根据提示，在右侧编辑器Begin-End区间补充代码，实现将file_1和file_2文件中的数字，按从小到大的顺序排序，并将结果写入file_3文件中。 提示：可以新建空列表，将读取的文件内容通过extend方法，添加到空列表，通过sort排序，然后将列表写入file_3文件。

with open("file_1.txt", "r") as f1, open("file_2.txt", "r") as f2, open("file_3.txt", "w") as f3:
    # 读取文件内容并添加到空列表中
    lst = []
    lst.extend(f1.read().split())
    lst.extend(f2.read().split())
    # 将列表中的元素转换成整数类型并排序
    lst = sorted([int(x) for x in lst])
    # 将排序后的结果写入file_3文件中
    for i in lst:
        f3.write(str(i) + "\n")

注：假设file_1.txt和file_2.txt中每行都只包含一个数字。

相关问题

根据提示以及示例，在右侧编辑器 Begin-End 区间补充代码，完善函数 get_data()，批量爬取古诗词作者。src/step1/test.html 为爬取网页的效果代码，可以使用开发者工具审查元素，获取 XPath 的路径信息

为了帮助您完成这个任务，我们需要先了解一下HTML结构和XPath的选择器。在这个场景中，我们假设 `test.html` 文件包含了一个列表，其中包含古诗词作者的信息，每个作者的信息都存储在一个类似 `<li>` 的元素内。以下是一个简单的代码框架，展示了如何使用Python的BeautifulSoup库来抓取这些数据：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

def get_data():
    # 发送请求获取页面内容
    url = "file:///path/to/src/step1/test.html"  # 将这里的URL替换为实际文件路径
    response = requests.get(url)

    # 检查请求是否成功
    if response.status_code == 200:
        # 解析HTML内容
        soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

        # 使用XPath选择器找到所有包含作者信息的元素
        authors_xpath = ".//li[contains(@class, 'author')]"

        # 找到并存储作者列表
        authors_list = soup.select(authors_xpath)
        
        # 定义一个空列表来保存结果
        authors = []

        # 遍历每个作者元素
        for author_element in authors_list:
            # 提取作者名称
            author_name = author_element.find('span', class_='name').text
            # 添加到结果列表
            authors.append(author_name)

        return authors
    else:
        print("Failed to fetch the data.")
        return None

# 调用函数并打印结果
authors = get_data()
if authors:
    for i, author in enumerate(authors, start=1):
        print(f"{i}. {author}")

请在右侧编辑器Begin-End处补充代码，读取def studen(file_name)函数中file_name文件的内容，将其转换为结构化数组并筛选年龄在10岁之上的平均score，要求结果保留一位小数位即可。 file_name文件的 格式如下（数据并非下表中展示数据）： name age score Emma 11 70 Edith 12 80

好的，您可以使用如下Python代码实现：

import numpy as np

def student(file_name):
    data = np.genfromtxt(file_name, delimiter='\t', dtype=[('name', 'U10'), ('age', int), ('score', float)])
    mask = data['age'] >= 10
    avg_score = round(np.mean(data['score'][mask]), 1)
    return avg_score

首先，我们使用NumPy库中的`genfromtxt()`函数读取文件`file_name`，并指定分隔符为制表符`\t`，数据类型为一个由三个元素组成的元组，分别是姓名（字符串类型）、年龄（整数类型）和分数（浮点数类型）。然后，我们使用布尔掩码`mask`筛选出年龄在10岁及以上的学生，并使用NumPy库中的`mean()`函数计算这些学生的平均分数，并通过`round()`函数保留一位小数。最后，我们将平均分数作为函数的返回值。