10分鐘教你用Python打造學生成績管理系統
前言
你們好，這學期上了Python這門課，而後結課的時候老師要求作一個這樣的學生管理系統。本身按照老師的要求寫了一下，今天就把這個小程序分享出來吧供Python新手小朋友學習python
欲下載本文相關的完整代碼及算例，請關注公衆號【程序猿聲】，後臺回覆【Python成績管理】不包括【】便可數據庫
1 整體構思
其實相似這類信息管理系統之類的程序，核心仍是和數據打交道吧，包括增刪查改，讀取、展現、保存等。小程序
在數據結構上，我依然用了老師給定的數據結構，即：數據結構
score1 = { "姓名":"張三丰",
"學號":"U19990001",
"做業" : [80, 64, 67, 20],
"測驗" : [75, 75],
"實驗" : [78, 57] ,
"分數" : 0
}
沒有增長新的字段好比排名之類的。這樣作的主要是考慮到排名、平均成績等都可以由上述結構中的信息計算出來，並且也能夠避免由於一個某個成績變更，致使一系列的數據須要從新計算。畢竟，數據存儲得越多，維護起來的難度就越大，特別是一些關聯密切的數據更是如此。app
在存儲在結構上，我採用了Python中經常使用的列表做爲此程序的「數據庫」，由於列表操做起來仍是很是方便的。此外，由於這裏涉及到一個排名的問題，因此我制定了一個原則：在列表中的全部數據實體都是按照成績高低進行排序的，即整個存儲信息的列表由始至終都是有序的。這樣就解決了排名的問題，至於如何實現的，後續我會進行闡述。函數
運行環境：採用的是Windows 10 x64位操做系統+anaconda（Python3.7）+Spyder，默認狀況下便可運行，不須要安裝其餘庫。學習
2 程序說明
這一節我將介紹一下該程序相應的功能以及相應的代碼實現。在此以前先介紹我本身設定的一些規則：字體
- 計算成績時取小數點後三位。
- 排名根據
[分數、做業平均、測驗平均、實驗平均]的優先級比較。不存在排名相同的狀況。若是這4項指標都相同，emmm應該不會有這麼巧的事情。 - 文件保存和讀取時，採起CSV格式的數據文件。文件頭遵循：
['序號','姓名','學號','分數','排名','做業1','做業2','做業3','做業4', '測驗1', '測驗2', '實驗1', '實驗2']這種格式。
2.0 主界面
整個程序的主界面以下，哈哈，擁有直男審美的我實在是沒有辦法進一步美化了。ui
在整個程序的交互中，爲了更好提升提示信息的辨識度，我規定了幾種顏色：spa
藍色提示內容表示須要用戶輸入相關信息。紅色表示系統執行指令的結果，好比成功，失敗等等。- 正常的
黑色表示系統菜單顯示啊，查詢結果的輸出等。
2.1 添加學生信息
在添加學生信息中，在實現了手動添加信息的基礎上，我又增長了從文件中導入信息的功能。不過在添加信息這塊，我作了一個約束：添加學生信息時，若是系統中已經存在該學生的學號，則不能重複添加。兩種方式都遵循該原則，以保證學號的惟一性。
在添加學生信息時，由於前面說了列表裏面的數據須要保持有序性，因此我採起了插入排序的方式進行添加，核心的代碼以下：
# 根據優先級[分數、做業平均、測驗平均、實驗平均]比較s1是否優於s2
def cmp_student(s1, s2):
if s1["分數"] != s2["分數"]:
return s1["分數"] > s2["分數"]
else:
if np.mean(s1["做業"]) != np.mean(s2["做業"]):
return np.mean(s1["做業"]) > np.mean(s2["做業"])
else:
if np.mean(s1["測驗"]) != np.mean(s2["測驗"]):
return np.mean(s1["測驗"]) > np.mean(s2["測驗"])
else:
return np.mean(s1["實驗"]) > np.mean(s2["實驗"])
# 根據分數大小，將學生信息插入到列表中，插入排序
def add_to_list(stu, stu_list):
if len(stu_list):
if cmp_student(stu, stu_list[0]): # 比第一名還優秀
stu_list.insert(0,stu)
elif not cmp_student(stu, stu_list[-1]): # 比最後一名還差
stu_list.append(stu)
else:
for i in range(len(stu_list)-1):
if (not cmp_student(stu, stu_list[i])) and (cmp_student(stu, stu_list[i+1])):
stu_list.insert(i+1, stu)
return
else:
stu_list.append(stu)
手動添加時，逐個輸入學生的信息，最後按照分數插入到相應的位置，注意的是，須要保證在輸入成績時確保獲取的是數字，不然提示錯誤須要用戶從新輸入：
# 輸入一個數字
def input_number(information):
while True:
try:
print("\033[34m",end='')
number = input(information)
print("\033[0m",end='')
if type(eval(number)) == float or type(eval(number)) == int:
return float(number)
except :
print('\033[1;31m',end='')
print("輸入有誤，請輸入一個數字！")
print('\033[0m',end='')
注：相似print("\033[34m",end='')這類語句是控制輸出的字體顏色的。下同
從文件中添加時，系統提供了默認文件的選項，直接回車則默認從data_file目錄下的學生成績信息.csv文件導入，由於有些用戶是懶得輸入文件名的。須要注意的是，導入的文件中，容許成績選項缺失，若是缺失了，則利用其它成績從新計算得出。但其它必要信息不能缺失：
# 從文件添加學生信息
# 須要遵循格式：['序號','姓名','學號','分數','排名','做業1','做業2','做業3','做業4', '測驗1', '測驗2', '實驗1', '實驗2']
def add_from_file(stu_list):
print("\033[34m",end='')
fn = input("請輸入文件路徑(例如: C:/a.csv, 直接回車則默認爲[./data_file/學生成績信息.csv]) >> ")
print("\033[0m",end='')
file_path = './data_file/'+'學生成績信息.csv' # 默認選項
if fn != '':
file_path = fn
n = 0
n_du = 0
with open(file_path) as csvfile:
csv_reader = csv.reader(csvfile) # 使用csv.reader讀取csvfile中的文件
next(csv_reader) # 跳過文件頭
for row in csv_reader: # 讀取數據
if find_student_uid(row[2], stu_list) != -INF: # 若是存在學號相同，則不添加
n_du = n_du + 1
continue
work = [float(x) for x in row[5:9]] #轉化做業成績
test = [float(x) for x in row[9:11]] #轉化測驗成績
experiment = [float(x) for x in row[11:]] #轉化實驗成績
score = 0
if row[3] == '':
score = calc_score(work, test, experiment) # 考慮到成績位置爲空的狀況，從新計算成績。
else:
score = float(row[3])
stu_info = {'姓名':row[1], '學號':row[2], '做業':work,
'測驗':test, '實驗': experiment, '分數':score}
add_to_list(stu_info,stu_list) #將字典數據添加到列表中，插入排序。
n = n + 1
print('\033[1;31m')
print("從文件["+file_path+"]添加信息成功！共添加 "+str(n)+" 條信息，跳過 "+str(n_du)+" 條重複信息！")
print('\033[0m')
return stu_list
2.2 修改學生信息
這一塊比較簡單，找到學生信息後，輸入相應信息而後修改。大部分都是提示輸入的語句。
不過須要注意的是，修改了相應的做業、實驗等成績後，須要更新學生的分數，同時從新計算學生的排名，將該生挪到列表的相應位置上。具體作法在個人代碼實現中比較簡單，先將該生從列表中移除，從新計算分數後再按照插入排序的思路放進列表便可。這樣速度可能會快一些。由於變更信息的只有一個學生，若是再次對整個列表進行排序可能會形成比較大的開銷。
2.3 刪除學生信息
這一塊也相對來講比較簡單，找到學生後，若是確認刪除，則直接刪除該學生便可。刪除後其餘學生的次序依然是有序的，無需再作調整。
2.4 查找學生信息
查找學生相關信息是經過學號遍歷列表進行搜尋，找到後輸出學生的相關信息。
不過我在此基礎上，對學生成績進行了簡單的統計，並經過圖表的方式進行呈現。可以讓老師或學生更直觀地看到各科成績的詳細內容，找出本身的優點與不足，便於下次努力改進。（不過這裏由於想把兩個圖拼在一個圖上，由於不熟悉操做作了很久~）
bar1_colors = ['#7199cf','#4fc4aa','#e1a7a2']
labels = np.array(['做業1','做業2','做業3','做業4','測驗1','測驗2','實驗1','實驗2'])
name=['做業','測驗','實驗']
# 統計學生成績等信息
def statistics_student(stu):
#=======本身設置開始============
#標籤
#數據個數
dataLenth = len(stu["做業"])+len(stu["測驗"])+len(stu["實驗"])
#數據
all_scores = stu["做業"] + stu["測驗"] + stu["實驗"]
data = np.array(all_scores)
average_score=[np.mean(stu["做業"]),np.mean(stu["測驗"]),np.mean(stu["實驗"])]
#========本身設置結束============
angles = np.linspace(0, 2*np.pi, dataLenth, endpoint=False)
data = np.concatenate((data, [data[0]])) # 閉合 # #將數據結合起來
angles = np.concatenate((angles, [angles[0]])) # 閉合
fig = plt.figure(figsize=(8, 4.2), dpi=80)
ax = fig.add_subplot(121, polar=True)# polar參數！！121表明總行數總列數位置
ax.plot(angles, data, 'bo-', linewidth=1)# 畫線四個參數爲x,y,標記和顏色，閒的寬度
ax.fill(angles, data, facecolor='r', alpha=0.1)# 填充顏色和透明度
ax.set_thetagrids(angles * 180/np.pi, labels, fontproperties='SimHei')
ax.set_title("{} 詳細成績雷達圖".format(stu["姓名"]),fontproperties='SimHei',weight='bold', size='medium', position=(0.5, 1.11),
horizontalalignment='center', verticalalignment='center')
ax.set_rlim(0,100)
ax.grid(True)
xticks = np.arange(len(average_score)) #生成x軸每一個元素的位置
ax=fig.add_subplot(133)
ax.set_xticklabels(name, fontproperties='SimHei')
ax.set_xticks(xticks) #設置x軸上每一個標籤的具體位置
ax.set_ylim([0, 100]) # 設置y軸範圍
ax.bar(xticks,average_score,color=bar1_colors)
ax.set_title("{} 平均成績柱狀圖".format(stu["姓名"]),fontproperties='SimHei')
plt.show()
2.5 打印全體學生成績信息
這一個功能實現也蠻簡單，遍歷學生列表，而後調用打印函數逐個進行打印輸出便可，這裏輸出單個學生信息的時候就沒有輸出統計圖的信息了。主要是考慮到人數過多時，輸出圖的話，可能會致使速度過慢，影響體驗。輸出完成後會簡單統計一下一共有幾我的。
2.6 課程成績統計
在統計成績這個模塊中，因爲數據在列表中已是有序的了，因此最高分最低分，中位數的獲取都比較容易。而平均分也能夠很快得出。（其實我以爲，程序的總體結構和思路作好之後，功能模塊的實現就方便得多了。）
一樣地，在這裏我也作了一個圖形的統計，利用柱狀圖展現了各個分數段的人數，方便老師快速瞭解成績的分佈狀況。而後利用了餅狀圖分析了及格人數/不及格人數的比例，由於在這裏不及格的人數爲0，因此整塊都是及格的藍色。
畫圖的代碼以下（有了上一張圖的經驗，這張就好多了）：
## 繪製統計試圖
def print_statistics_view(stu_list):
##### 數據設置
range_number = [0,0,0,0,0] #各分數段人數
type_number = [0,0] # 各種型人數[及格,不及格,缺考]
for stu in stu_list:
count_type(stu, type_number)
count_range(stu, range_number)
#### 開始繪圖
fig = plt.figure(figsize=(8, 4), dpi=85) #總體圖的標題
colors = ['#7199cf', '#4fc4aa', '#00BFFF', '#FF7F50', '#BDB76B']
#①在121位置上添加柱圖，經過fig.add_subplot()加入子圖
ax = fig.add_subplot(121)
ax.set_title('各分數段人數統計', fontproperties='SimHei') #子圖標題
xticks = np.arange(len(range_number)) #生成x軸每一個元素的位置
bar_width = 0.5 #定義柱狀圖每一個柱的寬度
#設置x軸標籤
score_range = ['[0,60)','[60,70)','[70,80)','[80,90)','[90,100]']
ax.set_xticklabels(score_range)
ax.set_xticks(xticks) #設置x軸上每一個標籤的具體位置
#設置y軸的標籤
ax.set_ylabel('人數', fontproperties='SimHei')
ax.bar(xticks, range_number, width=bar_width, color=colors, edgecolor='none') #設置柱的邊緣爲透明
#②在122位置加入餅圖
ax = fig.add_subplot(122)
ax.set_title('及格\不及格佔比')
# 生成同時包含名稱和速度的標籤
type_labels = ['及格','不及格']
pie_labels = ['{}:{}人'.format(type_name, number) for type_name, number in zip(type_labels, type_number)]
# 畫餅狀圖，並指定標籤和對應顏色
#解決漢字亂碼問題
matplotlib.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #使用指定的漢字字體類型（此處爲黑體）
ax.pie(type_number, labels=pie_labels, colors=colors, autopct='%1.2f%%')
ax.axis('equal') #保證餅圖不變形
plt.show()
2.7 保存學生信息到文件中
在保存到文件時，默認保存到程序目錄下的data_file目錄裏面，用戶能夠手動輸入文件名，也能夠直接回車使用默認選項（防止用戶懶得輸入這麼麻煩的東西_）。
# 文件頭
STUDENT_LABEL = ['序號','姓名','學號','分數','排名','做業1','做業2','做業3','做業4', '測驗1', '測驗2', '實驗1', '實驗2']
FILE_DIR = './data_file/' #保存文件的目錄，默認爲當前文件下的data_file目錄
# save to file保存到文件
def save_to_file(stu_list):
print("\033[34m",end='')
fn = input("請輸入文件名(例如: a.csv, 直接回車則默認爲[學生成績信息.csv]) >> ")
print('\033[0m',end='')
if fn == '': # 默認選項
fn = '學生成績信息.csv'
elif len(fn) < 5: # 該用戶沒有輸入後綴名
fn = fn + '.csv'
elif fn[-4:] != '.csv': # 該用戶沒有輸入後綴名
fn = fn + '.csv'
all_values = []
for index, stu in enumerate(stu_list):
'''
一個stu字典實體序列化成咱們想要的格式，便於保存到文件
index爲保存到文件後該實體的序號，與list的序號對應
'''
stu_value = [index, stu['姓名'], stu['學號'], stu['分數'], index+1]
stu_value = stu_value + stu['做業'] + stu['測驗'] + stu['實驗']
all_values.append(stu_value)
with open(FILE_DIR+fn,'w+',newline='') as f:
writer = csv.writer(f)#建立一個csv的寫入器
writer.writerow(STUDENT_LABEL)#寫入標籤
writer.writerows(all_values) #寫入樣本數據
f.close()
print('\033[1;31m')
print("保存信息到["+FILE_DIR+fn+"]成功！")
print('\033[0m')
用戶輸入自定義的文件名後，因爲保存的是CSV格式的文件，所以須要簡單修正一下用戶輸入的文件名（由於有時候可能沒有輸入後綴名之類的。），而後再讀取列表的數據，保存到文件中，以下：
能夠看到，因爲列表的數據始終是有序的，所以排名與序號是對應的。
2.8 從文件中讀取學生信息
從文件讀取信息時，遵循的格式和保存的格式是一致的。與從文件中添加信息不一樣的是，該功能讀取文件中全部的信息添加進一個新的列表，而後丟棄系統原有的列表，使用讀取文件生成的新列表。
同時，從文件讀取信息時，也容許分數項缺失，若是缺失，則從新計算後存入列表中去。導入文件也提供了默認的文件：
# 從文件導入信息
# 須要遵循格式：['序號','姓名','學號','分數','排名','做業1','做業2','做業3','做業4', '測驗1', '測驗2', '實驗1', '實驗2']
def load_from_file():
print("\033[34m",end='')
fn = input("請輸入文件路徑(例如: C:/a.csv, 直接回車則默認爲[./data_file/學生成績信息.csv]) >> ")
print('\033[0m',end='')
file_path = FILE_DIR+'學生成績信息.csv' # 默認選項
if fn != '':
file_path = fn
stu_list = []
n = 0
with open(file_path) as csvfile:
csv_reader = csv.reader(csvfile) # 使用csv.reader讀取csvfile中的文件
next(csv_reader) # 跳過文件頭
for row in csv_reader: # 讀取數據
work = [float(x) for x in row[5:9]] #轉化做業成績
test = [float(x) for x in row[9:11]] #轉化測驗成績
experiment = [float(x) for x in row[11:]] #轉化實驗成績
score = 0
if row[3] == '':
score = calc_score(work, test, experiment) # 考慮到成績位置爲空的狀況，從新計算成績。
else:
score = float(row[3])
stu_info = {'姓名':row[1], '學號':row[2], '做業':work,
'測驗':test, '實驗': experiment, '分數':score}
stu_list.append(stu_info) #
n = n + 1
# 若是讀取的是本程序輸出的，按理說不用排序
# 但也多是從其餘文件讀入的數據，因此仍是得作一下排序。
stu_list.sort(key=lambda d:(d["分數"],np.mean(d["做業"]),np.mean(d["測驗"]),np.mean(d["實驗"])), reverse = True) # 排好序
print('\033[1;31m')
print("從文件["+file_path+"]導入成功！共 "+str(n)+" 條信息！")
print('\033[0m')
return stu_list
2.9 退出
在退出的時候，我作了一個小提示，提示用戶是否保存當前數據到文件中去。由於有時候若是不提醒用戶的話，用戶可能因爲疏忽而忘記了保存到文件，一旦退出程序則數據就丟失了。
3 小結
這個程序斷斷續續寫了很久，主要是想把這個做業給作的完善一些。儘管這是一個小小的project，可是若是能充分考慮各方面的因素，功能上作到儘量完美，程序上儘量作到健壯，也是一件並不簡單的事情。
固然了，一些元素都是基於我本身我的的簡單思考而設計實現的需求，並無作過相關實際的調研問詢，所可能會存在不合理的地方，但願各位讀者嘴下留情。
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