10分钟教你用Python打造学生成绩管理系统

前言

你们好，这学期上了Python这门课，而后结课的时候老师要求作一个这样的学生管理系统。本身按照老师的要求写了一下，今天就把这个小程序分享出来吧_{供Python新手小朋友学习}

欲下载本文相关的完整代码及算例，请关注公众号【程序猿声】，后台回复【Python成绩管理】不包括【】便可

1 整体构思

其实相似这类信息管理系统之类的程序，核心仍是和数据打交道吧，包括增删查改，读取、展现、保存等。

在数据结构上，我依然用了老师给定的数据结构，即：

score1 = { "姓名":"张三丰", 
         "学号":"U19990001", 
         "做业" : [80, 64, 67, 20], 
         "测验" : [75, 75], 
         "实验" : [78, 57] ,
         "分数" : 0
       }

没有增长新的字段好比排名之类的。这样作的主要是考虑到排名、平均成绩等都可以由上述结构中的信息计算出来，并且也能够避免由于一个某个成绩变更，致使一系列的数据须要从新计算。毕竟，数据存储得越多，维护起来的难度就越大，特别是一些关联密切的数据更是如此。

在存储在结构上，我采用了Python中经常使用的列表做为此程序的“数据库”，由于列表操做起来仍是很是方便的。此外，由于这里涉及到一个排名的问题，因此我制定了一个原则：在列表中的全部数据实体都是按照成绩高低进行排序的，即整个存储信息的列表由始至终都是有序的。这样就解决了排名的问题，至于如何实现的，后续我会进行阐述。

运行环境：采用的是Windows 10 x64位操做系统+anaconda（Python3.7）+Spyder，默认状况下便可运行，不须要安装其余库。

2 程序说明

这一节我将介绍一下该程序相应的功能以及相应的代码实现。在此以前先介绍我本身设定的一些规则：

• 计算成绩时取小数点后三位。
• 排名根据[分数、做业平均、测验平均、实验平均]的优先级比较。不存在排名相同的状况。若是这4项指标都相同，emmm应该不会有这么巧的事情。
• 文件保存和读取时，采起CSV格式的数据文件。文件头遵循：['序号','姓名','学号','分数','排名','做业1','做业2','做业3','做业4', '测验1', '测验2', '实验1', '实验2']这种格式。

2.0 主界面

整个程序的主界面以下，哈哈，拥有直男审美的我实在是没有办法进一步美化了。

在整个程序的交互中，为了更好提升提示信息的辨识度，我规定了几种颜色：

• 蓝色提示内容表示须要用户输入相关信息。
• 红色表示系统执行指令的结果，好比成功，失败等等。
• 正常的黑色表示系统菜单显示啊，查询结果的输出等。

2.1 添加学生信息

在添加学生信息中，在实现了手动添加信息的基础上，我又增长了从文件中导入信息的功能。不过在添加信息这块，我作了一个约束：添加学生信息时，若是系统中已经存在该学生的学号，则不能重复添加。两种方式都遵循该原则，以保证学号的惟一性。

在添加学生信息时，由于前面说了列表里面的数据须要保持有序性，因此我采起了插入排序的方式进行添加，核心的代码以下：

# 根据优先级[分数、做业平均、测验平均、实验平均]比较s1是否优于s2
def cmp_student(s1, s2):
    if s1["分数"] != s2["分数"]:
        return s1["分数"] > s2["分数"]
    else:
        if np.mean(s1["做业"]) != np.mean(s2["做业"]):
            return np.mean(s1["做业"]) > np.mean(s2["做业"])
        else:
            if np.mean(s1["测验"]) != np.mean(s2["测验"]):
                return np.mean(s1["测验"]) > np.mean(s2["测验"])
            else:
                return np.mean(s1["实验"]) > np.mean(s2["实验"])

# 根据分数大小，将学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]): # 比第一名还优秀
            stu_list.insert(0,stu)
        elif not cmp_student(stu, stu_list[-1]): # 比最后一名还差
            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)

手动添加时，逐个输入学生的信息，最后按照分数插入到相应的位置，注意的是，须要保证在输入成绩时确保获取的是数字，不然提示错误须要用户从新输入：

# 输入一个数字
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("输入有误，请输入一个数字！")
            print('\033[0m',end='')

注：相似print("\033[34m",end='')这类语句是控制输出的字体颜色的。下同

从文件中添加时，系统提供了默认文件的选项，直接回车则默认从data_file目录下的学生成绩信息.csv文件导入，由于有些用户是懒得输入文件名的。须要注意的是，导入的文件中，容许成绩选项缺失，若是缺失了，则利用其它成绩从新计算得出。但其它必要信息不能缺失：

# 从文件添加学生信息
# 须要遵循格式：['序号','姓名','学号','分数','排名','做业1','做业2','做业3','做业4', '测验1', '测验2', '实验1', '实验2']
def add_from_file(stu_list):
    print("\033[34m",end='')
    fn = input("请输入文件路径(例如: C:/a.csv, 直接回车则默认为[./data_file/学生成绩信息.csv]) >> ")
    print("\033[0m",end='')
    file_path = './data_file/'+'学生成绩信息.csv' # 默认选项
    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读取csvfile中的文件
        next(csv_reader)  # 跳过文件头
        for row in csv_reader:  # 读取数据
            if find_student_uid(row[2], stu_list) != -INF: # 若是存在学号相同，则不添加
                n_du = n_du + 1
                continue
            work       = [float(x) for x in row[5:9]] #转化做业成绩
            test       = [float(x) for x in row[9:11]] #转化测验成绩
            experiment = [float(x) for x in row[11:]] #转化实验成绩
            score = 0
            if row[3] == '':
                score = calc_score(work, test, experiment) # 考虑到成绩位置为空的状况，从新计算成绩。
            else:
                score = float(row[3])
            stu_info = {'姓名':row[1], '学号':row[2], '做业':work,
                    '测验':test, '实验': experiment, '分数':score}
            add_to_list(stu_info,stu_list)   #将字典数据添加到列表中，插入排序。
            n = n + 1
    print('\033[1;31m')  
    print("从文件["+file_path+"]添加信息成功！共添加 "+str(n)+" 条信息，跳过 "+str(n_du)+" 条重复信息！")
    print('\033[0m')  

    return stu_list

2.2 修改学生信息

这一块比较简单，找到学生信息后，输入相应信息而后修改。大部分都是提示输入的语句。

不过须要注意的是，修改了相应的做业、实验等成绩后，须要更新学生的分数，同时从新计算学生的排名，将该生挪到列表的相应位置上。具体作法在个人代码实现中比较简单，先将该生从列表中移除，从新计算分数后再按照插入排序的思路放进列表便可。这样速度可能会快一些。由于变更信息的只有一个学生，若是再次对整个列表进行排序可能会形成比较大的开销。

2.3 删除学生信息

这一块也相对来讲比较简单，找到学生后，若是确认删除，则直接删除该学生便可。删除后其余学生的次序依然是有序的，无需再作调整。

2.4 查找学生信息

查找学生相关信息是经过学号遍历列表进行搜寻，找到后输出学生的相关信息。

不过我在此基础上，对学生成绩进行了简单的统计，并经过图表的方式进行呈现。可以让老师或学生更直观地看到各科成绩的详细内容，找出本身的优点与不足，便于下次努力改进。（不过这里由于想把两个图拼在一个图上，由于不熟悉操做作了很久^~）

bar1_colors = ['#7199cf','#4fc4aa','#e1a7a2']
labels = np.array(['做业1','做业2','做业3','做业4','测验1','测验2','实验1','实验2'])
name=['做业','测验','实验']
# 统计学生成绩等信息
def statistics_student(stu):
    #=======本身设置开始============
    #标签
    #数据个数
    dataLenth = len(stu["做业"])+len(stu["测验"])+len(stu["实验"])
    #数据
    all_scores = stu["做业"] + stu["测验"] + stu["实验"]
    data = np.array(all_scores)
    average_score=[np.mean(stu["做业"]),np.mean(stu["测验"]),np.mean(stu["实验"])]
    
    #========本身设置结束============
    
    angles = np.linspace(0, 2*np.pi, dataLenth, endpoint=False)
    data = np.concatenate((data, [data[0]])) # 闭合 # #将数据结合起来
    angles = np.concatenate((angles, [angles[0]])) # 闭合
    
    fig = plt.figure(figsize=(8, 4.2), dpi=80)
    ax = fig.add_subplot(121, polar=True)# polar参数！！121表明总行数总列数位置
    ax.plot(angles, data, 'bo-', linewidth=1)# 画线四个参数为x,y,标记和颜色，闲的宽度
    ax.fill(angles, data, facecolor='r', alpha=0.1)# 填充颜色和透明度
    ax.set_thetagrids(angles * 180/np.pi, labels, fontproperties='SimHei')
    ax.set_title("{} 详细成绩雷达图".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轴每一个元素的位置
    ax=fig.add_subplot(133)
    ax.set_xticklabels(name, fontproperties='SimHei')
    ax.set_xticks(xticks)  #设置x轴上每一个标签的具体位置
    ax.set_ylim([0, 100]) # 设置y轴范围
    ax.bar(xticks,average_score,color=bar1_colors)
    ax.set_title("{} 平均成绩柱状图".format(stu["姓名"]),fontproperties='SimHei')
    plt.show()

2.5 打印全体学生成绩信息

这一个功能实现也蛮简单，遍历学生列表，而后调用打印函数逐个进行打印输出便可，这里输出单个学生信息的时候就没有输出统计图的信息了。主要是考虑到人数过多时，输出图的话，可能会致使速度过慢，影响体验。输出完成后会简单统计一下一共有几我的。

2.6 课程成绩统计

在统计成绩这个模块中，因为数据在列表中已是有序的了，因此最高分最低分，中位数的获取都比较容易。而平均分也能够很快得出。（其实我以为，程序的总体结构和思路作好之后，功能模块的实现就方便得多了。）

一样地，在这里我也作了一个图形的统计，利用柱状图展现了各个分数段的人数，方便老师快速了解成绩的分布状况。而后利用了饼状图分析了及格人数/不及格人数的比例，由于在这里不及格的人数为0，因此整块都是及格的蓝色。

画图的代码以下（有了上一张图的经验，这张就好多了）：

## 绘制统计试图
def print_statistics_view(stu_list):
    ##### 数据设置
    range_number = [0,0,0,0,0]  #各分数段人数
    type_number = [0,0]          # 各种型人数[及格,不及格,缺考]
    
    for stu in stu_list:
        count_type(stu, type_number)
        count_range(stu, range_number)
    #### 开始绘图
    fig = plt.figure(figsize=(8, 4), dpi=85)  #总体图的标题
    colors = ['#7199cf', '#4fc4aa', '#00BFFF', '#FF7F50', '#BDB76B']
    #①在121位置上添加柱图，经过fig.add_subplot()加入子图
    ax = fig.add_subplot(121)  
    ax.set_title('各分数段人数统计', fontproperties='SimHei')  #子图标题
    xticks = np.arange(len(range_number))  #生成x轴每一个元素的位置
    bar_width = 0.5  #定义柱状图每一个柱的宽度
    
    #设置x轴标签
    score_range = ['[0,60)','[60,70)','[70,80)','[80,90)','[90,100]']
    ax.set_xticklabels(score_range) 
    ax.set_xticks(xticks)  #设置x轴上每一个标签的具体位置
    #设置y轴的标签
    ax.set_ylabel('人数', fontproperties='SimHei')  
    ax.bar(xticks, range_number, width=bar_width, color=colors, edgecolor='none')  #设置柱的边缘为透明
    #②在122位置加入饼图
    ax = fig.add_subplot(122)
    ax.set_title('及格\不及格占比')
    # 生成同时包含名称和速度的标签
    type_labels = ['及格','不及格']
    pie_labels = ['{}:{}人'.format(type_name, number) for type_name, number in zip(type_labels, type_number)]
    # 画饼状图，并指定标签和对应颜色
    #解决汉字乱码问题
    matplotlib.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']  #使用指定的汉字字体类型（此处为黑体）
    
    ax.pie(type_number, labels=pie_labels, colors=colors, autopct='%1.2f%%')
    ax.axis('equal')   #保证饼图不变形
    plt.show()

2.7 保存学生信息到文件中

在保存到文件时，默认保存到程序目录下的data_file目录里面，用户能够手动输入文件名，也能够直接回车使用默认选项（防止用户懒得输入这么麻烦的东西^_）。

# 文件头
STUDENT_LABEL = ['序号','姓名','学号','分数','排名','做业1','做业2','做业3','做业4', '测验1', '测验2', '实验1', '实验2']
FILE_DIR = './data_file/' #保存文件的目录，默认为当前文件下的data_file目录
# save to file保存到文件
def save_to_file(stu_list):
    print("\033[34m",end='')
    fn = input("请输入文件名(例如: a.csv, 直接回车则默认为[学生成绩信息.csv]) >> ")
    print('\033[0m',end='')
    if fn == '': # 默认选项
        fn = '学生成绩信息.csv'
    elif len(fn) < 5: # 该用户没有输入后缀名
        fn = fn + '.csv'
    elif fn[-4:] != '.csv': # 该用户没有输入后缀名
        fn = fn + '.csv'
    all_values = []
    for index, stu in enumerate(stu_list):
        '''
        一个stu字典实体序列化成咱们想要的格式，便于保存到文件
        index为保存到文件后该实体的序号，与list的序号对应
        '''
        stu_value = [index, stu['姓名'], stu['学号'], stu['分数'], index+1]
        stu_value = stu_value + stu['做业'] + stu['测验'] + stu['实验']
        all_values.append(stu_value)
    with open(FILE_DIR+fn,'w+',newline='') as f:
        writer = csv.writer(f)#建立一个csv的写入器
        writer.writerow(STUDENT_LABEL)#写入标签
        writer.writerows(all_values) #写入样本数据
        f.close()
    print('\033[1;31m')  
    print("保存信息到["+FILE_DIR+fn+"]成功！")
    print('\033[0m')

用户输入自定义的文件名后，因为保存的是CSV格式的文件，所以须要简单修正一下用户输入的文件名（由于有时候可能没有输入后缀名之类的。），而后再读取列表的数据，保存到文件中，以下：

能够看到，因为列表的数据始终是有序的，所以排名与序号是对应的。

2.8 从文件中读取学生信息

从文件读取信息时，遵循的格式和保存的格式是一致的。与从文件中添加信息不一样的是，该功能读取文件中全部的信息添加进一个新的列表，而后丢弃系统原有的列表，使用读取文件生成的新列表。

同时，从文件读取信息时，也容许分数项缺失，若是缺失，则从新计算后存入列表中去。导入文件也提供了默认的文件：

# 从文件导入信息
# 须要遵循格式：['序号','姓名','学号','分数','排名','做业1','做业2','做业3','做业4', '测验1', '测验2', '实验1', '实验2']
def load_from_file():
    print("\033[34m",end='')
    fn = input("请输入文件路径(例如: C:/a.csv, 直接回车则默认为[./data_file/学生成绩信息.csv]) >> ")
    print('\033[0m',end='')
    file_path = FILE_DIR+'学生成绩信息.csv' # 默认选项
    if fn != '':
        file_path = fn
    stu_list = []
    n = 0
    with open(file_path) as csvfile:
        csv_reader = csv.reader(csvfile)  # 使用csv.reader读取csvfile中的文件
        next(csv_reader)  # 跳过文件头
        for row in csv_reader:  # 读取数据
            work       = [float(x) for x in row[5:9]] #转化做业成绩
            test       = [float(x) for x in row[9:11]] #转化测验成绩
            experiment = [float(x) for x in row[11:]] #转化实验成绩
            score = 0
            if row[3] == '':
                score = calc_score(work, test, experiment) # 考虑到成绩位置为空的状况，从新计算成绩。
            else:
                score = float(row[3])
            stu_info = {'姓名':row[1], '学号':row[2], '做业':work,
                    '测验':test, '实验': experiment, '分数':score}
            stu_list.append(stu_info) #
            n = n + 1
    # 若是读取的是本程序输出的，按理说不用排序
    # 但也多是从其余文件读入的数据，因此仍是得作一下排序。
    stu_list.sort(key=lambda d:(d["分数"],np.mean(d["做业"]),np.mean(d["测验"]),np.mean(d["实验"])), reverse = True) # 排好序
    print('\033[1;31m')  
    print("从文件["+file_path+"]导入成功！共 "+str(n)+" 条信息！")
    print('\033[0m')  

    return stu_list

2.9 退出

在退出的时候，我作了一个小提示，提示用户是否保存当前数据到文件中去。由于有时候若是不提醒用户的话，用户可能因为疏忽而忘记了保存到文件，一旦退出程序则数据就丢失了。

3 小结

这个程序断断续续写了很久，主要是想把这个做业给作的完善一些。尽管这是一个小小的project，可是若是能充分考虑各方面的因素，功能上作到尽量完美，程序上尽量作到健壮，也是一件并不简单的事情。

固然了，一些元素都是基于我本身我的的简单思考而设计实现的需求，并无作过相关实际的调研问询，所可能会存在不合理的地方，但愿各位读者嘴下留情。​

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