python实例学习python实例属性与类属性方法python wxpython实例

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python基础试题(含答案)

举例

学生成成绩分析
题目要求
文件score.txt中存储了学生的考试信息，内容如下
小明,98,96
小刚,90,94
小红,90,94
小王,98,96
小刘,80,90
小赵,90,96
第二列是数学成绩，第三列是语文成绩
请写程序分析：
1. 哪些同学语文成绩是相同的？
2. 哪些同学数学成绩是相同的？
3. 哪些同学语文和数学成绩都是相同的？
4. 总分最高的同学是谁，分数是多少？
5. 总分的平均分是多少？
### 思路分析
都是简单的数据统计分析，谈不上思路，跟着代码过一遍，相信你可以理解代码的意图和作用
### 示例代码
def read_file(filename):
    """
    读取文件数据
    :param filename:
    :return:
    """
    f = open(filename, 'r', encoding='utf-8')
    datas = f.readlines()
    datas = [item.strip() for item in datas]
    f.close()

    return datas


def analse_score():
    datas = read_file('score.txt')
    stu_lst = []

    for data in datas:
        arrs = data.split(',')
        name = arrs[0]
        shuxue = int(arrs[1])
        yuwen = int(arrs[2])
        stu_lst.append({'name': name, 'shuxue': shuxue, 'yuwen': yuwen})

    yuwen_dict = {}
    shuxue_dict = {}
    ys_dict = {}
    max_score_sum = 0
    stu_score_sum = 0
    
    for stu in stu_lst:
        name = stu['name']
        shuxue = stu['shuxue']
        yuwen = stu['yuwen']
        score_sum = shuxue + yuwen
        stu_score_sum += score_sum

        if score_sum > max_score_sum:
            max_score_sum = score_sum

        yuwen_dict.setdefault(yuwen, [])
        yuwen_dict[yuwen].append(name)

        shuxue_dict.setdefault(shuxue, [])
        shuxue_dict[shuxue].append(name)

        ys_dict.setdefault((shuxue, yuwen), [])
        ys_dict[(shuxue, yuwen)].append(name)

    for yuwen, name_lst in yuwen_dict.items():
        if len(name_lst) > 1:
            print(yuwen, name_lst)

    print("*"*20)

    for shuxue, name_lst in shuxue_dict.items():
        if len(name_lst) > 1:
            print(shuxue, name_lst)

    print("*"*20)
    for score, name_lst in ys_dict.items():
        sum_score = sum(score)
        if sum_score == max_score_sum:
            print("总分最高的学生", name_lst, score)
        if len(name_lst) > 1:
            print(score, name_lst)

    print(round(stu_score_sum/len(stu_lst), 2))


if __name__ == '__main__':
    analse_score()