设计三个字典dict_a、dict_b和dict_c,每个字典中存储了一个学生的信息,包括name和id,然后把这三个字典存储到一个列表student中,遍历这个列表,将其中每个人的所有信息都打印出来。

时间: 2023-06-04 13:05:22 浏览: 1584
这是一个关于编程的问题,我可以为您解答。下面是代码实现: ``` # 创建三个字典存储学生信息 dict_a = {'name': '张三', 'id': '001'} dict_b = {'name': '李四', 'id': '002'} dict_c = {'name': '王五', 'id': '003'} # 将三个字典存储到一个列表中 student = [dict_a, dict_b, dict_c] # 遍历列表,打印每个人的信息 for stu in student: print("姓名:", stu['name'], "学号:", stu['id']) ``` 输出结果如下: ``` 姓名: 张三 学号: 001 姓名: 李四 学号: 002 姓名: 王五 学号: 003 ```
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def xlsx_L001_L008(df_A_0_1,file_name_step3_A0,file_name_step3_A1,dict_A0,dict_A1):

这个函数 `xlsx_L001_L008` 可能是某个项目中的辅助函数,用于处理和操作Excel数据。其输入参数包括: 1. `df_A_0_1`: 这是一个Pandas DataFrame对象,可能是从其他源获取的原始数据或者经过初步处理的数据集。 2. `file_name_step3_A0`, `file_name_step3_A1`: 这两个参数可能是字符串,表示目标Excel文件的名称,其中后缀步长可能代表不同的阶段或者是针对不同部分的数据。 3. `dict_A0`, `dict_A1`: 这两个可能是字典类型,可能存储了一些元数据、规则或者映射信息,用于指导如何对DataFrame进行进一步操作,比如筛选、分类等。 函数的具体功能未在给出的上下文中详细说明,但从名字推测,它可能涉及到将数据集按照某种规则或者基于 `dict_A0` 和 `dict_A1` 中的信息分为两部分(A0和A1),然后分别写入到对应的Excel文件 `file_name_step3_A0` 和 `file_name_step3_A1` 中,可能是为了进行更精细的数据分析或组织。 由于缺少具体的实现细节,可以假设这个函数可能执行类似这样的操作: ```python # 省略了具体实现的细节 for key in dict_A0.keys(): filtered_df = df_A_0_1[df_A_0_1[key] == dict_A0[key]] filtered_df.to_excel(file_name_step3_A0, sheet_name=key, index=False) for key in dict_A1.keys(): filtered_df = df_A_0_1[df_A_0_1[key] == dict_A1[key]] filtered_df.to_excel(file_name_step3_A1, sheet_name=key, index=False) ``` 完成上述操作后,每个键值对会生成一个新的工作表。

python __new__,__name__,__bases__,__dict__

__new__是一个特殊的静态方法,用于创建一个类的实例。它是在__init__方法之前调用的,用于创建并返回一个新的实例对象。__new__方法接收的参数是类本身和其他任意参数,返回一个新的实例对象。 __name__是一个特殊的属性,用于获取当前模块的名称。在一个模块中,__name__的值是字符串"__main__",表示该模块是主程序入口。在其他模块中,__name__的值是模块的名称。 __bases__是一个特殊的属性,用于获取一个类的所有基类。它返回一个元组,包含了该类的所有直接基类。 __dict__是一个特殊的属性,用于获取一个类或对象的所有属性和方法。它返回一个字典,包含了该类或对象的所有属性和方法的名称和值。 下面是一个演示例子: ```python class MyClass: def __new__(cls, *args, **kwargs): print("__new__ is called") return object.__new__(cls) def __init__(self, x, y): print("__init__ is called") self.x = x self.y = y print("__name__:", __name__) print("__bases__:", MyClass.__bases__) print("__dict__:", MyClass.__dict__) ``` 执行结果: ``` __name__: __main__ __bases__: (<class 'object'>,) __dict__: {'__module__': '__main__', '__new__': <function MyClass.__new__ at 0x7f8e3e4e0d08>, '__init__': <function MyClass.__init__ at 0x7f8e3e4e0d90>, '__dict__': <attribute '__dict__' of 'MyClass' objects>, '__weakref__': <attribute '__weakref__' of 'MyClass' objects>} ```
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# 用字符串来存储最原始的球员信息 player_infos = """Carmelo Anthony,Portland Trail Blazers,SF; Anthony Davis,Los Angeles Lakers,PF; LeBron James,Los Angeles Lakers,SF; Kevin Durant,Brooklyn Nets,SF; James Harden,Brooklyn Nets,PG; Kyrie Irving,Brooklyn Nets,SG; Damian Lillard,Portland Trail Blazers,PG""" # 将原始字符串通过split方法以分号来切割,得到一个列表,并赋值给一个变量 player_infos_list = player_infos.split(';') # 创建一个空字典,用于存储{球队:球员信息列表} team_dict_ = {} # 遍历刚才切割得到的列表,每一个元素都是一个球员信息的字符串 for player_str in player_infos_list: # 将球员字符串通过逗号进行再次切割,得到一个列表,列表里面包含了一个球员的三个特征 player = player_str.split(',') # 获取球员姓名 player_name = player[0].strip() # 获取球员的球队 player_team = player[1].strip() # 获取球员的位置 player_position = player[2].strip() # 将球员信息构建为一个字典 player_info_dic = {"name": player_name, "team": player_team, "position": player_position} # 首先判断球队在不在定义的team_dict里面,如果不在,就为team_dict增加一对键值对,键为球队,值为一个空列表 if player_team not in team_dict: team_dict[player_team] = [] # 然后将球员信息追加到这个列表里面,当循环走完,team_dict里面就存储了所有的球队和球员信息 team_dict[player_team].append(player_info_dic) # team_dict里面获取所有的球队信息,并拼成一个字符串 teams = '|'.join(list(team_dict.keys())) # 通过input函数让用户输入需要查询的球队 team = input("请输入你要查询的球队%s:" % teams) # 利用字典的键索引拿到该球队所有的球员信息列表 team_info = team_dict[team] # 打印表头 print('+' + '-' * 67 + '+') # 这里使用了字符串的center方法和字符串的格式化表达 print("|%s|%s|%s|" % ( 'name'.center(25), 'team'.center(30), 'position'.center(10) )) print('+' + '-' * 67 + '+') # 遍历球员信息列表,格式化打印每个球员信息 for player_info in team_info: print("|%s|%s|%s|" % ( player_info['name'].center(25), player_info['team'].center(30), player_info['position'].center(10), )) print('+' + '-' * 67 + '+')

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