《Python编程技术》课件-子任务2.3 多批次产品判定程序编写

Python编程技术子任务2.3多批次产品判定程序编写案例导入Python实际应用有一家新疆本地棉纺厂，一天产出50个批次的坯布，每个批次有2000件产品，质检员如果靠人工对照标准逐一判定，不仅要花费数小时的时间，还容易因为疲劳、疏忽出现误判，一旦不合格产品流入市场，不仅会给企业造成经济损失，还会影响新疆纺织产品的品牌口碑。而如果能用Python程序实现多批次产品的自动判定，几分钟就能完成所有批次的质检、统计，还能做到零差错，这就是数字化技术给工业生产带来的高效与精准。Python实际应用那从单批次判定到多批次批量处理，程序该如何升级？面对多批次数据中可能出现的检测值缺失、数据类型错误等异常情况，程序又该如何应对，保证稳定运行？带着这些产业实际中的问题，今天来学习多批次产品判定程序的编写，掌握批量数据处理、异常捕获的核心方法，让我们写的Python代码，真正能成为服务新疆纺织产业质检工作的实用工具。案例解析分支结构纺织车间的坯布质检系统在评级时，首先要判断坯布的纬密是否≥28根/cm：如果纬密不达标，直接判定为等外品；如果纬密达标，还要继续判断布面疵点数是否≤3个——若满足则评定为优等品，若未满足则评定为合格品。选择结构就是用来实现这种逻辑控制的程序结构，根据是否符合设置的条件来选择其中一个分支执行。根据可以执行分支的多少，选择结构可以分为单分支（图1）、双分支（图2）及多分支，其中，多分支是单分支和双分支的组合与嵌套。分支结构示意图案例解析If语句纺织企业的生产场景：纺织厂的订单要求，当一批棉纱的百米重量偏差≤±2%时，该批次棉纱即可判定为符合订单基础要求，可安排打包发货。在案例中，有一个“如果……就”。用简单if语句来“翻译”这个故事，代码如下：#定义某批次棉纱的百米重量偏差（单位：%）weight_deviation=1.5#判断是否符合订单基础要求ifweight_deviation>=-2andweight_deviation<=2:print('该批次棉纱符合订单基础要求，可安排打包发货')在判断条件代码中的冒号后，下一行内容的前面会缩进几个字符，这是为什么呢？案例解析多分支结构不论是单分支选择结构还是双分支选择结构，都只有一个判断条件，比较简单，当碰到两个及以上的判断条件或者较为复杂的情况时，可以通过组合或者嵌套多个if语句和if-else语句来实现，即多分支选择结构。(1)嵌套示例讲解纺织车间对坯布的断裂强度（核心质检指标，单位：cN/tex）有明确的分级判定规则，具体如下：①如果断裂强度大于或等于20cN/tex，判定为基础合格，显示“该批次坯布基础合格”。在此前提下：如果断裂强度大于或等于28cN/tex，属于优等品，显示“该批次坯布为优等品，可用于高端订单”；否则（即≥20cN/tex且＜28cN/tex），属于合格品，显示“该批次坯布为合格品，可用于常规订单”。②如果断裂强度小于20cN/tex，判定为不合格，显示“该批次坯布不合格”。在此前提下：如果断裂强度小于10cN/tex，显示“强度严重不达标，需回炉重新织造”；否则（即＜20cN/tex且≥10cN/tex），显示“强度略低，可降级用于低端产品”。像这种条件里还套着条件的情况，称为条件嵌套。代码示例代码解析缩进相同的语句处于同一个等级，计算机就要按顺序一条一条地执行语句。本程序执行的顺序如下：①先给score赋值。②if条件下和else下的代码块只会根据条件判断的结果执行一个，所以计算机要判断score赋值的内容是否满足if的条件，如果满足if的条件，就执行if条件下缩进的内容，如果不满足，则执行else下缩进的内容。③执行print（程序结束）语句显示“程序结束”。特别说明：(2)if-elif-else语句if判断条件1:

代码块1elif判断条件2:

代码块2代码解析多批次产品处理程序问题拆解与思路重构

承接导入环节的“100个批次、每个批次1000件产品”的判定任务，从“单批次循环”升级到“多批次嵌套循环”的思维模式。任务逻辑（1）遍历每一个产品批次（外层循环）。（2）在每个批次内部，遍历并判定每一件产品是否合格（内层循环）。（3）统计每个批次的合格数、不合格数及合格率。（4）根据合格率标准，自动判定该批次是否通过质检。捕获及处理产品异常数据异常数据捕获与处理在工业产品质检场景中，异常数据指不符合预期格式、超出合理范围或缺失的检测数据（如检测值为空、数值远超合格阈值、数据类型错误等）。若直接用这些数据执行判定语句，会导致程序报错或判定结果失真。异常捕获与处理，就是在程序中主动预判并处理这些异常情况，确保程序在遇到异常数据时不会崩溃，同时给出合理的提示或处理策略（如标记为“待复检”、跳过异常数据等）。在Python中，主要通过try-except语句实现异常捕获，核心逻辑是“尝试执行可能出错的代码，若出错则执行预设的处理逻辑”。（1）异常预判：结合企业质检场景，预判可能出现的异常类型，如KeyError（缺失检测指标）、TypeError（数据类型不匹配）、ValueError（数值超出合理范围）等。（2）捕获执行：使用try块包裹可能触发异常的判定语句，若代码正常执行，则跳过except块；若触发异常，则进入except块执行异常处理代码。（3）策略落地：根据企业需求设计处理策略，如“缺失检测值→标记为待复检”“数据类型错误→输出错误提示并终止该批次判定”等，确保程序健壮性与判定结果的可靠性。案例解析分支结构延续“单批次棉纱产品判定”场景，某新疆纺织企业在质检中发现，部分批次存在“检测值缺失（用None表示）、数据类型错误（如色牢度为字符串）”等异常数据，若直接使用之