最終プロジェクト:学生成績管理(パート 1)

これは Python チュートリアルの最終プロジェクトです。3 回のレッスンを通じて、ゼロから完全な学生成績管理システムを構築します。プロジェクトは 3 つの層で構成されます:データ層(JSON 永続化)、ロジック層(成績処理)、プレゼンテーション層(コマンドラインインターフェース)。このレッスンでは基盤——要件とデータ層を構築します。


プロジェクト概要

TEXT
学生成績管理システム
├── レッスン 34:データ層 — 要件分析 + JSON/CSV 永続化
├── レッスン 35:ロジック層 — 成績統計 + ソート + 例外処理
└── レッスン 36:プレゼンテーション層 — メニューインターフェース + 検索 + レポート

要件仕様

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1. 学生管理
   ├── 学生追加(名前、学生 ID、クラス)
   └── 学生削除(学生 ID で)

2. 成績管理
   ├── 成績入力(学生 ID で複数科目)
   ├── 成績修正
   └── 成績レコード削除

3. 統計と分析
   ├── 個人成績表
   ├── クラス順位
   ├── 科目平均
   └── スコア分布

4. データ永続化
   ├── JSON 形式でファイルに保存
   └── 起動時に自動読み込み

データ構造設計

例:JSON データ構造

PYTHON
# JSON 形式で保存されるデータ
{
    "students": {
        "2024001": {
            "name": "Zhang San",
            "class_name": "Class 1",
            "scores": {
                "Chinese": 85,
                "Math": 92,
                "English": 78
            }
        },
        "2024002": {
            "name": "Li Si",
            "class_name": "Class 1",
            "scores": {
                "Chinese": 90,
                "Math": 88,
                "English": 95
            }
        }
    },
    "subjects": ["Chinese", "Math", "English"],
    "classes": ["Class 1", "Class 2"]
}
▶ 試してみよう
💡 なぜ学生 ID をキーにするのか? 学生 ID(文字列)を辞書キーにすると、ルックアップが O(1) になります——学生が 10 人でも 10,000 人でも、検索速度は同じです。


データ層の実装

例:データ層の実装とテスト

PYTHON
import json
import os

DATA_FILE = "grade_system.json"

# ====== デフォルトデータ構造 ======
DEFAULT_DATA = {
    "students": {},
    "subjects": ["Chinese", "Math", "English"],
    "classes": []
}


# ====== データ層 ======

def load_data():
    """JSON ファイルからデータを読み込み"""
    if not os.path.exists(DATA_FILE):
        save_data(DEFAULT_DATA.copy())
        return DEFAULT_DATA.copy()
    with open(DATA_FILE, "r", encoding="utf-8") as f:
        return json.load(f)


def save_data(data):
    """データを JSON ファイルに保存"""
    with open(DATA_FILE, "w", encoding="utf-8") as f:
        json.dump(data, f, ensure_ascii=False, indent=2)


# ====== 学生管理 ======

def add_student(student_id, name, class_name):
    """学生を追加"""
    data = load_data()

    if student_id in data["students"]:
        return False, f"Student ID {student_id} already exists!"

    data["students"][student_id] = {
        "name": name,
        "class_name": class_name,
        "scores": {}
    }

    # クラスリストを更新
    if class_name not in data["classes"]:
        data["classes"].append(class_name)

    save_data(data)
    return True, f"Added student: {name} ({student_id})"


def delete_student(student_id):
    """学生を削除"""
    data = load_data()

    if student_id not in data["students"]:
        return False, f"Student ID {student_id} does not exist!"

    name = data["students"][student_id]["name"]
    del data["students"][student_id]
    save_data(data)
    return True, f"Deleted student: {name}"


def get_student(student_id):
    """単一の学生情報を取得"""
    data = load_data()
    return data["students"].get(student_id)


def get_all_students():
    """すべての学生を取得"""
    data = load_data()
    return data["students"]


# ====== 成績管理 ======

def add_score(student_id, subject, score):
    """成績を入力"""
    data = load_data()

    if student_id not in data["students"]:
        return False, f"Student ID {student_id} does not exist!"

    if subject not in data["subjects"]:
        return False, f"Subject {subject} does not exist!"

    if not isinstance(score, (int, float)) or score < 0 or score > 100:
        return False, "Score must be between 0 and 100!"

    data["students"][student_id]["scores"][subject] = score
    save_data(data)
    return True, f"Entered {data['students'][student_id]['name']}'s {subject} score: {score}"


def update_score(student_id, subject, score):
    """成績を更新(add_score と同じ機能)"""
    return add_score(student_id, subject, score)


def delete_score(student_id, subject):
    """科目の成績を削除"""
    data = load_data()

    if student_id not in data["students"]:
        return False, f"Student ID {student_id} does not exist!"

    if subject not in data["students"][student_id]["scores"]:
        return False, f"{data['students'][student_id]['name']} has no {subject} score"

    del data["students"][student_id]["scores"][subject]
    save_data(data)
    return True, f"Deleted {data['students'][student_id]['name']}'s {subject} score"


# ====== テストコード ======
if __name__ == "__main__":
    print("=== Testing Data Layer ===")
    print(add_student("2024001", "Zhang San", "Class 1"))
    print(add_student("2024002", "Li Si", "Class 1"))
    print(add_student("2024003", "Wang Wu", "Class 2"))

    print(add_score("2024001", "Chinese", 85))
    print(add_score("2024001", "Math", 92))
    print(add_score("2024002", "Chinese", 90))

    student = get_student("2024001")
    print(f"\nZhang San's info: {student}")

    print(f"\nTotal students: {len(get_all_students())}")
▶ 試してみよう

設計のポイント


❓ よくある質問

Q なぜ名前ではなく学生 ID を辞書キーにするのですか?
A 名前は重複する可能性がありますが(同名の学生)、学生 ID は一意の識別子です。辞書キーは一意である必要があり、学生 ID を使用すると O(1) の検索速度が保証され、競合も発生しません。
Q JSON ファイルパスをハードコードするのは良い習慣ですか?
A チュートリアルでは簡略化のためハードコードしています。実際のプロジェクトでは、設定ファイルやコマンドライン引数でパスを指定してください。os.path.join() でパスを構築し、ハードコードを避けましょう。
Q 例外を発生させる代わりに (success, message) タプルを返すのはなぜですか?
A これは「ステータスコードパターン」です——呼び出し側は success に基づいて何を行うかを決定でき、try/except よりも軽量です。小規模な CLI ツールに適しています。大規模プロジェクトではカスタム例外クラスが推奨されます。

📖 まとめ


📝 練習問題

  1. 基本(難易度 ⭐):上記のデータ層コードを実行し、2~3 人の学生とその成績を追加し、JSON ファイルが正しく生成されることを確認してください。

  2. 中級(難易度 ⭐⭐):データ層に update_student(student_id, name=None, class_name=None) 関数を追加してください。指定されたフィールドのみを更新し(その他は変更しない)、動作することを確認します。

  3. 上級(難易度 ⭐⭐⭐)add_score に一括入力機能を追加してください——{"Chinese": 85, "Math": 92} のような辞書を受け取り、複数の成績を一度に入力します。要件:いずれかのスコアが無効な場合、バッチ操作全体をロールバックします(データを保存しない)。

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