学工管理和公司排行的技术实现
大家好啊！今天咱们聊聊“学工管理”和“公司排行”的技术实现。这俩东西听起来挺专业的，但其实用Python和MySQL搞起来并不难。
先说说“学工管理”。比如一个学校里有学生、老师和课程，我们得有个系统记录他们的信息。我建议先设计个简单的数据库表：
CREATE TABLE students (
id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
name VARCHAR(50),
age INT,
grade VARCHAR(10)
);
CREATE TABLE teachers (
id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
name VARCHAR(50),
subject VARCHAR(50)
);
CREATE TABLE courses (
id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
title VARCHAR(50),
teacher_id INT,
FOREIGN KEY (teacher_id) REFERENCES teachers(id)
);
有了这些表，就可以开始写代码了。比如用Python操作数据库：
import mysql.connector
conn = mysql.connector.connect(
host="localhost",
user="root",
password="yourpassword",
database="school"
)
cursor = conn.cursor()
# 插入学生数据
cursor.execute("INSERT INTO students (name, age, grade) VALUES (%s, %s, %s)", ("Alice", 18, "A"))
conn.commit()
# 查询所有学生
cursor.execute("SELECT * FROM students")
students = cursor.fetchall()
for student in students:
print(student)
再来看看“公司排行”。假设我们要根据公司的收入、员工数和行业排名，给公司做个综合排行。首先还是得建个表：
CREATE TABLE companies (
id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
name VARCHAR(50),
revenue DECIMAL(10, 2),
employee_count INT,
industry VARCHAR(50)
);
然后写个Python脚本计算排行：
import pandas as pd
data = {
'name': ['Google', 'Apple', 'Microsoft'],
'revenue': [182.53, 365.82, 168.09],
'employee_count': [156500, 154000, 221000],
'industry': ['Tech', 'Tech', 'Tech']
}
df = pd.DataFrame(data)
# 计算综合得分
df['score'] = df['revenue'] + df['employee_count'] / 1000
df = df.sort_values(by='score', ascending=False)
print(df[['name', 'score']])
最后呢，把这两部分结合起来，做一个既管学工又管公司排行的超级管理系统，那可就厉害啦！记得随时更新数据哦。
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