我们比预算低25%”，或者“比较提前25%”。两者都未必是好消息。“低于预算”通常意味着比预期费更少的钱。这可能是好事，但是也不一定，除非工作也按期或比期提前。相似地，“比排期提前”通常表示你比预期完成的工作多这可能是好消息，但是也不一定，除非费用还符合或低于预算。是一些衡量进度的有意义的标准：
乔治·桑塔亚纳(George Santayana),西班牙著名自然主义哲学家、美学家，美国美学的开创者，同时还是著名的诗人与文学批评家。(引自百度百科。)
原则167 按差异管理
首先，没有详细的计划是不可能管理一个项目的（见原则158）。一旦你有了计划，就要在必要时更新它（见原则159）既然有了最新的计划，你的责任就是根据这个计划来管理项目。当你汇报进度时(无论是书面、口头正式还是非正式)，只需汇报计划和实际之间的差异。项目经理通常会花费大部分时间来报告他们做得如何好。在项目完成时将会有大量的时间用于颁奖。但当项目正在进行时，进度报告应该是“各项都按计划进行，除了……”，通过这种方式，可以将注意力和资源放在有问题的地方。
原则168 不要过度使用你的硬件
要注意硬件限制对软件开发成本的巨大影响。尤其是，有数据显示，当内存或CPU的使用率接近90%时，软件开发成本将翻倍！当接近95%时，成本将会增加两倍！随着每条指令每秒成本和每字内存成本的极大下降，这个问题似乎不像15年前那么严重了。另外，在许多应用中仍然有强烈的动机来控制硬件成本（例如，大量销售的低成本产品）。
如果内存很容易添加、更快的处理器很容易集成到你的环境中，那就不用担心这个原则；需要时添加即可。如果你的环境使你必须压缩每字内存和CPU周期，那么一定要相应地增加排期。
原则169 对硬件的演化要乐观
1984年，13家主要的航空公司预测；到1988年，50%的软件开发将依然在哑终端上进行。而到去1988年，大部分软件开发已经从哑终端迁移到PC和工作站上了。在同一调查中，它们预测只有15%的软件开发会使用以太网，而且软件环境中基于Unix的机器将只有27%的普及率。很明显这些预测都错了。硬件的速度、容量、标准化以及价格/性能都超出预期
译者注
狭义的终端分两种：一种是字符终端，或称哑终端(DumbTerminal ），其只有输入输出字符的功能，没有处理器或硬盘，通过串行接口连接主机，一切工作都要交给主机来做；一种是图形终端或工作站，有独立的处理器、内存和硬盘处理图形界面功能，一般通过以太网与主机连接。
原则170 对软件的进化要悲观
1984年，13家主要的航空公司预测：到1988年，它们46%的软件开发会使用Ada(且少于4%依然使用C),且它们54%的软件将会从之前的应用中复用。而且，到1994年，70%的软件开发将由基于知识的系统辅助。这些预测都没有实现。在上述情况中，技术要么太不成熟，要么由于一些事件而被取代。
原则171 认为灾难是不可能的想法往往导致灾难
这是杰拉尔德温伯格控制的“泰坦尼克效应“原则，你绝不能沾沾自喜滴以为一切都在控制之中，并且会一直保持这样。过度自信是许多灾难发生的主要原因。陷入麻烦的往往是那些说“这只是一次小小的攀登，我不需要绳索”的登山者，或者那些说“这只是一次短途徒步，我不需要水”的徒步者，或是说那些“这把牌肯定赢”的扑克玩家。原则162强调需要预先分析所有潜的难，提前制订应急计划，并不断重新评估新的风险。本原则强调需要预想这些风险成为现实。最大的管理灾难会在你认为不会发生的时候出现。
Weinberg, G. , Quality Software Management, Vol. 1:Systems Thinking, New York: Dorset House, 1992, Section 15.3.5
原则172 做项目总结
忘记过去的人注定会重蹈覆辙。
—乔治·桑塔亚纳(George Santayana ),1908
每个项目都会有问题。原则125涉及记录、分析技术错误并从中学习。本原则用于对管理错误或者整体的技术错误进行同样的操作。在每个项目结束时，给所有的项目关键参与者3~4天的时间来分析项目中出现的每一个问题。例如，“我们延迟了10天开始集成测试；我们应该告诉客户”。或者，“我们早在知道最基本的需求之前就开始了设计”。或者，“大老板在错误的时间发布了一个‘不加薪’的公告，影响了大家的积极性”。总的来说，主要思路是记录、分析所有不符合预期的事情并从中学习。同时，记录下你认为将来可以采取的预防问题发生的不同措施。未来的项目将会极大受益。
第8章 产品保证原则
产品保证是通过使用分权制衡（checks and balances ）来确保软件质量的一系列工作。产品保证通常包括如下几项。
1.软件配置管理（Software configuration management ）：是管理软件变更的过程。
2.软件质量保证(Software quality assurance ）：是检查所有做法和产品是否符合既定流程和标准的过程。
3.软件验证和确认（Software verification and validation ）：这个过程用于验证（verify )每个中间产品是否正确地建立在以前的中间产品的基础上，以及确认（validate ）每个中间产品是否适当地满足客户的要求。
4.测试（Testing )：在前面的章节已介绍过。
原则173 产品保证并不是奢侈品
产品保证包含软件配置管理(software configuration management ），软件质量保证（software quality assurance ），验证和确认（verification and validation ），以及测试(testing.)。在以上四点中，测试和评估的必要性是最常被承认的，哪怕预算不足。另外三点则经常作为奢侈品而被摒弃掉，如同它们只是大型项目或者昂贵项目的一部准的分权制衡提供了明显更高的可能性，以生产出满足客户期望的产品，更接期和成本目标的情况下完成任务。关键是要根据项目的规模、形式和内容去定制产品保证的准则。
原则174 尽早建立软件配置管理过程
有效的软件配置管理（SCM,Software Configuration Management )不仅仅是一个记录谁在什么时候对代码和文档进行了怎样修改的工具。它还包括深思熟虑地创建命名约定、策略和过程，以确保所有相关方都能参与软件的更改。它必须根据每个项目进行定制。它的存在意味着：
- 我们知道怎样去报告一个软件问题。
- 我们知道怎样去提出一个新的需求。
- 所有利益相关方对于建议的改动都能知晓，且他们的意见都被考虑了。
- 有一块看板用于展示变更请求的优先级和排期。
- 所有基线化的中间产品或最终产品都在掌控之中（即，它们不可能不遵循合规的流程而被修改）。
以上所有内容最好记录在一个文档中，这个文档通常被称为软件配置管理计划（SCMP，Software Configuration Management Plan)。这个文档应当在项目早期编写，典型的是在软件需求规格说明被评审通过的同时也被评审通过。
原则175 使软件配置管理适应软件过程
软件配置管理(SCM)并不是一套对所有项目一律适用的标准实践。SCM必须根据每个项目的特点去定制：项目规模、易变性、开发过程、客户参与度等。不是所有情况都适用同一模式。
比如，美国联邦航空管理局(FAA)的国家空管系统(NAS)有一个七层配置控制看板；显然这对小型项目并不适用。一次性原型的开发，很可能在没有配置管理下的软件需求规格说明时也能存活；显然一个大规模的开发项目是做不到的。
原则176 组织SCM独立于项目管理
软件配置管理(SCM)只有在独立于项目管理的情况下才能做好本职工作。出于排期的压力，项目经理经常试图绕过那些使项目能够长期发展的控制措施。例如，在出现这样的排期问题时，会有这样的诱惑：接受一个新的软件版本作为基线，而没有记录它满足了哪些需求变更。如果SCM在管理关系上向项目经理汇报，SCM只能接受这种情况。如果它们之间是独立的，SCM可以实施最适合所有相关人员的规则。
原则177 轮换人员到产品保证组织
在很多组织中，在以下情况下人员会被转到产品保证组织：(1)作为他们被分配的第一个工作(2)当他们在工程软件方面表现不佳时。然而，产品保证工作对于工程的质量和业水平，与设计编码工作有同等的要求。另一种选择是，轮换最好的工程人才到产品保证组织工作。一个好的指导方针可能是，每一个优秀的工程师每隔两到三年，要投入六个月的时间到产品保证上。所有这些工程师的期望是，他们可以在“访问”期间对产品保证做出重大改进。这样的政策必须明确说明，工作轮换是对表现优异的一种奖励。
原则178 给所有中间产品一个名称和版本
软件开发过程中会有许多中间产出：需求规格说明、设计规格说明、代码、测试计划、管理计划、用户手册等。每个这样的产出都应该有唯一的名称、版本/修订号和创建日期。如果其中任何一个包含可以相对独立发展的部件（例如，程序中的软件组件，或整个测试计划文档中的单个测试计划)，这些部件也应该被赋予唯一的名称、版本/修订号和日期。“部件列表”应列举中间产出中包含的所有部件及其版本或修订信息，以便你知道每个特定版本和修订的中间产出是由哪个部件的哪些版本和修订组成的。
此外，当把最终产品发布给用户时，必须给它分配一个唯一的(产品)版本/修订号和日期。然后发布一个“部件列表”，列举所有组成产品的中间产出（以及它们各自的版本和发布号）。
只有通过这样的命名，你才能控制对产品不可避免的更改（见原则16和185)。
原则179 控制基准
软件配置管理（SCM）的职责，是保持商定的规格并控制对其的变更。
在修复或增强软件组件时，软件工程师偶尔会发现可以更改的其他内容，也许是修复尚未报告的bug或添加一些快速的新特性。这种不受控制的变化是不能容忍的。见相关原则187。SCM应该避免将这些变更合并到新的基线中。正确的过程是由软件工程师提出变更请求(CR,Change Request )。然后，这个变更请求要与来自开发、营销、测试和客户的其他变更请求一起由配置控制委员会(Configuration Gontrol Board )处理。这个委员会负责确定变更请求的优先级和排期。只有这样才能允许工程师进行变更，只有这样SCM才能接受变更。
原则180 保存所有内容
Paul Erlich 说过，“明智修补的首要原则是保存所有的零件”。软件从本质上来说是不断被修补的。由于修补会导致很多错误（见原则195)，所以任何软件更改都很可能需要被回滚。做到这一点的唯一方法是确保在进行更改之前保存所有内容。软件配置管理组织的工作，即在对基线进行批准的更改之前，保存所有内容的所有副本。
原则181跟踪每一个变更
每次变更都有可能引发问题。三个常见的问题是：
1.变更未解决预期要解决的问题。
2.变更解决了问题，但导致了其他问题。
3.在将来的某天变更被注意到时，没有人能弄清楚更改的原因(或由谁更改)。
在这三种情况下，预防措施都是跟踪所有变更。
跟踪意味着记录：
最初的变更请求（这可能是客户对新功能的请求，客户对故障的投诉，开发人员发现了一个问题，或者开发人员想要添加一个新功能）。
本中）。用于批准变更的审批流程（谁，何时，为什么，在哪个发布版所有中间产出的变更（谁，什么，何时）。
在变更请求、变更审批和变更本身之间进行适当的交叉引用。
这样的审计追踪使你可以轻松撤销、重做并且/或者理解变更。
原则182 不要绕过变更控制
变更得到控制都收益（控制”不意味着“止能接的户通常会直接要求开发人员为他们进行的它会使管理陷入困境。它会导致成本上升。它会使需求规范不准确。这得有多糟糕？
原则183 对变更请求进行分级和排期
对于任何投入使用的产品，来自用户、开发人员和市场营销人员的变更请求都会集中到开发团队。这些变更请求可能反映了对新功能的需求、性能下降的报告或对系统错误的投诉。应该成立一个委员会，通常称为配置控制委员会（CCB,Configuration Control Board ),以定期评审所有变更请求。委员会的职责是将所有这些变更进行优先级排序，并安排何时（或至少确定将在哪个即将来临的发布版本中）它们将会被解决。
原则184 在大型开发项目中使用确认和验证(V&V)
开发大型软件系统需要尽可能的产品的质量。种行之有效的技术是，让独立于开发团队的织来进行确认和验证()确认(Validation )是检查软件开发的每个中间产品以确保其符合之前产品的过程。例如，确认可确软件需求满足系统要求，高阶的软件设计可满足所有软件需求（而不是其他需求），算法可满足组件的外部规格说明，代码可实现算法，等等。
验证(verification )是检查软件开发的每个中间产品以确保其满足需求的过程。
你可以将V&V视为儿童电话游戏的一种解决方案。在这个游戏中，让一群孩子排成一列，通过耳语传递一条特定的口头信息。最后一个孩子说出他/她听到的内容，很少能与最初的消息相同。确认会使每个孩子问前一个孩子，“你说的是x吗？”验证会使每个孩子问第一个孩子，“你说的是x吗？”
在项目中，应尽早计划V&V。它可以被记录在质量保证计划中，也可以存在于单独的V&V计划中。在这两种情况下，其过程、参与者、操作和结果都应在软件需求规格说明被批准的大约同一时间被批准。
第9章 演变原则
演变是与修改软件产品相关的一系列工作，用于：
1.满足新功能。
2.更有效地运行。
3.正常运行（当检测到原始产品中的错误时）。
原则185软件会持续变化
任何正在使用的大型软件系统都将经历不断的变化，因为系统的使用会使人想出新的功能。它会一直变化，直到从头开始重写变得更划算。这就是曼尼·雷曼(Manny Lehman )的“持续变化定律”(Lawof Continuing Change ）。
原则186 软件的熵增加
任何经历持续变化的软件都会变得越来越复杂，并且变得越来越杂乱无章。由于所使用的所有软件系统都会发生变化（见原则185），并且变化会导致不稳定，因此所有有用的软件系统都将朝着较低的可靠性和可维护性迁移。这就是熵增加定律”(Law of Increasing Entropy 〉。
原则187 如果没有坏，就不要修理它
当然，这个建议适用于生活中的许多方面，但它特别适用于软件。就像其名字那样，软件被认为是可塑的、易于修改的。不要误以为软件中的“失灵”很容易发现或修复。
假设你在维护一个系统。你正在检查组件的源代码。你可能是想增强它，或者是想找到错误的原因。在检查时，你觉得自己发现了另外一个错误。不要试图“修复”它。很有可能你会引入而不是修复一个错误（见原则190）。相反，应记录并提交变更请求。期望通过配置控制和相关的技术评审来确定它是否是一个错误，以及应该以什么样的优先级进行修复（见原则175、177、178和179）。
原则188 解决问题，而不是症状
当软件出错时，你的责任是彻底理解错误产生的原因，而不只是草草分析一下，并对你认为的原因进行一个快速的修复。
假设你在试图定位软件故障的原因。你发现，一个特定组件每次传输一个值时，它正好是期望值的2倍。一个快速而肮脏的解决方案是，在传输生成的值之前将其除以2。这个解决方案是不合适的，因为(1)它可能不适用于所有的情况，并且(2)它留给程序本质上两个相互抵消的错误，这会使得程序在未来实际上无法被维护（见原则92）。更糟糕的快速而肮脏的解决方案是，接收者在使用之前，将它收到的值除以2。这个解决方案有所有与第一个解决方案相同的问题，而且它还会导致所有未来调用错误组件的组件接收错误的值。正确的解决方案是检查程序并确定为什么值总是加倍，然后修复它。
原则189 先变更需求
如果各方都同意对软件进行增强，那么第一件事就是更新软件需求规格说明(SRS),并获得批准。只有这样，才比较有可能让客户、市场营销人员和开发人员对变更内容达成一致。有时由于时间限制无法做到这一点（这种情况不应该一直存在，否则管理层需要阅读本书中的管理原则）。在这种情况下，请先对SRS进行更改，然后再开始对设计和代码进行更改，并且在完成设计和代码的修改之前，批准对SRS的变更。
原则190发布之前的错误也会在发布之后出现
发布之前错误就比较多的组件，发布之后也会被发现会有比较多的错误。这对开发者来说是一个令人失望的消息，但确实是被经验数据所充分支持的由原则114可知，假如你在一个组件中发现了很多错误，那将来发现更多错误)。最好的建议是废弃、替换、从头创建任何具有不良历史记录的组件。不要花钱填坑。
原则191一个程序越老，维护起来越困难
在对软件系统进行更改（无论是维修还是增强）时，系统中必定有一些组件要被修改。随着程序变“老”，每次改动时，整个系统中需要修改的组件的比例就会随之增加。每次更改都会使所有后续的更改更加困难，因为程序的结构必然会恶化。
原则192 语言影响可维护性
开发所使用的编程语言，会极大地影响维护期间的开发效率。某些语言（例如，APL、BASIC.和LISP）促进了功能的快速开发，但是它们本质上难以维护。其他语言（例如，Ada或Pascal ）在开发过程中更具挑战性，但本质上较易于维护。倾向于强制高内聚和低耦合（见原则73)的语言，例如Eiffel ,其通常有助于开发和后续维护。级别较低的语言（如汇编语言）通常会在开发和维护期间降低开发效率。可对照查看原则99
原则193 有时重新开始会更好
如今关于重建（reengineering ）、翻新（renovation ）和逆向工程(reverseengineering )的讨论太多了，我们可能都开始相信这样做很容易。其实这很难做。有时这很有意义，值得投资。但有时这是对珍稀资源的浪费，从头开始设计和编码可能是更好的选择。举例来说，扪心自问，如果你制作了设计文档，维护者们真的会使用它们吗？
原则194 首先翻新最差的
原则193建议，重新开始有时可能是更好的选择。另一个不那么痛苦的方法是，完全重新设计和重新编码“最差”的组件。这里“最差”的组件是指那些消耗了最多改正性维护费用的组件。Gerald Weinberg 曾说，在一个系统中重写一个800行的模块（占全部改正性维护成本的30%)，就可以为整体维护工作节省大量的资源。
原则195 维护阶段比开发阶段产生的错误更多
维护期间对程序的修改（无论是改进功能还是修正缺陷）引入的错误远远超过最初的开发阶段。维护团队报告说，维护期间有20%到50%的改动会引入更多的错误。
出于这个原因，遵守“规则”更显重要：制定SCM计划（见原则174)，控制基准（见原则179），并且不要绕过变更控制（见原则182）。
原则196 每次变更后都要进行回归测试
回归测试，是在变更发生后，对所有先前已测试过的功能进行的测试。大多数人绕过回归测试，因为他们认为自己的变更是没有影响的。
对一个模块的变更，可能是为了修正一个错误（改正性维护，corrective maintenance ）、添加一个新的特性（适应性维护，adaptive maintenance ），或是提升它的性能（完善性维护，perfective maintenance )。你必须验证你的改动是否能正确地运行。也就是说，你必须测试之前不能正确运行的部分，新的特性是否生效，或者确认性能是否确实得到了提升。如果这些测试都通过了，就没问题了吗？当然不是！不幸的是，软件总会出现一些奇怪的问题。你还必须要做回归测试，来验证之前那些运行正确的功能，现在是否还能正常工作。
原则197 “变更很容易”的想法，会使变更更容易出
这是Gerald Weinberg 的“自我失效模型”(Self-Invalidating Model ）原则，并且与原则171所述的更一般的情况密切相关。因为软件是很复杂的，要正确运行必须处于“完美”的状态，所以必须认真考虑每一个改动可能带来的影响。只要开发人员认为变更是简单的、容易的或不证自明的，他们就会放松警惕，忽视那些能帮助保证质量的手段，在大部分情况下就会执行不正确的变更。这会表现为一个错误的变更，或者一个意想不到的副作用。
为了避免这种情况的发生，要确保你正在做的变更是经过核准的(见原则182及183)，对每项变更进行核查（见原则97），并在每组变更后进行回归测试（见原则196）。
原则198 对非结构化代码进行结构化改造，并不一定会使它更好
假如你必须维护一个以非结构化方式编写的程序。你可以机械地将其转换为等效的结构化代码，还具有相同的功能。这样的程序不一定更好！通常这种机械化的重构会导致同样糟糕的代码。相反地，你应该采用合理的软件工程原则，重新考虑模块，并从头开始重新设计。
原则199 在优化前先进行性能分析
当需要优化程序以使其更快时，请记住80%的CPU周期将被20%的代码消耗(pareto 定律)因此，先找到那些能够带来优化效果的20%的代码。最好的方法是使用市场上可买到的可用的性能分析工具。性能分析工具在程序运行过程中执行监控，并识别出“热点”，也就是消耗最多CPU周期的部分。优化这部分。
译者注
Pareto 定律，即常说的二八定律。
原则200 保持熟悉
这就是Manny Lehman 的“熟悉守恒定律”（Law of Conservation of Familiarity )。在软件产品的维护阶段，通常会采用增量版本方式来发布。每个新版本都包含一定数量的变化（即与早期版本中所熟悉的功能不同)。新发布的版本如果要包含大于平均水平的变化，往往会出现“性能差，可靠性差，故障率高，成本和时间都超支”的问题。此外，变化量高于平均水平越多，风险就越大。出现这种现象的原因，似乎是面向用户的软件发布中的稳定效应（stabilization effect )。由于软件的变更往往会导致不稳定（见原则184和190），版本之间的大量变更可能会引起一定程度的不稳定，并且这种不稳定无法通过发版来弥补。此外，开发人员对产品的心理熟悉程度在多个版本之间会逐渐降低；也就是说，修改软件的时间越长，开发人员对它的“感觉”就越陌生。当产品发布后，开发者要重新学习才会再次感到熟悉。如果在两个版本之间做太多的改动，就会对“不熟悉的”代码做太多的修改，进而影响质量。
总结：保持产品发布版本之间的改动量相对稳定。
原则201系统的存在促进了演变
让我们假设一下，我们可以提前“完美”地完成需求规格说明。更进一步假设，在开发过程中需求没有变更，因此当系统被创建后，实际上满足了现有的需求。即使这些假设成立，演变仍然会发生，因为将这个系统引入它要解决的问题的环境时，本身就改变了这个环境，也就会引发新的问题。
这意味着，无论你认为自己多么完美地实现了需求，都必须为部署之后必要的变更做好计划。
参考资料索引/137
术语索引/147
