【不专一的开发】UML(一)——用例图、类图、对象图

目录

脑图

 用例图

对象图


脑图

 UML(Unified Modeling Language)统一建模语言。它适用于各类系统的建模,为了可以方便开发而统一的一种通过不同类型生动的图来表达系统的各种功能结构。

 

                      

 

 用例图

【概念】Use case diagrame描述作为用户的角度的印象,也就是强调这个系统是干什么的,而不是怎么工作的。

比如一个医院门诊部门情节:一个病人打电话给门诊部预约一年一次的体检,接待员确定好没有预约日期的最近时间段安排并记录上预约记录。

【描述方法】这里小人图形表示了角色actor(patient病人),椭圆表示用例use case(Make Appointment门诊部),他们之间的联系就是通讯联系communication

【例子】机房收费系统用例图

类图

【概念】Class diagrame描述系统本身的静态结构是静态图的一种。也就是他可以表示可以产生什么样子的影响,而不会表示什么时候有什么影响

比如顾客到买家那里下订单,这里以订单为中心

【描述方法】一个矩形,第一栏:名称(订单)、第二栏:属性(订单日期 订单状态 )、第三栏:方法操作(计算税务,计算数量 计算总重量)

这里与订单相关的有:顾客customer 付款Payment(付款包括三种形式credit cash  check )每一个订单都有订单详情 orderdetail

 

  • 关联association表示俩实例之间的关系,两个共同存在的时候才可以完成一个任务。  关联有两种情况,有一个是有箭头的,一个是没有箭头的,有箭头的代表了关联的方向性,如有order才会有payment,二order和customer是没有拥有和被拥有的关系。
  • 聚合aggregation菱形的那边指向整体,相当于order是orderdetail的一个容器
  • 泛化generalization 三角箭头指向的是超类

【例子】机房收费系统类图

对象图

【概念】Object diagrams 对象图是类图的一个实例,描述系统在具体时间点上所包含的对象以及各个对象的关系。

对象图除了描述对象以及对象间的连接关系外,还可包含标注和约束。如果有必要强调与对象相关类的定义,还可以把类描绘到对象图上。当系统的交互情况非常复杂是,对象图还可以包含模型包和子系统。

对象图的几乎和类图完全相同的标示

【例子】对于英文版机房收费系统的对象图的画图参考如下

 

 

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.rhkb.cn/news/43581.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系长河编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

作为一名高级开发者需要具备的技能之画UML类图

写在前面:大家好!我是晴空๓。如果博客中有不足或者的错误的地方欢迎在评论区或者私信我指正,感谢大家的不吝赐教。我的唯一博客更新地址是:https://ac-fun.blog.csdn.net/。非常感谢大家的支持。一起加油,冲鸭&#x…

[UML] --- 类图

1 类图简介 类图以反映类的结构(属性、操作)以及类之间的关系为主要目的,描述了软件系统的结构,是一种静态建模方法 类图中的“类”与面向对象面向对象面向对象语言中的“类”的概念是对应的,它用来描述系统中的有意义的概念,包括…

UML 类图各符号含义速查

链接:https://pan.baidu.com/s/1RePYipe_4hnW_EtCbD-r9Q 提取码:0000 概述 类图 类名 访问修饰符 变量名 : 返回类型(例: Username : String) 访问修饰符 方法名 () : 返回类型(例: getUserna…

快速识别UML类图

在UML类图中,常见的有以下几种关系: 泛化(Generalization), 实现(Realization),关联(Association),聚合(Aggregation),组合(Composition)&#xf…

小马识途分享创建品牌百科的流程和技巧

大家知道百度百科是人人可参与协作的网络百科全书,无论是创建词条、编辑现有词条,都可以亲手为百度百科作出贡献。虽然理论上百度百科是可以人人创建的,但并不是创建后马上就可以得到展示的,需要通过百度百科的审核机制。所以&…

在线类图各种UML图分享

好工具一定要分享给最好的朋友,ProcessOn助您和好友一起高效办公! https://www.processon.com/i/5a37774de4b0dce99f032667

UML图:类图 --详细介绍

类图的概念 描述类、接口及它们之间关系的图,显示系统中各个类的静态结构 类图的元素 类 面向对象系统组织结构的核心对一组具有相同属性、操作、关系和语义的对象的抽象包括名称部分(Name)、属性部分(Attribute)…

UML-认识六种箭头,轻松读懂UML图

进行系统设计时,UML是一种常见的面向对象结构设计方式,里面的各种箭头表示经常会把人弄糊涂,如果不能正确理解,实现阶段就会出大问题,失之毫厘,谬以千里,下面带着大家认识下6种常用箭头。 1. 泛…

一文学会UML类图

1.关系图解 2.类图详解 1.类 类图分三层: 第一层显示类的名称,如果是抽象类,则就 用斜体显示。 第二层是类的特性,通常就是字段和属性。 第三层是类 的 操 作 , 通 常 是 方 法 或 行 为 ,前面的符号表示…

[UML] 类图介绍 —— 程序员(灵魂画手)必备画图技能之一

统一建模语言(Unified Modeling Language,UML) 可分类成: 功能模型:从用户的角度展示系统的功能,包括用例图。对象模型:采用对象,属性,操作,关联等概念展示系统的结构和基础&#…

人工智能存在安全隐患?网络安全还得靠人来维护!

前言 继今年3月对ChatGPT进行安全审查后,意大利隐私监管机构表示将计划创建一个人工智能咨询委员会,对目前所有人工智能平台的数据搜集行为进行密切审查。 意大利数据保护机构 Garante 某高级官员表示,该委员会将加入目前由四人组成的隐私法…

短信接收流程分析

5,短信接收 如果有信息,RIL层会主动上报消息,RIL.java 的processUnsolicited方法会进行分发,根据网络制式,信息分为GSM和CDMA, 在此就以GSM信息为例论述, processUnsolicited方法对RIL_UNSOL_RESPONSE_NEW_SMS消息处理逻辑如下, 1,调用responseString方法从ril层读取消息内容…

Android 发送短信

一、发送短信的方法 使用 Intent 隐式调用系统短信应用进行发送 Uri uri Uri.parse("smsto:10086");Intent it new Intent(Intent.ACTION_SENDTO, uri);it.putExtra("sms_body", "Hello World!");startActivity(it); 使…

量化策略和level2行情数据股票市场需求大吗?

国内量化交易起步较晚,大约15年开始,20年开始爆发,21年量化私募规模飙升。由于容量过大,出现了一个头部量化私募中性策略导致大幅回调的问题。对于a股来说,量化交易仍然是一种相对较新的投资方式。自20年以来&#xff…

DFQ量化论文阅读

Data-Free Quantization Through Weight Equalization and Bias Correction 高通的训练后量化,提高性能 量化的不同水平 水平1:无需数据和反向传播 水平2:需要数据但不需要反向传播,例如IAO的校准 水平3:需要数据也…

【vn.py】量化策略历史回测(基于本地csv数据)

文章目录 写在前面获取数据csv数据导入历史回测写在后面REF 写在前面 策略研发之后,为了检测我们策略的效果,不可能一上来就接入实盘,所以需要的就是通过历史数据对我们的策略进行检验,也就是历史回测。vn.py也有推出历史回测的教…

「量化技术」Inv_Strategy 胜率76%的趋势反转策略

0 简介 Inv_Strategy为自研的趋势反转策略,能够有效识别到时间序列的趋势拐点,能辅助进行交易决策,规避风险、降低持仓成本。策略基于深度神经网络技术,利用前2个月的量价关系进行inference(推理)&#xf…

基于BigQuant的量化策略实现

文章目录 一、BigQuant的重要模块说明 1.回测模块 二、基于技术指标的策略实现 1.库函数导入与全局变量初始化 2.每日逻辑函数编写 策略1: MACD金叉MA多头买入 策略2: 利用MA指标进行择股 3.策略结果展示 策略1: MACD金叉MA多头买入 策略2: MA择股 三、基于QP优化的策略实现 …

【定量分析、量化金融与统计学】纵向数据分析(1)——截面数据、时间序列数据和纵向数据

一、截面数据(Cross-sectional Data) 截面数据就是固定时间来分析其他变量同一时间内的关系。 例如:比较2022年的全国20个省市的GDP与人口,那么我们就是限定了2022年,去找GDP和人口的可能关系。 再例如:…

gdp数据分析

1 概述 本文主要分析china,usa,king,japan,russia5个国家的gdp,时间从1800-2040,后面的数据为预测数据,不准确。 2 绘制折线图 import pandas as pd import matplotlib.pyplot as pltdata pd.read_csv("line_animation.csv") x…