报名单清洁师
活动临近了，负责现场签到的协作者正等一份能直接核对的名单。可你手里的报名表还不够放心：有人多打了空格，有人重复提交，有的行甚至缺了关键信息。要是现在就交出去，现场的人还得一边接待一边人工猜哪条才算有效报名。
所以你现在要做的事很明确：把这份小小的 CSV 名单清干净，交给签到台和后续统计的人继续用。你会清理字段、跳过关键信息空白的记录、按邮箱保留第一份报名，再整理出一份可直接使用的名单。
先热身：把一条报名记录收整齐
先别急着碰整张表。先看一个玩具例子，感受一下最小动作：一条脏报名记录，怎么先被拆开，再被收成稳定字段。
row = " Ava Stone , AVA@example.com , vip "
full_name, email, ticket_type = row.split(",")
clean_full_name = full_name.strip()
clean_email = email.strip().lower()
clean_ticket_type = ticket_type.strip().lower()
print(clean_full_name)
print(clean_email)
print(clean_ticket_type)
这里还没有处理整份名单：没有跳过空白，也没有按邮箱去重。它只是在示范今天最关键的第一步——先把一行拆开，再把真正要交出去的字段收整齐。
今天要交付什么：把 signup_sheet.csv 变成现场可用名单
脚本已经读好了 signup_sheet.csv，并把表头放进 header_line，把真正要处理的数据行放进 dirty_rows。你要补完脚本，让它做出两份结果：一份给人继续用的名单，一份说明清理情况的摘要。
完成 clean_signup_row(row)。用 row.split(",") 拆出 full_name、email 和 ticket_type，再用 strip() 清理字段边缘，并把 email 与 ticket_type 变成小写。
如果清理后的 full_name、email 或 ticket_type 还是空的，就让函数返回 None。主循环会把这种记录计入 skipped_blank_count。
用 seen_emails 这个 set 记住已经保留过的邮箱。只要某个清理后的邮箱已经出现过，就把它记进 duplicate_count，不要重复收进最终名单。
把保留下来的 dict 放进 usable_signups，再重组成可直接交付的 CSV 行，收进 usable_rows。最后用 signup_summary 说明总行数、保留数量、空白跳过数量和重复数量。
这份名单不需要花哨，只要下一位协作者一看就能继续用：字段整齐、空白记录不混进来、重复邮箱不会被重复计算。
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with open("signup_sheet.csv", "r", encoding="utf-8") as file:
lines = file.read().splitlines()
header_line = lines[0]
dirty_rows = lines[1:]
print("Header:", header_line)
print("Dirty rows:", dirty_rows)
def clean_signup_row(row):
full_name, email, ticket_type = row.split(",")
clean_full_name = full_name.strip()
clean_email = email.strip().lower()
clean_ticket_type = ticket_type.strip().lower()
if clean_full_name == "" or clean_email == "" or clean_ticket_type == "":
return None
return {
"full_name": clean_full_name,
"email": clean_email,
"ticket_type": clean_ticket_type,
}
usable_signups = []
seen_emails = set()
usable_rows = [header_line]
skipped_blank_count = 0
duplicate_count = 0
for row in dirty_rows:
cleaned_signup = clean_signup_row(row)
if cleaned_signup is None:
skipped_blank_count += 1
continue
cleaned_email = cleaned_signup["email"]
if cleaned_email in seen_emails:
duplicate_count += 1
else:
seen_emails.add(cleaned_email)
usable_signups.append(cleaned_signup)
usable_row = (
cleaned_signup["full_name"]
+ ","
+ cleaned_signup["email"]
+ ","
+ cleaned_signup["ticket_type"]
)
usable_rows.append(usable_row)
signup_summary = {
"raw_row_count": len(dirty_rows),
"kept_signup_count": len(usable_signups),
"skipped_blank_count": skipped_blank_count,
"duplicate_count": duplicate_count,
}
print("Usable signups:", usable_signups)
print("Usable rows:", usable_rows)
print("Signup summary:", signup_summary)高级技巧想更进一步？点击展开点击收起
这节课最重要的变化是：你整理出来的不再只是“练习里的字符串结果”，而是一份现场真的能继续使用的名单。
当字段清理、空白判断、去重和结果整理连成一条线时，你已经在做一件很像真实协作的小工具任务了。