练习：数据处理脚本 📊

目标

假设你是一个班级的助教，手上有一份学生成绩数据。你的任务是写一个脚本来：

1. 解析数据 — 把原始文本变成可操作的数据结构
2. 计算统计信息 — 平均分、最高分、最低分
3. 找出优等生和需要关注的学生
4. 生成一份文字报告

这个练习的核心是数组/列表操作和对象/字典操作 —— 你在前面几个模块学到的东西，现在要全部串起来用了。

样本数据

我们用一个简单的"CSV 风格"字符串来模拟数据（实际开发中你可能从文件读取，但原理一样）：

加载代码编辑器中……

任务分解

别试图一口气写完！我们把大任务拆成小步骤。

第一步：解析数据

把上面的原始字符串变成一个结构化的列表/数组。每个学生应该是一个字典/对象，大概长这样：

{ name: "张三", chinese: 85, math: 92, english: 78 }

加载代码编辑器中……

💡 第一步提示

Python:

• raw.strip().split("\n") 把文本按行拆开
• line.split(",") 把每行按逗号拆开
• int("85") 把字符串转数字
• 列表推导式写起来很优雅：[{"name": parts[0], ...} for parts in ...]

JavaScript:

• raw.trim().split("\n") 同理
• line.split(",") 同理
• Number("85") 或 parseInt("85") 转数字
• .map() 就是 JS 版的列表推导式

第二步：计算每个学生的平均分

给每个学生对象加一个 average 字段。

加载代码编辑器中……

第三步：找出最高分和最低分

写两个函数，分别找出平均分最高和最低的学生。

加载代码编辑器中……

第四步：生成报告

把前面所有结果组合起来，输出一份像样的文字报告：

========== 班级成绩报告 ==========
学生人数: 8
全班平均分: 82.1

🏆 最高分: 赵六（95.0分）
⚠️ 最低分: 钱七（57.7分）

--- 各科平均 ---
语文: 82.5
数学: 81.4
英语: 83.3

--- 优秀学生（平均分≥90）---
  赵六: 95.0
  李四: 91.0

--- 需关注学生（平均分<60）---
  钱七: 57.7
==================================

这一步主要考验你的字符串格式化和筛选/过滤能力。

完整参考答案

🔑 点击展开 Python 完整答案

raw_data = """张三,85,92,78
李四,90,88,95
王五,72,65,80
赵六,95,98,92
钱七,60,55,58
孙八,88,76,90
周九,78,82,85
吴十,92,95,88"""

def parse_data(raw):
    students = []
    for line in raw.strip().split("\n"):
        parts = line.split(",")
        students.append({
            "name": parts[0],
            "chinese": int(parts[1]),
            "math": int(parts[2]),
            "english": int(parts[3]),
        })
    return students

def add_averages(students):
    for s in students:
        avg = (s["chinese"] + s["math"] + s["english"]) / 3
        s["average"] = round(avg, 1)

def subject_average(students, subject):
    total = sum(s[subject] for s in students)
    return round(total / len(students), 1)

def generate_report(students):
    add_averages(students)

    all_avg = round(
        sum(s["average"] for s in students) / len(students), 1
    )
    top = max(students, key=lambda s: s["average"])
    bottom = min(students, key=lambda s: s["average"])

    excellent = [s for s in students if s["average"] >= 90]
    at_risk = [s for s in students if s["average"] < 60]

    print("=" * 35)
    print("       班级成绩报告")
    print("=" * 35)
    print(f"学生人数: {len(students)}")
    print(f"全班平均分: {all_avg}")
    print()
    print(f"最高分: {top['name']}（{top['average']}分）")
    print(f"最低分: {bottom['name']}（{bottom['average']}分）")
    print()
    print("--- 各科平均 ---")
    print(f"语文: {subject_average(students, 'chinese')}")
    print(f"数学: {subject_average(students, 'math')}")
    print(f"英语: {subject_average(students, 'english')}")
    print()
    print("--- 优秀学生（平均分>=90）---")
    for s in excellent:
        print(f"  {s['name']}: {s['average']}")
    if not excellent:
        print("  （无）")
    print()
    print("--- 需关注学生（平均分<60）---")
    for s in at_risk:
        print(f"  {s['name']}: {s['average']}")
    if not at_risk:
        print("  （无）")
    print("=" * 35)

students = parse_data(raw_data)
generate_report(students)

🔑 点击展开 JavaScript 完整答案

const rawData = `张三,85,92,78
李四,90,88,95
王五,72,65,80
赵六,95,98,92
钱七,60,55,58
孙八,88,76,90
周九,78,82,85
吴十,92,95,88`

function parseData(raw) {
  return raw.trim().split("\n").map((line) => {
    const parts = line.split(",")
    return {
      name: parts[0],
      chinese: Number(parts[1]),
      math: Number(parts[2]),
      english: Number(parts[3]),
    }
  })
}

function addAverages(students) {
  for (const s of students) {
    const avg = (s.chinese + s.math + s.english) / 3
    s.average = Math.round(avg * 10) / 10
  }
}

function subjectAverage(students, subject) {
  const total = students.reduce((sum, s) => sum + s[subject], 0)
  return Math.round((total / students.length) * 10) / 10
}

function generateReport(students) {
  addAverages(students)

  const allAvg = Math.round(
    (students.reduce((sum, s) => sum + s.average, 0) / students.length) * 10
  ) / 10

  const top = students.reduce((best, s) =>
    s.average > best.average ? s : best
  )
  const bottom = students.reduce((worst, s) =>
    s.average < worst.average ? s : worst
  )

  const excellent = students.filter((s) => s.average >= 90)
  const atRisk = students.filter((s) => s.average < 60)

  console.log("=".repeat(35))
  console.log("       班级成绩报告")
  console.log("=".repeat(35))
  console.log(`学生人数: ${students.length}`)
  console.log(`全班平均分: ${allAvg}`)
  console.log()
  console.log(`最高分: ${top.name}（${top.average}分）`)
  console.log(`最低分: ${bottom.name}（${bottom.average}分）`)
  console.log()
  console.log("--- 各科平均 ---")
  console.log(`语文: ${subjectAverage(students, "chinese")}`)
  console.log(`数学: ${subjectAverage(students, "math")}`)
  console.log(`英语: ${subjectAverage(students, "english")}`)
  console.log()
  console.log("--- 优秀学生（平均分>=90）---")
  if (excellent.length > 0) {
    for (const s of excellent) {
      console.log(`  ${s.name}: ${s.average}`)
    }
  } else {
    console.log("  （无）")
  }
  console.log()
  console.log("--- 需关注学生（平均分<60）---")
  if (atRisk.length > 0) {
    for (const s of atRisk) {
      console.log(`  ${s.name}: ${s.average}`)
    }
  } else {
    console.log("  （无）")
  }
  console.log("=".repeat(35))
}

const students = parseData(rawData)
generateReport(students)

🏋️AI 练习

完成基础版本之后，试试这些扩展：

1. 排序输出 — 按平均分从高到低排列所有学生
2. 等级划分 — A（90+）、B（80-89）、C（70-79）、D（60-69）、F（<60），统计每个等级的人数
3. 单科冠军 — 找出每一科的最高分是谁
4. 及格率 — 计算每科的及格率（>=60 的比例）

问问 AI

把你的代码贴给 AI，问它："这段数据处理代码有没有可以用更函数式风格改写的地方？比如用 map/filter/reduce 替代 for 循环。"

对比一下"命令式"和"函数式"两种写法，感受它们各自的优缺点。