《Python 实用项目与工具制作指南》· 3.1 实战·开发题目数据生成器

3.1 实战·开发题目数据生成器

在实际编程题目的测评场景中，通常需要多组独立的测试数据文件（如test1.in_{`test10.in`）和对应的答案文件（`test1.out`}test10.out）。本节将基于之前的项目，修改gen.py使其调用std.py的功能，一次性生成10组独立的输入输出文件，提升工具的实用性。

一、实现思路

实现思路：

• 在gen.py中循环生成10组数据，每组数据单独保存为testN.in（N为1~10）。
• 通过import语句导入std.py中的calculate_answers和save_answers函数，直接利用其计算和保存答案的功能，避免代码重复。
• 确保文件名的规范性（如test1.in对应test1.out），方便后续check.py批量检测。

二、gen.py：调用std.py生成多组文件

1. gen.py代码

# gen.py
import random
# 导入std.py中的函数（需保证std.py与gen.py在同一目录）
from std import calculate_answers, save_answersdef generate_single_test_case(min_val=-1000, max_val=1000):"""生成单组测试数据（a, b）"""a = random.randint(min_val, max_val)b = random.randint(min_val, max_val)return (a, b)def save_single_test_case(data, case_num):"""保存单组测试数据到testN.in"""filename = f"test{case_num}.in"  # 文件名格式：test1.in, test2.in...with open(filename, "w", encoding="utf-8") as f:f.write(f"{data[0]} {data[1]}\n")  # 写入a和breturn filenamedef generate_multiple_cases(total_cases=10):"""生成多组测试数据及对应的答案文件"""for case_num in range(1, total_cases + 1):# 1. 生成单组输入数据test_case = generate_single_test_case()# 2. 保存输入文件（testN.in）input_file = save_single_test_case(test_case, case_num)# 3. 调用std.py的函数计算答案并保存到testN.out# 注意：calculate_answers需要接收列表形式的输入，这里用[test_case]包装answers = calculate_answers([test_case])output_file = f"test{case_num}.out"save_answers(answers, output_file)print(f"生成第{case_num}组：{input_file} 和 {output_file}")if __name__ == "__main__":generate_multiple_cases(total_cases=10)print("所有测试数据及答案文件生成完成")

2. 代码解析

• 函数拆分：将原generate_test_data拆分为generate_single_test_case（生成单组数据）和generate_multiple_cases（循环生成多组），逻辑更清晰。
• 导入复用：通过from std import ...导入calculate_answers和save_answers，直接使用std.py的计算逻辑，确保输入输出的一致性（避免重复编写求和代码导致的错误）。
• 文件名格式化：使用f-字符串f"test{case_num}.in"生成文件名，保证每组输入输出文件一一对应（如test3.in对应test3.out）。
• 批量生成：通过for case_num in range(1, 11)循环生成10组数据，支持通过total_cases参数调整数量（如生成20组）。

三、验证std.py的兼容性

由于gen.py导入了std.py的函数，需确保std.py的代码无需修改即可正常工作。之前编写的std.py中，calculate_answers接收的是列表形式的(a, b)元组（如[(35, 72), (-12, 49)]），而gen.py中通过[test_case]（如[(35, 72)]）包装单组数据，完全符合其参数要求，因此无需修改std.py。

std.py的核心代码回顾：

# std.py
def calculate_answers(test_data):"""计算每组数据的答案（a + b），返回答案列表"""answers = []for a, b in test_data:answers.append(a + b)return answersdef save_answers(answers, filename="std_ans.txt"):"""将标准答案写入文件，每行一个结果"""with open(filename, "w", encoding="utf-8") as f:for ans in answers:f.write(f"{ans}\n")

四、运行效果与文件结构

执行修改后的gen.py，终端会输出：

生成第1组：test1.in 和 test1.out
生成第2组：test2.in 和 test2.out
...
生成第10组：test10.in 和 test10.out
所有测试数据及答案文件生成完成

此时目录下会生成20个文件：

• 输入文件：test1.in~test10.in，每个文件含一行数据（如test1.in内容为35 72）。
• 输出文件：test1.out~test10.out，每个文件含一行答案（如test1.out内容为107）。

六、项目优势与应用场景

1. 自动化程度高：通过gen.py一次运行即可生成全套测试数据和答案，无需手动调用std.py10次。
2. 代码复用性强：复用std.py的核心函数，避免重复开发，减少逻辑不一致的风险。
3. 符合测评规范：生成的testN.in和testN.out格式符合编程竞赛、在线测评系统（OJ）的常见要求，便于直接用于教学或测评。

通过这次拓展，你掌握了模块间函数调用的技巧，以及批量处理文件的方法。这种思路可以直接应用到“密码管理器”（批量生成加密文件）和“活动管理系统”（批量导出报名信息）等项目中。下一节，我们将学习如何通过命令行参数进一步提升工具的灵活性（如允许用户指定生成数据的范围和数量）。现在，试着运行修改后的gen.py，然后手动检查test1.in和test1.out是否匹配吧！

七、写在最后

若需要更改题目，可以直接在gen.py中修改判断数据成立的条件，在std.py中修改输出的代码，无需手动调整数据，这也太方便了！