在省略号处填写一行或多行代码，完成如下功能。同时，在考生文件夹下有个文件 data . txt ，其中记录了2019年 QS 全球大学排校信息，示例如下： 1，麻省理工学院，美国 2，斯坦福大学，美国 3，哈佛大学，美国 第1列为排名，第2列为学校名称，第3列为学校所属的国家，字段之间用’，’隔开。程序读取 data . txt 文件内容，统计出现的国家个数以及每个国家上榜大学的数量及名称 输出结果格式示例如下： 英国：5：牛津大学 剑桥大学 帝国理工学院 伦敦大学学院 爱丁堡大学 瑞士：1：苏黎世联邦理工学院 f = open (' data . txt ',' r ') for line in f : …… for d in unis : print ({:>4):(:>4):()'. format (——）

可以使用字典（dict）来统计每个国家上榜大学的数量及名称。具体代码如下：

country_dict = {}
with open('data.txt', 'r') as f:
    for line in f:
        line = line.strip()  # 去掉行末的换行符
        rank, name, country = line.split(',')  # 拆分排名、学校名称和国家
        if country in country_dict:
            country_dict[country]['count'] += 1
            country_dict[country]['unis'].append(name)
        else:
            country_dict[country] = {'count': 1, 'unis': [name]}

# 输出结果
for country, info in country_dict.items():
    print('{}: {}: {}'.format(country, info['count'], ' '.join(info['unis'])))

解释一下代码：

首先，我们创建一个空的字典 `country_dict`，用于统计每个国家上榜大学的数量及名称。

然后，我们打开文件 `data.txt`，逐行读取文件内容。对于每一行，我们先使用 `strip()` 方法去掉行末的换行符，然后使用 `split(',')` 方法将排名、学校名称和国家拆分出来。

接着，我们判断当前国家是否已经在字典中出现过。如果已经出现过，就将该国家的大学数量加 1，并将当前学校名称加入该国家的大学名称列表中。如果没有出现过，就创建一个新的字典项，将该国家的大学数量设为 1，并将当前学校名称作为该国家的第一个大学名称。

最后，我们遍历字典 `country_dict`，输出每个国家的名称、上榜大学数量和上榜大学名称列表。其中，`info['unis']` 是一个列表，我们使用 `' '.join(info['unis'])` 将其中的学校名称用空格连接起来，形成一个字符串。