6.1 葡萄酒评论分析报告

该系列代码使用Python的pandas库对葡萄酒数据进行分析,包括提取国家列表,计算各国葡萄酒平均分,按评分和价格排序,以及找出评分最高和价格最高的葡萄酒信息。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

任务描述

本关任务:编写程序,多维度分析葡萄酒数据。


第1关 葡萄酒评论分析报告——国家列表和平均分

代码如下:

import pandas as pd

# 定义符号常量,用于索引,使之具有清晰的语义
COUNTRY = 1
POINTS = 3


def csv_to_ls(file):
    """接收文件名为参数,用pandas读取文件中的数据,数据部分转为二维列表类型,返回二维列表。"""
    wine_list = pd.read_csv(file).values.tolist()
    return wine_list


def country_ls(wine_list):
    """接收列表格式的葡萄酒数据为参数,略过标题行,返回不重复的国家名列表,按字母表升序排序,
    若国家名数据缺失,略过该条数据,返回值中不包含空字符串元素。
    @参数 wine_list:葡萄酒数据,列表类型
    """
    # 此处补充你的代码
    country_list = []
    for x in wine_list:
        if x[COUNTRY] not in country_list:
            country_list.append(x[COUNTRY])
    country_list.sort()
    return country_list
 

def avg_point(wine_list, country):
    """接收列表格式的葡萄酒数据和国家名列表为参数,计算每个国家的葡萄酒的平均得分,
    返回值为国家名和得分的列表。
    @参数 wine_list:葡萄酒数据,列表类型
    @参数 country:国家名,列表类型
    """
    # 此处补充你的代码
    score=[]
    for i in range(len(country)):
        n=0
        count=0
        for j in wine_list:
            if country[i]==j[1]:
                n+=float(j[-3])
                count+=1
        score.append([country[i],round(n/count,2)])
    ls=sorted(score,key=lambda x:x[0], reverse=False)
    return ls

def judge(txt):
    """接收一个字符串为参数,根据参数值调用不同函数完成任务"""
    filename = 'data/winemag-data.csv'
    wine = csv_to_ls(filename)
    country = country_ls(wine)
    if txt == '国家名列表':
        print(country)
    elif txt == '平均分':
        print(avg_point(wine, country))  # 每个国家的葡萄酒的平均得分
    else:
        print('输入错误')


if __name__ == '__main__':
    text = input()
    judge(text)

第2关 葡萄酒评论分析报告——平均分排序和评分最高

代码如下:

import pandas as pd
import math

# 定义符号常量,用于索引,使之具有清晰的语义
NUMBER = 0
COUNTRY = 1
DESCRIPTION = 2
POINTS = 3
PRICE = 4


def csv_to_ls(file):
    """接收文件名为参数,用pandas读取文件中的数据,数据部分转为二维列表类型,返回二维列表。"""
    wine_list = pd.read_csv(file).values.tolist()
    return wine_list


def country_ls(wine_list):
    """接收列表格式的葡萄酒数据为参数,略过标题行,返回不重复的国家名列表,按字母表升序排序,
    若国家名数据缺失,略过该条数据,返回值中不包含空字符串元素。
    @参数 wine_list:葡萄酒数据,列表类型
    """
    country_list = []
    for x in wine_list:
        if x[COUNTRY] not in country_list:
            country_list.append(x[COUNTRY])
    country_list.sort()
    # print(country_list)
    return country_list


def avg_point_sort(wine_list, country):
    """接收列表格式的葡萄酒数据和国家名列表为参数,计算每个国家的葡萄酒的平均得分,
    返回值为国家名和得分的列表,按评分由高到低降序排列。
    @参数 wine_list:葡萄酒数据,列表类型
    @参数 country:国家名,列表类型
    """
    # 此处补充你的代码
    score=[]
    for i in range(len(country)):
        n=0
        count=0
        for j in wine_list:
            if country[i]==j[1]:
                n+=float(j[-3])
                count+=1
        score.append([country[i],round(n/count,2)])
    ls=sorted(score,key=lambda x:x[1], reverse=True)
    return ls


def top_10_point(wine_list):
    """接收列表格式的葡萄酒数据参数,返回评分最高的十款葡萄酒的编号、出产国、评分和价格,按评
    分降序输出。
    需要注意的是评分可能有缺失值,此时该数据为nan
    if math.isnan(x) == False可用于判定x的值是不是nan
    nan的数据类型是float,不可以直接用字符串判定方法。
    @参数 wine_list:葡萄酒数据,列表类型
    """
    # 此处补充你的代码
    list1=[]
    for i in wine_list:
        if math.isnan(float(i[-3]))==False:
            list1.append(i)
    list2=sorted(list1,key=lambda x:x[-3],reverse=True)
    list3=[]
    count=1
    for k in list2:
        if count<11:
            list3.append([k[-6],k[-5],k[-3],k[-2]])
            count+=1
    return list3


def judge(txt):
    """接收一个字符串为参数,根据参数值调用不同函数完成任务"""
    filename = 'data/winemag-data.csv'
    wine = csv_to_ls(filename)
    country = country_ls(wine)
    if txt == '平均分排序':
        print(avg_point_sort(wine, country))  # 每个国家的葡萄酒的平均得分降序输出
    elif txt == '评分最高':
        print(top_10_point(wine))  # 评分最高的十款葡萄酒的编号、出产国、评分和价格,按评分降序输出
    else:
        print('输入错误')


if __name__ == '__main__':
    text = input()
    judge(text)

第3关 葡萄酒评论分析报告——价格最高和葡萄酒评分

代码如下:

import pandas as pd
import math

# 定义符号常量,用于索引,使之具有清晰的语义
NUMBER = 0
COUNTRY = 1
POINTS = 3
PRICE = 4


def csv_to_ls(file):
    """接收文件名为参数,用pandas读取文件中的数据,数据部分转为二维列表类型,返回二维列表。"""
    wine_list = pd.read_csv(file).values.tolist()
    return wine_list


def top_20_price(wine_list):
    """接收列表格式的葡萄酒数据参数,返回价格最高的二十款葡萄酒的编号、出产国、评分和价格,按价
    格降序输出。
    @参数 wine_list:葡萄酒数据,列表类型
    需要注意的是价格可能有缺失值,此时该数据为nan
    if math.isnan(x) == False可用于判定x的值是不是nan
    nan的数据类型是float,不可以直接用字符串判定方法。
    """
    # 此处补充你的代码
    list1=[]
    for i in wine_list:
        if math.isnan(float(i[-2]))==False:
            list1.append(i)
    list2=sorted(list1,key=lambda x:x[-2],reverse=True)
    list3=[]
    count=1
    for k in list2:
        if count<21:
            list3.append([k[-6],k[-5],k[-3],k[-2]])
            count+=1
    return list3

def amount_of_point(wine_list):
    """接收列表格式的葡萄酒数据参数,返回每个评分的葡萄酒数量,忽略没有评分的数据
    例如[...[84, 645], [85, 959],...]表示得分为84的葡萄酒645种,得分85的葡萄酒有959种。
    @参数 wine_list:葡萄酒数据,列表类型
    """
    # 此处补充你的代码
    score_list = []
    list1 = []
    count = 0
    for x in wine_list:
        if x[-3] not in score_list:
            score_list.append(x[-3])
    score_list.sort()
    for i in score_list:
        count = 0
        for j in wine_list:
            if i == int(j[-3]):
                count += 1
        list1.append([i, count])
    return list1


def most_of_point(amount_of_points):
    """接收每个评分的葡萄酒数量的列表为参数,返回获得该分数数量最多的评分和数量的列表。
    @参数 amount_of_points:每个评分的葡萄酒数量,列表类型
    """
    # 此处补充你的代码
    list1 = sorted(amount_of_points, key=lambda x: x[1], reverse=True)
    return list1[0]


def avg_price_of_most_point(wine_list, most_of_points):
    """接收列表格式的葡萄酒数据和获得最多的评分及数量的列表为参数
    忽略缺失价格的数据,返回这个分数的葡萄酒的平均价格,保留2位小数。
    @参数 wine_list:葡萄酒数据,列表类型
    @参数 most_of_points:获得最多的评分及数量,列表类型
    """
    # 此处补充你的代码
    sum = 0
    m = 0
    for i in wine_list:
        if most_of_points[0] == int(i[-3]):
            if math.isnan(float(i[-2])) == False:
                sum += float(i[-2])
                m += 1
    return round(sum / m, 2)


def judge(txt):
    """接收一个字符串为参数,根据参数值调用不同函数完成任务"""
    filename = 'data/winemag-data.csv'
    wine = csv_to_ls(filename)
    if txt == '价格最高':
        print(top_20_price(wine))  # 价格最高的二十款葡萄酒的编号、出产国、评分和价格,按价格降序输出
    elif txt == '葡萄酒评分':
        amount_point = amount_of_point(wine)
        most_point = most_of_point(amount_point)
        print(amount_point)  # 各个评分的葡萄酒数量
        print(most_point)  # 拥有葡萄酒数量最多的评分和数量
        print(avg_price_of_most_point(wine, most_point))  # 拥有葡萄酒数量最多的评分的葡萄酒的平均价格
    else:
        print('输入错误')


if __name__ == '__main__':
    text = input()
    judge(text)

尝试静下心来做自己该做的的事情,不要让焦虑和烦恼毁掉你本就不多的热情与定力。

<think>好的,我现在需要帮助用户解决Spring框架中出现的Bean创建失败问题,特别是涉及AspectJ相关的异常,比如BeanCreationException、AspectJPointcutAdvisor、NoClassDefFoundError和ReflectionWorldException。首先,我得回忆一下用户提供的引用内容,看看有没有相关的线索。 用户提供的引用中,引用[1]提到了JedisConnectionFactory的实例化失败,原因是缺少redis/clients/util/Pool类,这可能是因为依赖未正确引入。引用[2]是关于缺少HttpServlet类,解决办法是引入对应的jar包。引用[3]展示了如何通过排除自动配置类来解决问题,引用[4]则是一个依赖引入的例子。这些引用都涉及到类路径缺失或依赖配置的问题,这可能与用户当前的问题有关联,因为用户的问题同样涉及NoClassDefFoundError。 用户的问题具体是Bean创建失败,涉及AspectJ的类找不到。首先,我应该考虑AspectJ相关的依赖是否正确引入。Spring AOP通常需要aspectjweaver和aspectjrt这两个库。如果项目中使用了AspectJ注解或切面,但没有正确添加依赖,就会导致NoClassDefFoundError,尤其是ReflectionWorldException,这通常是AspectJ内部类找不到,可能因为版本不兼容或缺少aspectjweaver。 接下来,我需要检查依赖配置。比如,Maven项目中是否包含了aspectjweaver的依赖。例如,用户引用[4]中的spring-jdbc依赖格式,可以类比添加aspectjweaver的依赖。正确的依赖应该是: ```xml <dependency> <groupId>org.aspectj</groupId> <artifactId>aspectjweaver</artifactId> <version>1.9.7</version> </dependency> ``` 另外,版本兼容性也很重要。如果Spring版本较高,而AspectJ版本过低,可能会引发问题。需要确保两者版本兼容。 然后,检查切面配置是否正确。用户可能使用了@Aspect注解,但未启用AspectJ自动代理。在Spring配置中,需要添加@EnableAspectJAutoProxy,或者在XML配置中添加<aop:aspectj-autoproxy/>。如果配置遗漏,可能导致切面无法被识别,进而引发Bean创建异常。 另外,类路径扫描的问题也需要考虑。确保包含切面的包已经被组件扫描覆盖,比如使用@ComponentScan注解或在XML中配置了正确的包路径。如果切面类未被扫描到,Spring无法创建对应的Bean,导致BeanCreationException。 此外,项目类型是否为AspectJ项目。如果使用的是编译时织入(CTW)或加载时织入(LTW),可能需要额外的配置,比如在Maven插件中配置aspectj-maven-plugin,或者添加Spring的LoadTimeWeaver。如果配置不当,同样会引起类找不到的问题。 用户提到的ReflectionWorldException,查阅文档可知,这通常是因为AspectJ的ReflectionWorld无法找到某个类,可能是目标类或切面类本身不在类路径中,或者版本冲突导致某些类无法加载。这时候需要检查相关类的存在性,以及依赖的版本是否一致。 总结可能的解决步骤: 1. 添加或更新AspectJ依赖,特别是aspectjweaver。 2. 检查并确保启用AspectJ自动代理。 3. 确认组件扫描包含切面类所在的包。 4. 验证依赖版本兼容性,避免Spring和AspectJ版本冲突。 5. 检查项目构建路径,确保所有相关jar包已正确引入,没有重复或冲突。 6. 如果使用LTW,检查相关配置如aop.xml和JVM参数。 可能还需要查看具体的异常堆栈,确定缺失的具体类,从而更精确地定位问题。例如,如果异常中提到某个特定的AspectJ内部类,可能是某个依赖项未正确添加或版本不对。 最后,根据用户提供的引用,之前的解决方案多与依赖缺失有关,因此首要步骤应该是检查AspectJ相关依赖是否正确引入,并排除版本冲突的可能性。</think>针对Spring框架中因AspectJ依赖缺失或配置错误导致的`BeanCreationException`,以下是分步解决方案: ### 1. **添加AspectJ核心依赖** AspectJ相关功能需要`aspectjweaver`和`aspectjrt`库支持。在Maven项目中添加以下依赖(版本需与Spring兼容): ```xml <dependency> <groupId>org.aspectj</groupId> <artifactId>aspectjweaver</artifactId> <version>1.9.7</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.aspectj</groupId> <artifactId>aspectjrt</artifactId> <version>1.9.7</version> </dependency> ``` > 注意:Spring 5.x通常兼容AspectJ 1.9.x[^4] ### 2. **启用AspectJ自动代理** 在配置类中增加`@EnableAspectJAutoProxy`注解: ```java @Configuration @EnableAspectJAutoProxy public class AppConfig { } ``` 或在XML中配置: ```xml <aop:aspectj-autoproxy/> ``` ### 3. **检查组件扫描范围** 确保切面类(`@Aspect`标注的类)所在包已被`@ComponentScan`覆盖: ```java @ComponentScan(basePackages = "com.example.aop") public class Application { } ``` ### 4. **验证依赖版本兼容性** 检查Spring与AspectJ版本匹配关系: - Spring 5.x ➔ AspectJ 1.9.x - Spring 4.x ➔ AspectJ 1.8.x 若存在版本冲突,使用Maven的`dependency:tree`命令分析依赖关系。 ### 5. **加载时织入配置(LTW)** 若使用加载时织入,需添加配置: ```xml <context:load-time-weaver aspectj-weaving="on"/> ``` 并在JVM启动参数中添加: ``` -javaagent:/path/to/aspectjweaver.jar ``` ### 6. **检查构建路径配置** 确保IDE中已正确识别所有依赖: - Eclipse:右键项目 ➔ Maven ➔ Update Project - IntelliJ:Reimport All Maven Projects --- ### 典型错误示例分析 若出现`NoClassDefFoundError: org/aspectj/reflect/ReflectionWorldException`,表示: 1. `aspectjweaver.jar`未正确引入 2. 存在多个冲突的AspectJ版本 3. 项目未正确清理(尝试执行`mvn clean install`) ---
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