软件工程任务排期方法

《python 高性能编程》作者之一，Ian Ozsvald 建议在用 cProfile 等工具开始分析之前对代码各部分的运行速度进行假设，并且将有问题的代码打印出来加以标注。这样，在通过 cProfile 进行时间分析后，就会用精准的数字发现自己错误的点在哪里，发现错误不是目的，目的是通过这样的训练，能够提升自己后续对该语言编程的直觉，产生更高效率的代码。

我的想法是，我们也可以将该方法运用到软件工程中的工时分析当中。工作中总是有这种情况，合作团队或者上级需要提供一个工期预估，从而来进行资源和进度的协同。此时，精确的预估很重要，太久了，未必能争取到资源，领导也未必接受。太早了，搞得三军俱疲，需要加班且临时赶工的代码，质量难以保障，修复这些临时赶工代码的时间可能要更久，如果在涉及。万一交付不了，就更加尴尬。

能否借用 cProfile 的方式来进行自己工期预估能力的优化呢，我想是可以的。我们可以将任务进行拆解，粒度随着自己能力提升会越来越大，并对每个模块进行一个时间预估，保留充足的 buffer 时间，保证即便翻车影响也不太致命。关键的是，要在开发过程中对真正的耗时进行记录（软件工程的 cProfile），在项目结束后进行复盘，找到最耗时的任务，看看自己的预估有多不靠谱，是哪里出了问题，什么没有考虑到，是某个下属或者自己某些方面能力不足，还是任务本身难度过大。随着经验积累，应该能够有更好的预估能力，任务排期也会更合理，不用因为自己能力不够，导致下属天天 996。同时，也避免被团队的老油条唬住，事情推进不下去。对于自己队伍的能力也有充分的了解，安排战斗还是培养人才，都有了更好的标的。