(Cs with python)-객체지향 방식 프로그래밍, 캐시(cache)

import math


class Stat:
    def average(self, scores):
        s = 0
        for score in scores:
            s += score
        return round(s/len(scores), 1)

    def variance(self, scores, avrg):
        s = 0
        for score in scores:
            s += (score - avrg) ** 2
        return round(s/len(scores), 1)

    def std_dev(self, variance):
        return round(math.sqrt(variance), 1)

from statistics import *
import openpyxl


class DataHandler:
    evaluator = Stat()

    @classmethod
    def get_data_from_excel(cls, filename):
        dic = {}
        wb = openpyxl.load_workbook(filename)
        ws = wb.active
        g = ws.rows

        for name, score in g:
            dic[name.value] = score.value


        return dic

    def __init__(self, filename, year_class):
        self.rawdata = DataHandler.get_data_from_excel(filename)
        self.year_class = year_class
        # 연산한 값을 저장해 두는 저장소
        # 필요할 때 연산하되
        # 이미 연산된 값이면 연산 없이 저장된 값을 반환
        self.cache = {}

    def get_scores(self):
        if 'scores' not in self.cache:
            self.cache['scores'] = list(self.rawdata.values())

        return self.cache.get('scores')

    def get_average(self):
        if 'average' not in self.cache:
            self.cache['average'] = self.evaluator.average(self.get_scores())

        return self.cache.get('average')

    def get_variance(self):
        if "variance" not in self.cache:
            self.cache["variance"] = self.evaluator.variance(self.get_scores(), self.get_average())


        return self.cache.get("variance")

    def get_standard_deviation(self):
        if "standard_deviation" not in self.cache:
            self.cache["standard_deviation"] = self.evaluator.std_dev(self.get_variance())

        return self.cache.get("standard_deviation")

    def evaluate_class(self, total_avrg, sd):
        avrg = self.get_average()
        std_dev = self.get_standard_deviation()


        if avrg <total_avrg and std_dev >sd:
            print("성적이 너무 저조하고 학생들의 실력 차이가 너무 크다")
        elif avrg > total_avrg and std_dev >sd:
            print("성적은 평균 이상이지만 학생들의 실력 차이가 크다. 주의 요망!")
        elif avrg < total_avrg and std_dev <sd:
            print("학생들의 실력 차이는 크지 않지만 성적이 너무 저조하다. 주의 요망!")
        elif avrg > total_avrg and std_dev <sd:
            print("성적도 평균 이상이고 학생들의 실력 차이도 크지 않다.")

    def get_evaluation(self, total_avrg, sd = 20):
        print('*' * 50)
        print('{}반 성적 분석 결과'.format(self.year_class))
        print(
        "{0}반의 평균은 {1}점이고 분산은 {2}이며 따라서 표준편차는 {3}이다.".format(
            self.year_class,
            self.get_average(),
            self.get_variance(),
            self.get_standard_deviation()))
        print('*' * 50)
        print('{}반 종합 평가'.format(self.year_class))
        print('*' * 50)
        self.evaluate_class(total_avrg, sd)

from datahandler import *

# 전체 학년 평균: 50점
dh = DataHandler('class_2_3.xlsx', '2-3')
dh.get_evaluation(50)

# 실행결과
"""
**************************************************
2-3반 성적 분석 결과
2-3반의 평균은 51.5점이고 분산은 1240.2이며 따라서 표준편차는 35.2이다.
**************************************************
2-3반 종합 평가
**************************************************
성적은 평균 이상이지만 학생들의 실력 차이가 크다. 주의 요망!
"""