{ "cells": [ { "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ " Ф.И.О." ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ "# Лабораторная работа № 4" ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ "### Словари, файлы в Python" ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ "**1.**\tВ файле input.txt хранится англо-русский словарь. Создать русско-английский словарь и сохранить его в отсортированном виде в файле output.txt. \n", " \n", "**input.txt**\n", "\n", "*apple – лесть, яблоко \n", "soap – лесть, мыло \n", "foam – мыло, пена*\n", " \n", "**output.txt** \n", "\n", "*лесть – apple, soap \n", "мыло – foam, soap \n", "пена – foam \n", "яблоко – apple* \n" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": null, "metadata": {}, "outputs": [], "source": [] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ "**2.**\tИгра «Знаешь ли ты своих друзей?». Имеется каталог с файлами, содержащими анкетные данные друзей. Все файлы имеют одинаковый формат. \n", "\n", "#### Имя\n", "*Иван*\n", "#### Фамилия\n", "*Иванов* \n", "#### Возраст \n", "*24* \n", "#### Любимая еда \n", "*Пицца* \n", "#### Музыкальная группа \n", "*Nirvana* \n", "#### Заветная мечта \n", "*Прыгнуть с парашютом*\n", "\n", "\n", "Сохранить все данные в словарь (ключи – имена и фамилии пользователей, значения – все остальное). \n", "Затем программа случайным образом загадывает любую категорию (кроме имени и фамилии), выводит ее значение и предлагает угадать, что это был за друг. Если игрок не угадывает – предлагается другая категория. Если игрок не угадал по всем категориям, программа выдает правильный ответ.\n" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": null, "metadata": {}, "outputs": [], "source": [] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ "**3.**\tСоздайте словарь, где ключами являются числа, а значениями – строки. Примените к нему метод items(), полученный объект dict_items передайте в написанную вами функцию, которая создает и возвращает новый словарь, обратный исходному, т.е. ключами являются строки, а значениями – числа или списки чисел." ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": null, "metadata": {}, "outputs": [], "source": [] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ "**4.**\tИмеется каталог X, содержащий файлы и другие каталоги. Создать копию структуры каталогов, где каждый файл *.txt обрабатывается следующим образом: первой строкой вставляется число строк в исходном файле, а последней строкой – уровень вложенности в каталог X. Остальные файлы пропускаются. Сам каталог X и его содержимое изменяться не должны." ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": null, "metadata": {}, "outputs": [], "source": [] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ "**5.**\tНапишите программу, которая для заданного каталога создает подкаталоги, соответствующие дате создания каждого отдельного файла, и перемещает каждый файл в соответствующий дате каталог." ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": null, "metadata": {}, "outputs": [], "source": [] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ "**6.**\tИз файлов *shop1.txt* и *shop2.txt* считываются прайс-листы (наименование товара – цена). Необходимо объединить два прайс-листа так, чтобы если наименование товара присутствует в обоих листах, то в итоговый прайс-лист помещается большая цена. Результат записать в файл *shop_max.txt*." ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": null, "metadata": {}, "outputs": [], "source": [] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ "**7.** Создайте файл *input.txt*, содержащий данные о странах экспортерах (не менее 10): название страны, название экспортируемого товара и объем экспортируемого товара (в тоннах). Напишите программу, позволяющую обрабатывать следующие запросы пользователя:\n", "-\tдобавить данные в файл;\n", "-\tвывести всю информацию, содержащуюся в файле;\n", "-\tвывести список товаров, экспортируемых введенной пользователем страной;\n", "-\tвывести список стран, экспортирующих заданный товар.\n", "\n" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": null, "metadata": {}, "outputs": [], "source": [] } ], "metadata": { "kernelspec": { "display_name": "Python 3", "language": "python", "name": "python3" }, "language_info": { "codemirror_mode": { "name": "ipython", "version": 3 }, "file_extension": ".py", "mimetype": "text/x-python", "name": "python", "nbconvert_exporter": "python", "pygments_lexer": "ipython3", "version": "3.7.5" } }, "nbformat": 4, "nbformat_minor": 4 }