Python 练习题：学生成绩求极值

背景 今天整理一个 Python 练习题，需求描述如下： 程序一： 接收用户输入的名字和成绩，成绩是1-100 间、最多两位小数。 按Q结束输入，并将合法输入的数据写入到一个文件。 程序二：读取程序一输出的文件，然后对成绩计算平均值，并输出最高分和最低分值及姓名。 实现分析 本例用到的知识点： 文件操作，需要 try-except-finally ，处理文件异常； 判断成绩的正则：^[0-9]{1,2}(\.[0-9]{1,2})?$ ，成绩可以是小数点后两位小数； while 循环条件， Python 的逻辑运算是 and / or / not 等关键字，而不是逻辑操作符号； 使用 pd.r 在本篇介绍的 Python 练习题中，我们有两个主要任务：一是收集学生成绩信息并写入文件，二是读取文件并计算成绩的平均值、最高分和最低分。这个练习涉及到多个 Python 编程知识点，包括文件操作、异常处理、正则表达式、逻辑运算、以及使用 pandas 处理数据。 我们来看如何实现成绩信息的收集。在 `score_writer.py` 脚本中，我们使用 `open()` 函数创建一个文件并设置为写入模式。文件路径、编码方式（这里为 UTF-8）都是需要考虑的因素。为了确保输入的成绩有效，我们定义了一个正则表达式模式 `"^[0-9]{1,2}(\.[0-9]{1,2})?$"`，该模式匹配 1 到 100 之间、最多两位小数的成绩。通过 `re.match()` 函数检查输入的成绩是否符合此模式。我们使用 `while` 循环不断接收用户输入，直到用户输入 'Q' 或 'q' 结束。在处理过程中，如果输入的成绩无效，会提示用户重新输入。整个输入过程用 `try-except-finally` 块进行异常处理，确保文件能正确关闭，即使在输入过程中出现错误。 接下来，我们看如何处理成绩数据。在 `score_reader.py` 脚本中，我们导入了 pandas 库，使用 `pd.read_csv()` 函数读取之前写入的 CSV 文件，将其转换为 DataFrame 对象。这里的 DataFrame 是一个二维表格型数据结构，非常适合处理结构化的表格数据。计算平均值、最高分和最低分时，我们利用了 DataFrame 的内置方法：`mean()`、`max()` 和 `min()`，它们分别用于计算某一列的平均值和最大值、最小值。`idxmax()` 和 `idxmin()` 方法返回对应最大值和最小值的索引，这样我们可以找到最高分和最低分的姓名。整个读取过程同样包含异常处理，以防止文件不存在时程序崩溃。 此外，这个练习也展示了 Python 的简洁性。相比其他语言，如 Java，Python 在处理文件读写时的代码量明显更少，这也是 Python 在数据分析领域广受欢迎的原因之一。在处理异常时，Python 使用 `try-except` 结构，易于理解和编写，而在 Java 中，可能需要更多的代码来实现相同的功能。 总结来说，本练习涵盖了以下几个 Python 知识点： 1. 文件操作：使用 `open()` 函数打开文件，`write()` 写入数据，`close()` 关闭文件。 2. 异常处理：`try-except-finally` 用于处理可能出现的错误，确保资源的释放。 3. 正则表达式：用于验证输入成绩的有效性。 4. 逻辑运算：使用 `and`、`or` 和 `not` 关键字进行逻辑判断。 5. pandas 库：读取 CSV 文件，转换为 DataFrame，进行数据处理和计算。 6. DataFrame 方法：`mean()`、`max()`、`min()`、`idxmax()` 和 `idxmin()`，用于数据统计分析。 这些知识点对于 Python 编程初学者来说是非常实用的，通过这个练习，他们可以深入理解 Python 在实际问题中的应用。