在这个任务中,我们需要编写一个程序来处理水果连锁店的进货和销售数据,这些数据存储在CSV格式的文件中。以下是一些关键知识点和实现步骤: 1. **文件路径和文件结构**: 用户将提供一个顶级文件夹路径,其中包含两个子文件夹`in`和`out`。这两个子文件夹分别存放进货和销售的数据文件。文件名遵循特定格式,如`[店铺编号]in.csv`和`[店铺编号]out.csv`。 2. **正则表达式验证**: 使用正则表达式来验证文件名是否符合预期格式。可以编写一个函数,该函数接收文件名作为输入,然后使用正则表达式检查文件名是否符合`[0-9]+in.csv`和`[0-9]+out.csv`的模式。 3. **文件读取和数据处理**: - 对每个子文件夹中的CSV文件进行迭代,使用Python的`csv`库读取数据。对于读取错误,如文件不存在或格式错误,需要捕获异常并适当地处理。 - 每个CSV文件中,数据应是每行一条记录,每列由逗号分隔。首先解析这些数据,提取日期、店铺编号、商品名称、进价、售价和数量等信息。 - 对于每家店铺,分别处理进货和销售数据。确保`in`和`out`文件中的日期对应,并且商品数量一致。如果不匹配,跳过该店铺的数据。 4. **计算利润**: - 计算每个商品的利润,即(销售额 - 进货成本),其中销售额等于售价乘以数量,进货成本等于进价乘以数量。 - 计算每个店铺每日的总利润,将所有商品的利润相加。 5. **处理结果**: - 对每日利润进行排序,找出每日利润最高的连锁店,并输出其编号和利润。 - 分析每日所有连锁店中利润最高的商品,找出其名称和利润。 - 识别每日金额最高的订单,这可能是销售订单,因为进货不会有金额,输出订单名称(可能是日期+店铺编号+商品编号)和金额。 6. **输出格式化**: - 输出结果应按照给定的格式,例如 `(1) yyyy 年 mm 月 dd 日:[连锁店编号]连锁店利润最高,为[最高利润]`。 实现这个程序时,可以使用Python,因为它提供了丰富的文件处理和数据处理功能。使用`os`库遍历文件夹,`re`库处理正则表达式,`csv`库读取CSV文件,以及`datetime`库处理日期。`pandas`库可以帮助高效地处理和分析数据,但不是必须的,可以仅依赖内置的Python数据结构。注意错误处理,确保程序在遇到问题时能够优雅地处理并继续执行。
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