Задание. Дамп устаревшей базы

Название	Задание. Дамп устаревшей базы
Дата	11.12.2022
Размер	19.41 Kb.
Формат файла
Имя файла	lab_9.docx
Тип	Документы #839491

Задание. Дамп устаревшей базы

Рассмотрим ситуацию: Необходимо экспортировать данные из устаревшего приложения, проверить на ошибки и выполнить анализ данных.

Так получилось, что все данные старой БД находятся в текстовом файле, каждая строка которого обозначает запись, данные в которой разделены запятыми. В процессе экспорта произошла ошибка, поэтому данные могут быть сохранены некорректно.

Структура строки:

Номер записи	Целое число
Имя	Одно слово
Инициал отчества с точкой	Буква и точка
Фамилия	Одно слово
Пол	Муж или Жен
Город	Одно или несколько слов
Область	Двухсимвольный код
Адрес электронной почты	www@dddd.eee
Телефон	8,9 или 10-значный номер, разделенный дефисами
Дата рождения	дата в формате м/д/гггг
Должность	Одно или несколько слов
Компания	Одно или несколько слов
Вес	Дробное число
Рост	Целое число
Почтовый адрес	Целое число, пробел, одно или несколько слов
Почтовый индекс	Целое число
Код страны	Двухбуквенный код

Вариант 1

Предусмотреть проверку на ошибки. Подсчитать количество ошибок для каждого поля и вывести в отчете.
1. Email: в адресе должны присутствовать только латинские буквы и цифры, один знак @, одна точка в имени домена. Некорректные символы в адресе нужно удалить.
2. Пол: Допустимы значения Муж и Жен, все прочие нужно удалить.
Выполнить преобразование данных в новый формат:
1. Номер записи дополнить ведущими нулями до 6 знаков, пример: 000001, 000352, 009999, 010000.
2. Телефон: В зависимости от количества цифр в номере привести к виду 1-3-4, 2-3-4 или 3-3-4, т.е. 1-234-5678, 12-345-6789.
3. Вес: Привести к целому виду, округлив дробную часть: 60,1 -> 60; 60,7 -> 61
Переписать данные в новый файл, используя в качестве разделителя точку с запятой (;)
Подвести статистику по файлу:
1. Найти количество женщин и мужчин, определить средний рост, вес и возраст для каждой категории. Определить количество женщин и мужчин, которые имеют рост, вес и возраст “ниже среднего”, “средний”, “выше среднего” для каждой характеристики, в рамках каждой группы.
2. Вывести имена людей, родившихся в праздничные дни: 01.01, 07.01, 14.02, 23.02, 08.03, 01.05, 31.12 с группировкой по дате.
Получить методом GET название области и вывести записи всех жителей этой области из списка. Имена женщин вывести розовым цветом, мужчин – голубым, вместо даты рождения указывать возраст на текущий момент времени, почтовый адрес выводить одной строкой. При выводе отсортировать по фамилиям в алфавитном порядке.

Вариант 2

Предусмотреть проверку на ошибки. Подсчитать количество ошибок для каждого поля и вывести в отчете.
1. Номер телефона должен содержать только цифры и знак дефиса “-“. Все прочие символы нужно удалить.
2. Адрес: Допустимы цифры только в начале адреса, до первого пробела. Далее следуют символы латинского алфавита. Некорретные символы следует удалить, сохраняя пробел между цифрами и текстом.
Выполнить преобразование данных в новый формат:
1. Пол: Заменить male на 1, female на 0.
2. Дата рождения: Перевести из формата м/д/гггг в дд.мм.гггг, т.е. 1/7/1950 (7 января 1950) к 07.01.1950, 8/18/1985 -> 18.08.1985.
3. Адрес: Перенести номер дома в конец адреса, отделив запятой: 94 Республики -> Республики, 94.
Переписать данные в новый файл, используя в качестве разделителя точку с запятой (;)
Подвести статистику по файлу:
1. Вывести имя, телефон и полный адрес самого пожилого и самого молодого человека.
2. Найти количество клиентов каждого почтового сервера.
Получить методом GET название области и вывести записи всех жителей этой области из списка. Имена женщин вывести розовым цветом, мужчин – голубым, вместо даты рождения указывать возраст на текущий момент времени, почтовый адрес выводить одной строкой. При выводе отсортировать по фамилиям в алфавитном порядке.