波仔
⌨️ 第五章 从设计到测试
📄 本篇摘要

两张设计阶段的图纸：E-R 图画【数据长什么样、彼此什么关系】（静态）；DFD（数据流图）画【数据从哪来、流过哪、到哪去】（动态）。图形是客户和工程师之间的通用语——文字歧义，图不歧义。

📝 关系

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一、E-R 图：数据的骨架

E-R 图（实体-联系图）三要素：

数据库课 5-5/5-6 用整章练过：实体怎么从需求里认出来、关系怎么定基数。这里补上全局视角：E-R 图是数据库表结构的蓝图——实体变表、属性变列、多对多关系变中间表。图错了，建出来的库跟着错。

  学生 ──< 选修 >── 课程        多对多：一个学生选多门课，一门课多个学生
  （中间表：成绩 —— 选修这个关系自己也有属性）

二、DFD：数据的动脉

DFD（Data Flow Diagram，数据流图）四要素：

符号 名字 含义 例
圆／圆角矩形 加工 处理数据的动作 【计算平均分】
箭头 数据流 数据的流向 【成绩单】
双横线／开口矩形 数据存储 数据停留的地方 【学生成绩表】
矩形 外部实体 系统外的人和系统 【教师】

画法纪律：每个加工都要有进有出（只进不出＝黑洞，只出不进＝奇迹）——数据守恒是 DFD 的体检标准。分层展开：顶层一张总图，逐层细化到每个加工能落地为止。

三、两张图怎么配合

典型设计流程：DFD 画清楚业务流程（数据怎么流转）→ E-R 图定清楚数据结构（流转中沉淀下什么）→ 由此落地到程序模块与数据库表。教材观点：图不是画给客户看的装饰，是逼开发者把模糊想法想清楚的工具——画不出图＝需求没想明白。

四、动手 Demo：把图翻译成代码

# 需求：教师录入成绩，系统计算平均分并保存，学生可查询
# DFD:  教师 --成绩--> [录入并计算] --记录--> [成绩库] ; 学生 --查询--> [成绩库] --分数--> 学生
# E-R:  学生 --< 参加 >-- 考试 ; 考试 --< 属于 >-- 课程   （参加 这个关系带属性：分数）

db = {"exams": [], "scores": {}}   # 数据存储

def record_scores(exam, name_score):        # 加工：录入并计算
    db["exams"].append(exam)
    db["scores"][exam] = dict(name_score)
    avg = sum(name_score.values()) / len(name_score)
    return avg                              # 数据流：平均分流回教师

def query(exam, student):                   # 加工：查询
    return db["scores"].get(exam, {}).get(student)

avg = record_scores("期中数学", {"波仔": 88, "小红": 92, "小明": 75})
print("教师侧·平均分:", avg)
print("学生侧·波仔查分:", query("期中数学", "波仔"))
print("学生侧·查无此考:", query("期末数学", "波仔"))

沙箱实跑输出：

教师侧·平均分: 85.0
学生侧·波仔查分: 88
学生侧·查无此考: None

看到什么算成功：平均分 85.0（88+92+75＝255÷3）、查询与查无分别返回 88 和 None。

读结果：代码的每个函数对应 DFD 的一个加工、每个变量对应一个数据存储——图和代码是一一映射的。查无此考返回 None（不是报错）也是设计决定：查询类加工【查不到】是正常输出流，不是异常。

五、30 秒实验

给 Demo 加一个加工【统计不及格名单】：输入成绩库、输出名单——先在纸上画 DFD（一个加工＋两条数据流），再照着写函数。体验【先图后码】的顺滑。

六、常见误区

误区 真相
图是给客户看的宣传品 图主要是逼自己想清楚的工具；客户能看懂是副作用
多对多直接连线建表 多对多必须拆中间表（数据库课 5-6 的铁律）
DFD 里加工可以只有输出 数据守恒：每个加工有进必有出，否则是设计漏洞
自测三问（点击展开） 1. **E-R 图三要素？** 答：实体（矩形）、属性（椭圆）、联系（菱形＋基数）。 2. **DFD 四要素？** 答：加工、数据流、数据存储、外部实体。 3. **多对多关系在数据库里怎么落地？** 答：拆成中间表，关系自身的属性（如成绩）放中间表里。

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