设计3个字典dict_a、dict_b、dict_c，每个字典中存储了一个学生的信息，包括name和id。把这3个字典存储到一个列表student中，遍历这个列表，输出每个学生的信息。 说明： 测试用例：输入为空，输出为： name is:Zhang San, student ID is:95001 name is:Li Si, student ID is:95002 name is:Wang Wu, student ID is:95003

好的，我可以帮你实现这个程序，以下是Python代码：

dict_a = {'name': 'Zhang San', 'id': '95001'}
dict_b = {'name': 'Li Si', 'id': '95002'}
dict_c = {'name': 'Wang Wu', 'id': '95003'}

student = [dict_a, dict_b, dict_c]

for s in student:
    print(f"name is:{s['name']}, student ID is:{s['id']}")

运行结果为：

name is:Zhang San, student ID is:95001
name is:Li Si, student ID is:95002
name is:Wang Wu, student ID is:95003

即输出了每个学生的姓名和学号。

相关问题

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：

# 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：

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>}