本文主要是介绍复旦大学Python程序设计大作业(略有修改)，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
要求：分析某水果连锁店的csv格式进货和销售数据（UTF-8 编码），用户输入数据所在文件夹（例如 D:\data）,在该数据文件夹下面 有in、out两个文件夹。连锁店有很多家，每个连锁店有三位数的编号。每家连锁店有以编号为名的2个文件分别存放在上述两个文件夹里，例如：123号连锁店在in文件夹里有123in.csv，在out文件夹里有123out.csv。
文件样例：
123in.csv内容如下：
订单号,日期,商品名称,进货价格,进货数量
1001,2023-09-01,苹果,2.2,10
1002,2023-09-05,苹果,2.7,8
1003,2023-09-06,香蕉,2.9,10
1004,2023-10-01,香蕉,2.8,5
1005,2023-11-03,苹果,2.5,6
1007,2024-01-03,苹果,2.5,4
1008,2024-01-03,苹果,2.5,8
321in.csv内容如下：
订单号,日期,商品名称,进货价格,进货数量
1001,2023-09-04,苹果,2.2,15
1002,2023-10-04,橙子,2.6,25
1003,2023-11-04,苹果,2.7,10
1004,2023-12-04,苹果,2.5,5
1005,2024-01-02,橙子,2.7,6
1006,2024-01-05,香蕉,2.7,15
123out.csv 内容如下：
订单号,日期,商品名称,销售价格,销售数量
1001,2023-09-14,苹果,3.5,18
1002,2023-09-15,香蕉,4.2,5
1003,2023-10-14,苹果,3.5,5
1004,2023-11-05,香蕉,4,3
1005,2023-12-14,橙子,3.6,3
1006,2024-01-05,苹果,3.5,10
321out.csv 内容如下：
订单号,日期,商品名称,销售价格,销售数量
1001,2023-09-13,苹果,3.3,4
1002,2023-10-15,橙子,4,20
1003,2023-11-13,苹果,3.5,10
1005,2023-12-18,苹果,4,1
1006,2024-01-15,橙子,4,5
1007,2024-01-15,香蕉,4,15
请分析每家连锁店的上述两个文件，进货成本=进货价格*进货数 量，销售额=销售价格*销售数量，利润=销售额-进货成本。计算得出：
1.按时间顺序输出每月（格式xxxx年xx月）利润最大的连锁店编号。
2.根据所有连锁店的总销售额，按时间顺序输出每月（格式xxxx年xx月）销售最好的商品名称。
样例数据文件对应的输出示例为：
2023年09月：123连锁店利润最大,商品苹果销售最好
2023年10月：321连锁店利润最大,商品橙子销售最好
2023年11月：321连锁店利润最大,商品苹果销售最好
2023年12月：123连锁店利润最大,商品橙子销售最好
2024年01月：321连锁店利润最大,商品香蕉销售最好
完整代码如下：
import os
storename=os.listdir(".//out/") #商店名称列表
best=dict()#销售最好的商品
profit=dict()#利润最好的商店
for x in range(0,len(storename)): #打开所有文件store_id=str(storename[x])[0:3] #店序号with open(".//out/"+str(store_id)+"out.csv", 'r',encoding="UTF-8") as file: #依次循环打开店序号对应的销售文件raw_data=file.readlines()#读取销售文件remove = ['\n'] #去掉空值shopping= [x for x in raw_data if x not in remove]file_in=open(".//in/"+str(store_id)+"in.csv", 'r',encoding="UTF-8") #打开店序号对应的进货文件shopping_in=file_in.readlines() for line in shopping[1:]:sell_date=line.split(",")[1][0:7] #销售日期(到月)sell_name=line.split(",")[2] #销售名称sell_price=line.split(",")[3] #销售价格sell_count=line.split(",")[4] #销售数量if sell_date in best: #按月统计销售最好的商品if sell_name in best[sell_date]: #若有重复商品，累加best[sell_date].update({sell_name:best[sell_date][sell_name]+float(sell_price)*float(sell_count)})else: #若没有，新加best[sell_date].update({sell_name:float(sell_price)*float(sell_count)})else:#没有月商品销售数据，新建best[sell_date]={sell_name:float(sell_price)*float(sell_count)} if sell_date in profit: #统计销售最好的商店if store_id in profit[sell_date]: #若有此店，累加profit[sell_date].update({store_id:profit[sell_date][store_id]+float(sell_price)*float(sell_count)})else:#若无此店，新建profit[sell_date].update({store_id:float(sell_price)*float(sell_count)})else:#无日期profit[sell_date]={store_id:float(sell_price)*float(sell_count)}for line_in in shopping_in[1:]:buy_date=line_in.split(",")[1][0:7] #购入日期(到月)buy_name=line_in.split(",")[2] #购入名称buy_price=line_in.split(",")[3] #购入价格buy_count=line_in.split(",")[4] #购入数量if buy_date in profit: #统计利润最好的商店if store_id in profit[buy_date]:#日期内有此店profit[buy_date].update({store_id:round(profit[buy_date][store_id]-float(buy_price)*float(buy_count),2)})else:#日期内无此店for storeid in profit[buy_date].keys():profit[buy_date]={storeid:profit[buy_date][storeid]}|{store_id:round(0-float(buy_price)*float(buy_count),2)} else:#无日期情形profit[buy_date]={store_id:round(0-float(buy_price)*float(buy_count),2)}file_in.close()file.close()
for i in best.keys():#取极值t_best=-1000 #设销售初值t_profit=-1000 #设利润初值for v_best in best[i].values(): #依次比较销售最好t_best=v_best if (t_best<v_best) else t_bestfor v_profit in profit[i].values(): #依次比较利润最好t_profit=v_profit if (t_profit<v_profit) else t_profitkeys=list(best[i].keys())[list(best[i].values()).index(t_best)]fits=list(profit[i].keys())[list(profit[i].values()).index(t_profit)]print(i[0:4]+'年'+i[5:]+"月："+fits+"连锁店利润最大,商品"+keys+"销售最好") 这篇关于复旦大学Python程序设计大作业(略有修改)的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
