https://github.com/jack1349/jackchen1349/tree/master/3121005204

1、PSP表格

2、 效能分析

程序运行的总时间为0.011s，而在所有函数中运行时间最长的是0.004s，整体的性能还是不错的。

3、 设计实现过程

4、 代码说明

def generate_operand(args):
    # 生成一个随机数，包括真分数的分子和分母
    if random.random() < 0.5:
        operand = random.randint(1, args.range)
    else:
        operand = Fraction(random.randint(1, args.range), random.randint(1, args.range))
    return operand

这个函数主要目的是为了实现式子中整数和分数的生成，通过生成随机数来决定，数的大小默认为10。

def generate_expression(args):
    # 生成一个随机数作为第一个操作数
    expression = str(generate_operand(args))

    # 随机选择运算符数量，最多不超过3个
    num_operators = random.randint(1, 3)

    for i in range(num_operators):
        # 随机选择运算符
        operator = random.choice(['+', '-', '*', '/'])

        # 生成下一个操作数
        operand = generate_operand(args)

        if i == 0:
            expression = f"{expression} {operator} {operand}"
        else:
            # 随机决定是否加括号
            if random.random() < 0.5:
                if i == num_operators - 1 or random.random() < 0.5:
                    expression = f"({expression}) {operator} {operand}"
                else:
                    expression = f"({expression} {operator} {operand})"
            else:
                expression = f"{expression} {operator} {operand}"

    return expression

运算符和运算符的数量都是随机生成的，当然，括号的添加在随机生成的情况下，需要一定的概率才能添加。生成的数通过字符串的形式拼接。

def generate_question(args, generated_questions):
    while True:
        # 生成表达式
        expression = generate_expression(args)

        # 构建题目字符串
        question = expression

        # 如果题目已经生成过，重新生成
        if question not in generated_questions:
            generated_questions.add(question)  # 将生成的题目添加到集合中，以防重复
            break

    # 设置默认值
    answer = None

    try:
        # 计算答案
        answer = Fraction(eval(expression)).limit_denominator()
        if answer < 0:
            return generate_question(args, generated_questions)
        if answer.numerator > answer.denominator and answer.numerator % answer.denominator != 0:
            # 将分数转换为带分数的形式
            whole_part, fractional_part = divmod(answer.numerator, answer.denominator)

            # 将带分数格式化为字符串
            answer = f"{whole_part}'{fractional_part}/{answer.denominator}"
    except ZeroDivisionError:
        return generate_question(args, generated_questions)

    return question, answer

为了不重复添加式子，创建generated_questions集合，将生成的所有式子都添加进集合中，方便判断新生成的式子是否已经存在。
对于计算生成式子的答案，为了使结果表示的更加规范整洁，所有的小数都通过真分数的形式表达。所以需要借助divmod函数计算出式子的整数和余数部分，最后结果也是通过字符串的形式保存。

5、 测试运行

(1)第一个命令行是生成十个式子，且式子中的数字小于10；
第二个命令行是将生成的式子文件和答案文件进行批改，判断答案的对错，将结果保存在Grade.txt文件中
(2)不仅可以判断对错，还可以判断运算表达式是否正确
比如，删除第2个表达式中的一个括号

将会提醒表达式错误。
或者将第一题的分母为0

同样会提醒错误
(3)如果答案文件中的表示不是真分数会不会出问题呢？当然，我们在这里也做出了处理。
我们将最后一题的答案8'1/2改为17/2

可以看到判断结果依旧正确
(4)对于文件不存在的情况我们也有处理

6、 项目小结

结对编程是一种协作方式，一起工作来解决问题或完成项目。这种方式可以带来很多好处，但也需要一些注意事项和经验教训。以下是总结结对编程项目的一些成败得失、经验教训和分享：

成功的方面：

1. 知识分享： 结对编程鼓励团队成员分享知识和技能。每个人都有自己的专长，这可以帮助团队共同学习和成长。

2. 代码质量： 结对编程通常会导致更高质量的代码，因为两个人一起审查和讨论代码，可以发现潜在的问题并进行改进。

3. 问题解决： 在结对编程中，两个人可以一起讨论和解决问题，通常能够更快地找到解决方案。

4. 互相监督： 结对编程可以减少错误，因为两个人可以互相监督和校对彼此的工作。

5. 设计和架构： 在结对编程中，可以更深入地讨论和设计项目的架构和解决方案，以确保系统的可维护性和可扩展性。

失败和挑战：

1. 沟通： 沟通是结对编程的关键。如果合作伙伴之间的沟通不畅，可能会导致问题和误解。

2. 角色分工： 在结对编程中，需要明确每个人的角色和任务分工。如果不清晰，可能会导致混乱和重复工作。

3. 时间管理： 结对编程可能需要更多的时间，因为两个人需要共同决策和讨论。需要合理安排时间，以确保项目进度。

4. 冲突处理： 有时合作伙伴之间可能会有不同意见或冲突。需要建立良好的冲突解决机制，以确保问题得到妥善解决。

经验教训和建议：

1. 明确目标和期望： 在开始结对编程项目之前，明确项目的目标和期望，以确保双方都明白任务。

2. 定期交流： 保持定期的交流，分享项目进展和反馈。这有助于避免偏离轨道并保持团队的一致性。

3. 灵活性： 需要灵活适应不同的工作风格和观点。尊重合作伙伴的意见，共同寻找折中方案。

4. 共享学习： 结对编程是一个学习的机会。不仅仅是完成任务，还可以共同学习新的技术和最佳实践。

5. 实践： 结对编程需要实践。初始时可能会有挣扎，但随着时间的推移，可以更好地适应合作模式。

6. 互相赞赏： 结对编程需要团队合作和互相赞赏。在项目结束后，分享彼此的成功和互相赞扬。

总的来说，在这次合作中，可以提高代码质量，促进知识分享，但也需要良好的沟通和合作。通过合适的计划和团队文化，可以最大程度地利用合作的优势。