设计一个数据结构,存储班级中所有同学的本学期五门课程的成绩信息 , 包含三个元素,分别是学号,姓名,成绩。 设计出该结构进行存储,为了简化,学号为1~100, 学号为1的同学姓名为 “A1”, 学号为30的同学姓名为”A30”,每个同学每门课程的成绩均为随机生成的一个60~100之间的随机数。 (1)当结构为dic = {1:[“A1”,[60,60,60,60,60 ]]}时,【不使用序列化方法】 ①把如上数据写入名字为score.txt的文件中。以字符串形式写入。 ②读出score.txt文件中的内容到内存中,并使用循环对读出的字典进行控制台输出。 (2)当结构为[ {1:{ “A1”:[ 60,60,60,60,60]} }, {2:{“A2”:[ 60,60,60,60,60]} }……] 【不使用序列化方法】 ①把如上数据写入名字为score.txt的文件中。以字符串形式写入。 ②读出score.txt文件中的内容到内存中,并使用循环对读出的内容进行控制台输出。 ③使用序列化的方法,分别把(1)和(2)的内容写入文件,然后再从文件中读出。

时间: 2024-02-28 21:57:38 浏览: 22
(1) 不使用序列化方法: ①写入文件: ```python import random # 生成数据 data = {} for i in range(1, 101): name = "A" + str(i) scores = [random.randint(60, 100) for _ in range(5)] data[i] = [name, scores] # 写入文件 with open("score.txt", "w") as f: for key, value in data.items(): line = str(key) + ":" + str(value[0]) + "," + ",".join(str(x) for x in value[1]) + "\n" f.write(line) ``` ②读出文件: ```python # 读出文件 with open("score.txt", "r") as f: for line in f: line = line.strip() if line: parts = line.split(":") key = int(parts[0]) value = parts[1].split(",") name = value[0] scores = [int(x) for x in value[1:]] print(key, name, scores) ``` (2) 不使用序列化方法: ①写入文件: ```python import random # 生成数据 data = [] for i in range(1, 101): name = "A" + str(i) scores = [random.randint(60, 100) for _ in range(5)] item = {i: {name: scores}} data.append(item) # 写入文件 with open("score.txt", "w") as f: for item in data: for key, value in item.items(): line = str(key) + ":" + str(value) + "\n" f.write(line) ``` ②读出文件: ```python # 读出文件 with open("score.txt", "r") as f: for line in f: line = line.strip() if line: parts = line.split(":") key = int(parts[0]) value = eval(parts[1]) name, scores = list(value.items())[0] print(key, name, scores) ``` ③使用序列化方法: ```python import random import pickle # 生成数据 data1 = {} for i in range(1, 101): name = "A" + str(i) scores = [random.randint(60, 100) for _ in range(5)] data1[i] = [name, scores] data2 = [] for i in range(1, 101): name = "A" + str(i) scores = [random.randint(60, 100) for _ in range(5)] item = {i: {name: scores}} data2.append(item) # 序列化并写入文件 with open("score1.bin", "wb") as f: pickle.dump(data1, f) with open("score2.bin", "wb") as f: pickle.dump(data2, f) # 读出并反序列化 with open("score1.bin", "rb") as f: data1 = pickle.load(f) for key, value in data1.items(): print(key, value[0], value[1]) with open("score2.bin", "rb") as f: data2 = pickle.load(f) for item in data2: for key, value in item.items(): name, scores = list(value.items())[0] print(key, name, scores) ```

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