Scapy 是一个强大的网络协议构造和操作工具，用于在Python环境中创建、修改和发送网络报文。本实验追踪与分析计划书围绕Scapy的应用，旨在深入理解网络数据包的分析和追踪，确保软件开发过程的有效性和质量。
1. 引言
在软件开发中，追踪与分析是至关重要的步骤，它帮助团队了解项目的进度、任务难度和相互影响，以及工作量的评估。此计划书旨在为实验提供明确的指导，通过任务审查、数据采集和工作量估计，确保实验目标的达成。
1.1 追踪与分析目的
追踪与分析的主要目标是分析实验中的关键因素，识别任务执行中的问题，如工作量差异，以及实验间的相互影响。这有助于优化项目流程，提高效率，并为决策提供依据。
2. 实验内容
2.1 任务审查
任务审查阶段，需要对实验产出物进行详细检查，例如需求规格说明书、软件设计说明书、测试规格说明书等。这些文档的审查确保了需求的明确性，设计的合理性，以及测试的全面性。此外，还需关注文档格式、内容结构、图表清晰度等要素。
2.2 数据采集
数据采集涉及从实验1至8的各种制品中收集关键信息，如需求规格说明书的字数、图表数量、需求个数；软件评审报告的检查项、问题数；软件设计与实现的代码行数、功能模块；软件测试的测试用例数等。这些数据为后续的分析提供了基础。
3. 配置管理实施计划
配置管理计划是实验的重要组成部分，它包括项目计划说明书、配置管理计划书、进度控制分析报告等。这些文档需规范、清晰，包含可统计的图或表，明确任务分配，跟踪项目进度，并记录团队成员的工作日志。
4. 实验计划与任务分配
实验计划明确了每个成员的责任，确保所有任务得以执行。通过对实验内容的细化，可以更有效地分配工作，避免任务重叠或遗漏，确保实验按预定目标进行。
总结，本实验追踪与分析计划书旨在通过Scapy工具，对软件开发的各个环节进行深入剖析，通过审查、数据采集和配置管理，确保项目进度透明，问题得到及时解决，最终提高软件质量和团队协作效率。实验参与者应严格按照计划执行，以达到最佳的实验效果。
