python-labs/TEMA9/test.md

Индивидуальное контрольное задание по теме 9 вариант 6

Анисенков Павел А-01-23

Задание

1. Создайте модуль М1, содержащий две функции:

• функция 1: аргумент - словарь с исходными данными (ключи - страны, значения - списки с 2 значениями: население, объем некоторого ресурса); функция должна создать два списка: список стран и список с элементами - для каждой страны значение ресурса на душу населения, а также значение отношения суммарных ресурсов к суммарному населению;

• функция 2: аргумент - словарь, такой же, как в функции1; функция должна построить столбиковую диаграмму, демонстрирующую распределение ресурса по странам.

2. Создайте еще один модуль М2, в котором должны выполняться операции:

• запрашивается и вводится имя бинарного файла, проверяется его наличие, и если он существует, то из него считывается объект-словарь с исходными данными;

• вызывается функция 1 и отображаются результаты;

• вызывается функция 2.

3. Создайте модуль М0 - главную программу, которая вызывает М2 и после завершения ее работы записывает полученные результаты в текстовый файл Res3030.txt.

4. Проверьте программу с данными о запасах угля в разных странах:

США 302 23.2

Россия 146 15.1

Австралия 28 14

Китай 1443 13.3

Индия 1415 10.3

Германия 83 3.3

Решение

Сначала создадим бинарный файл с данными:

import pickle

data = {
    "США": [302, 23.2],
    "Россия": [146, 15.1],
    "Австралия": [28, 14.0],
    "Китай": [1443, 13.3],
    "Индия": [1415, 10.3],
    "Германия": [83, 3.3]
}

f = open("ugol.dat", "wb")
pickle.dump(data, f)
f.close()
print("Бинарный файл ugol.dat создан.")


M1
import pylab
def func1(data_dict):
    """
    Аргумент: словарь {страна: [население, ресурс]}
    Возвращает:
        - список стран,
        - список ресурс/душу,
        - общее отношение суммарных ресурсов к суммарному населению
    """
    countries = []
    per_capita = []
    total_pop = 0.0
    total_res = 0.0

    for country, values in data_dict.items():
        pop = values[0]
        res = values[1]
        countries.append(country)
        per_capita.append(res / pop if pop != 0 else 0)
        total_pop += pop
        total_res += res

    overall_ratio = total_res / total_pop if total_pop != 0 else 0
    return countries, per_capita, overall_ratio


def func2(data_dict):
    """
    столбиковая диаграмма распределения ресурсов по странам.
    """
    countries = list(data_dict.keys())
    resources = []
    for country in countries:
        resources.append(data_dict[country][1])

    pylab.figure(figsize=(10, 5))
    pylab.bar(countries, resources, color='blue')
    pylab.title("Распределение угля по странам (трлн т)")
    pylab.xlabel("Страны")
    pylab.ylabel("Запасы угля")
    pylab.tight_layout()
    pylab.show()


M2
import os
import pickle
from M1 import func1, func2

filename = input("Введите имя файла с данными: ").strip()

f = open(filename, "rb")
data = pickle.load(f)
f.close()

countries, per_capita, overall_ratio = func1(data)

print("\nСтраны и ресурс на душу населения:")
for i in range(len(countries)):
    print(f"{countries[i]}: {per_capita[i]:.6f} трлн т/млн чел")

print(f"\nОбщее отношение суммарных ресурсов к суммарному населению: {overall_ratio:.6f}")

func2(data)

result_countries = countries
result_per_capita = per_capita
result_overall = overall_ratio
result_data = data

M0
import os
import M2

output_lines = []
output_lines.append("Результаты анализа данных о запасах угля")

for country, value in zip(M2.result_countries, M2.result_per_capita):
    line = f"{country}: {value:.6f} трлн т/млн чел"
    output_lines.append(line)

output_lines.append(f"\nОбщее отношение ресурсов к населению: {M2.result_overall:.6f}")

f = open("Res3030.txt", "w", encoding="utf-8")
for line in output_lines:
    f.write(line + "\n")
f.close()

print("\nРезультаты записаны в файл Res3030.txt")

Отображение результата:

Введите имя файла с данными: ugol.dat

Страны и ресурс на душу населения:
США: 0.076821 трлн т/млн чел
Россия: 0.103425 трлн т/млн чел
Австралия: 0.500000 трлн т/млн чел
Китай: 0.009217 трлн т/млн чел
Индия: 0.007279 трлн т/млн чел
Германия: 0.039759 трлн т/млн чел

Общее отношение суммарных ресурсов к суммарному населению: 0.023178

Результаты записаны в файл Res3030.txt