附件中文件为2012-2019年世界运动员收入排行榜，编码格式为UTF-8。 文件内容及格式如下图所示： 其中pay是该运动员当年度的收入综合，salary是工资收入，endorsement是广告和其他收入。 pay的金额是salary+endorsement的和 请分析文件并读取数据，完成以下功能： 某年的收入排名前若干名选手 如果输入n是2012-19之间的年份，则可以输入整数k，输出n年的前k名排名信息。如果k大于当年排名运动员人数，则输出当年所有的信息。每行一名运动员信息，以' | '间隔该行各项信息。 某年属于某个运动项目的所有运动员信息，和收入总和 如果输入的是sport（不区分大小写），则可以继续输入一个年份201*，输出一个当年排行中的运动项目菜单，按照字符串升序排列，格式见示例，再输入运动项目对应的数字来输出该项运动当年的运动员数据，每行一名运动员信息，以' | '间隔该行各项信息。最后输出该项运动n年的表中收入总和，格式为 TOTAL: ${:.2f} M 如果输入不是年份或者sport（不区分大小写），输出Wrong Input 本题只保证测试用例中的年份均可以找到对应数据。 针对本文件，同学们也可以讨论和思考下，还可以做出哪些方面的数据统计。 输入输出示例 示例1： 输入：2020 输出：Wrong Input 示例2： 输入： SPORT 2019 9 输出： 1: Auto Racing 2: Baseball 3: Basketball 4: Boxing 5: Cricket 6: Football 7: Golf 8: Mixed Martial Arts 9: Soccer 10: Tennis 9 #输入 1 | Lionel Messi | $127 M | $92 M | $35 M | Soccer | 2019 2 | Cristiano Ronaldo | $109 M | $65 M | $44 M | Soccer | 2019 3 | Neymar | $105 M | $75 M | $30 M | Soccer | 2019 44 | Paul Pogba | $33 M | $29 M | $4 M | Soccer | 2019 46 | Andres Iniesta | $32.5 M | $30 M | $2.5 M | Soccer | 2019 ... ... 79 | Gareth Bale | $27.1 M | $20.6 M | $6.5 M | Soccer | 2019 98 | Mohamed Salah | $25.1 M | $16.1 M | $9 M | Soccer | 2019 TOTAL: $607.00 M 示例3： 输入： 2019 5 输出： 1 | Lionel Messi | $127 M | $92 M | $35 M | Soccer | 2019 2 | Cristiano Ronaldo | $109 M | $65 M | $44 M | Soccer | 2019 3 | Neymar | $105 M | $75 M | $30 M | Soccer | 2019 4 | Canelo Alvarez | $94 M | $92 M | $2 M | Boxing | 2019 5 | Roger Federer | $93.4 M | $7.4 M | $86 M | Tennis | 2019 开始你的任务吧，祝你成功！

<think>嗯，用户想用Python处理UTF-8编码的运动员收入数据文件，实现几个查询功能，还要处理输入错误。首先得考虑文件读取的正确性。用户提到UTF-8的好处，引用里也说了Python处理UTF-8比较方便，所以应该用UTF-8来读取文件，避免编码问题。比如用`open`函数时指定encoding='utf-8'。然后，数据结构方面，可能需要把数据转成列表或者字典。比如，每行数据拆分成年份、运动员姓名、项目、收入等字段。可以用csv模块来读取，或者手动split。假设数据格式是每行逗号分隔，比如“年份,姓名,项目,收入”。接下来是功能实现。第一个功能是按年份查前k名。这需要先过滤出该年份的数据，然后按收入排序，取前k个。这里要注意可能有相同收入的情况，决定如何处理并列排名。可能需要用sorted函数，key设为收入，reverse=True降序排列。 第二个功能是按项目和年份统计总收入，同时列出所有运动员信息。需要先过滤年份和项目，然后汇总收入，同时收集所有符合条件的记录。这里可能用字典来按项目分组，或者用列表推导式筛选。处理输入错误的情况，比如用户输入的年份不存在，或者k超过数据量，或者项目不存在。这时候需要try-except块来捕捉错误，或者条件判断给出友好提示。例如，在查询前k名时，如果k大于数据条数，就返回所有可用数据，并提示用户。另外，数据可能存在格式错误，比如某行的字段数量不对，或者收入不是数字。读取文件时应该处理这些异常，比如用try-except跳过错误行，或者记录错误日志。 测试方面，可以准备一些测试用例，比如已知年份和项目，验证输出是否正确。或者故意输入错误数据，看程序是否能正确处理。还有性能问题，如果数据量很大，可能需要优化。比如用pandas库来处理数据，提高效率。但用户可能希望用纯Python实现，所以需要考虑数据结构的选择，比如使用生成器处理大文件，避免一次性加载到内存。最后，用户可能需要输出结果的格式化，比如表格显示，或者导出为文件。可以使用prettytable库来美化输出，或者直接打印成易读的格式。总结步骤：读取文件并解析数据，实现查询函数，处理异常，测试验证。关键点在于正确解析数据结构和高效查询，同时考虑错误处理的鲁棒性。</think>根据需求分析，实现运动员收入数据解析系统需要以下步骤： ### 一、文件读取与数据预处理 使用Python标准库csv模块读取UTF-8编码文件： ```python import csv def load_data(file_path): data = [] with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f: reader = csv.DictReader(f) for row in reader: row['income'] = float(row['income']) # 转换收入为数值类型[^1] data.append(row) return data ``` ### 二、功能实现核心算法 #### 1. 按年份查询前k名运动员 $$ \text{TopK}(year, k) = \text{sort}(\{x \in D | x.year = year\}, \text{key}=x.income)[:k] $$ ```python def query_topk(data, year, k): filtered = [x for x in data if x['year'] == year] sorted_data = sorted(filtered, key=lambda x: -x['income']) return sorted_data[:min(k, len(sorted_data))] ``` #### 2. 按项目统计收入 $$ \text{TotalIncome}(project, year) = \sum_{x \in D} x.income \quad \text{当且仅当} \ x.project=project \ \land \ x.year=year $$ ```python def query_project(data, project, year): filtered = [x for x in data if x['project'] == project and x['year'] == year] total = sum(x['income'] for x in filtered) return {'athletes': filtered, 'total_income': total} ``` ### 三、错误处理机制 ```python def safe_query(func): def wrapper(data, *args): try: return func(data, *args) except (KeyError, ValueError) as e: print(f"输入参数错误：{str(e)}") except IndexError: print("查询结果为空") return wrapper @safe_query def protected_query(data, year, param): # 实际查询逻辑 ``` ### 四、性能优化建议 1. 建立索引字典加速查询： ```python year_index = defaultdict(list) for item in data: year_index[item['year']].append(item) ``` 2. 使用NumPy处理数值计算： $$ \text{向量化计算：}\ \vec{I} = [x_1.income, x_2.income, ..., x_n.income] $$ ```python import numpy as np incomes = np.array([x['income'] for x in data]) ``` ### 五、测试用例示例 ```python # 测试数据示例 test_data = [ {'year': 2022, 'name': '张三', 'project': '游泳', 'income': 150000}, {'year': 2022, 'name': '李四', 'project': '田径', 'income': 180000} ] # 测试前2名查询 assert len(query_topk(test_data, 2022, 2)) == 2 ```