Python程序开发——Python实现可增删改查的员工管理系统

简介: Python程序开发——Python实现可增删改查的员工管理系统

一、分析


(一)大纲


1、首先创建一个空列表,用来存储员工信息,即employee = []。

2、管理系统主要通过while True语句来进行无限循环,如果while条件判断语句永远为True,则循环将会无限执行。在循环中可通过continue语句和break语句来分别跳出本次循环和整个循环。

3、设定六个数字1-6依次对应对该系统的不同操作,这里使用一个if-else语句,若输入的数字不在1-6中,则会break结束循环,否则进行相应的操作。


(二)添加员工


在添加员工功能中,通过输入要添加员工的数量从而更简便的来添加一批次的员工,主要是通过for循环和range()函数,根据输入的员工数量来确定for循环中代码块执行的次数,即for p in range(e_number)。新添加的员工被赋予一个new_employee变量,通过append()方法,即employee.append(new_employee),用于在向空列表employee中添加新的元素(注意这里使用的是append()方法,所以新添加的元素是从末尾添加的)。


(三)删除员工


在删除员工功能中,要删除的员工被赋予一个del_employee变量,通过remove()方法,即employee.remove(del_employee)来删除该员工,将其从列表中删除(注意这里使用的是remove()方法,若列表中有多个相匹配的要删除的元素,则只会删除匹配到的第一个元素)。


(四)查找员工


在查找员工功能中,要查找的员工被赋予一个search_employee变量,设置一个if-else语句,若列表中不存在该员工,则进行一个if-else语句,通过用户输入Y/N,来确认是否添加该未查找到的员工,若不需要添加,则通过continue跳出本次循环。这里的添加员工就不用像前面一样,只需通过append()方法,变量为要查询的员工search_employee即可。


(五)修改员工


首先通过定义修改前员工和修改后员工,通过input()输入。这里就相当于修改列表employee,通过重新对列表元素赋值。


二、实现代码


print("------员工管理系统------")
print("1、添加员工信息")
print("2、删除员工信息")
print("3、查找员工信息")
print("4、修改员工信息")
print("5、输出员工信息表")
print("6、退出系统")
print("------员工管理系统------")
employee = []
while True:
    number = int(input("请输入相应的数字进行相应的操作:"))
    if number <= 0 or number > 6:
        print("输入错误!")
        break
    else:
        if number == 1:
            e_number = int(input("请通过要添加员工的数量:"))
            for p in range(e_number):
                new_employee = input("请输入要添加的员工:")
                employee.append(new_employee)
            print(f"添加成功!已添加{e_number}个员工!")
        elif number == 2:
            del_employee = input("请输入要删除的员工:")
            employee.remove(del_employee)
            print(f"员工{del_employee}删除成功!")
        elif number == 3:
            search_employee = input("请输入要查找的员工:")
            if search_employee in employee:
                print("已查找到该员工!")
            else:
                print("该员工不存在!是否添加该新员工?")
                affirm = input("请输入Y/N来确认:")
                if affirm == "Y":
                    employee.append(search_employee)
                    print(f"添加成功!已添加{search_employee}员工!")
                else:
                    continue
        elif number == 4:
            mod_employee = input("请输入要修改的员工:")
            index = employee.index(mod_employee)
            moded_employee = input("请输入修改后的员工:")
            employee[index] = moded_employee
            print(f"原员工已被修改,修改后的员工为{moded_employee}")
        elif number == 5:
            for i in employee:
                print(i)
        elif number == 6:
            break


三、测试


运行程序:

1667100449946.jpg

若输入的数字不是1-6,则会退出程序:

1667100458082.jpg

测试添加功能,输入5个员工信息,由于定义的while语句是死循环所以程序会一直运行,直到break语句退出:

1667100474217.jpg

测试删除功能,删除指定员工信息:

1667100482230.jpg

测试查找功能,查找指定员工信息:

若要查找的员工不在,可另外添加至系统中,也可选择不添加,则会跳出本次循环。

1667100492316.jpg

测试修改功能,修改指定员工信息:

1667100501519.jpg

测试输出信息,输出所有员工的信息:

1667100509573.jpg

退出程序:

1667100517094.jpg

相关文章
|
1月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
基于Python深度学习的眼疾识别系统实现~人工智能+卷积网络算法
眼疾识别系统,本系统使用Python作为主要开发语言,基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法,并收集了4种常见的眼疾图像数据集(白内障、糖尿病性视网膜病变、青光眼和正常眼睛) 再使用通过搭建的算法模型对数据集进行训练得到一个识别精度较高的模型,然后保存为为本地h5格式文件。最后使用Django框架搭建了一个Web网页平台可视化操作界面,实现用户上传一张眼疾图片识别其名称。
135 5
基于Python深度学习的眼疾识别系统实现~人工智能+卷积网络算法
|
2月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
猫狗宠物识别系统Python+TensorFlow+人工智能+深度学习+卷积网络算法
宠物识别系统使用Python和TensorFlow搭建卷积神经网络,基于37种常见猫狗数据集训练高精度模型,并保存为h5格式。通过Django框架搭建Web平台,用户上传宠物图片即可识别其名称,提供便捷的宠物识别服务。
356 55
|
1月前
|
安全 前端开发 数据库
Python 语言结合 Flask 框架来实现一个基础的代购商品管理、用户下单等功能的简易系统
这是一个使用 Python 和 Flask 框架实现的简易代购系统示例,涵盖商品管理、用户注册登录、订单创建及查看等功能。通过 SQLAlchemy 进行数据库操作,支持添加商品、展示详情、库存管理等。用户可注册登录并下单,系统会检查库存并记录订单。此代码仅为参考,实际应用需进一步完善,如增强安全性、集成支付接口、优化界面等。
|
3月前
|
机器学习/深度学习 数据采集 供应链
使用Python实现智能食品安全追溯系统的深度学习模型
使用Python实现智能食品安全追溯系统的深度学习模型
99 4
|
7天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
基于Python深度学习的【蘑菇识别】系统~卷积神经网络+TensorFlow+图像识别+人工智能
蘑菇识别系统,本系统使用Python作为主要开发语言,基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法,并收集了9种常见的蘑菇种类数据集【"香菇(Agaricus)", "毒鹅膏菌(Amanita)", "牛肝菌(Boletus)", "网状菌(Cortinarius)", "毒镰孢(Entoloma)", "湿孢菌(Hygrocybe)", "乳菇(Lactarius)", "红菇(Russula)", "松茸(Suillus)"】 再使用通过搭建的算法模型对数据集进行训练得到一个识别精度较高的模型,然后保存为为本地h5格式文件。最后使用Django框架搭建了一个Web网页平台可视化操作界面,
51 11
基于Python深度学习的【蘑菇识别】系统~卷积神经网络+TensorFlow+图像识别+人工智能
|
2月前
|
存储 缓存 监控
局域网屏幕监控系统中的Python数据结构与算法实现
局域网屏幕监控系统用于实时捕获和监控局域网内多台设备的屏幕内容。本文介绍了一种基于Python双端队列(Deque)实现的滑动窗口数据缓存机制,以处理连续的屏幕帧数据流。通过固定长度的窗口,高效增删数据,确保低延迟显示和存储。该算法适用于数据压缩、异常检测等场景,保证系统在高负载下稳定运行。 本文转载自:https://www.vipshare.com
132 66
|
1月前
|
存储 监控 算法
员工电脑监控屏幕场景下 Python 哈希表算法的探索
在数字化办公时代,员工电脑监控屏幕是保障信息安全和提升效率的重要手段。本文探讨哈希表算法在该场景中的应用,通过Python代码例程展示如何使用哈希表存储和查询员工操作记录,并结合数据库实现数据持久化,助力企业打造高效、安全的办公环境。哈希表在快速检索员工信息、优化系统性能方面发挥关键作用,为企业管理提供有力支持。
45 20
|
29天前
|
存储 人工智能 算法
深度解密:员工飞单需要什么证据之Python算法洞察
员工飞单是企业运营中的隐性风险,严重侵蚀公司利润。为应对这一问题,精准搜集证据至关重要。本文探讨如何利用Python编程语言及其数据结构和算法,高效取证。通过创建Transaction类存储交易数据,使用列表管理订单信息,结合排序算法和正则表达式分析交易时间和聊天记录,帮助企业识别潜在的飞单行为。Python的强大功能使得从交易流水和沟通记录中提取关键证据变得更加系统化和高效,为企业维权提供有力支持。
|
2月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
【宠物识别系统】Python+卷积神经网络算法+深度学习+人工智能+TensorFlow+图像识别
宠物识别系统,本系统使用Python作为主要开发语言,基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法,并收集了37种常见的猫狗宠物种类数据集【'阿比西尼亚猫(Abyssinian)', '孟加拉猫(Bengal)', '暹罗猫(Birman)', '孟买猫(Bombay)', '英国短毛猫(British Shorthair)', '埃及猫(Egyptian Mau)', '缅因猫(Maine Coon)', '波斯猫(Persian)', '布偶猫(Ragdoll)', '俄罗斯蓝猫(Russian Blue)', '暹罗猫(Siamese)', '斯芬克斯猫(Sphynx)', '美国斗牛犬
220 29
【宠物识别系统】Python+卷积神经网络算法+深度学习+人工智能+TensorFlow+图像识别
|
1月前
|
机器学习/深度学习 算法 前端开发
基于Python深度学习果蔬识别系统实现
本项目基于Python和TensorFlow,使用ResNet卷积神经网络模型,对12种常见果蔬(如土豆、苹果等)的图像数据集进行训练,构建了一个高精度的果蔬识别系统。系统通过Django框架搭建Web端可视化界面,用户可上传图片并自动识别果蔬种类。该项目旨在提高农业生产效率,广泛应用于食品安全、智能农业等领域。CNN凭借其强大的特征提取能力,在图像分类任务中表现出色,为实现高效的自动化果蔬识别提供了技术支持。
基于Python深度学习果蔬识别系统实现

热门文章

最新文章

推荐镜像

更多