教授A: 嘿，B，你听说最近有个团队正在尝试将机器人技术用于研究生管理了吗？
教授B: 是的！我觉得这个想法非常有趣。我们可以使用机器人来自动化一些重复性工作，比如处理学生的申请材料。
教授A: 没错，但我们需要确保这些机器人能够高效地完成任务。你能给我展示一下如何编写一个简单的机器人程序吗？
教授B: 当然可以！首先，我们需要安装Python库，例如`PyPDF2`来读取PDF文件，以及`openpyxl`来处理Excel文件。
import PyPDF2
import openpyxl
def read_pdf(file_path):
with open(file_path, 'rb') as pdf_file:
pdf_reader = PyPDF2.PdfReader(pdf_file)
text = ''
for page in pdf_reader.pages:
text += page.extract_text()
return text
def save_to_excel(data, output_path):
workbook = openpyxl.Workbook()
sheet = workbook.active
for i, item in enumerate(data, start=1):
sheet[f'A{i}'] = item
workbook.save(output_path)
if __name__ == "__main__":
pdf_data = read_pdf('application.pdf')
data_list = pdf_data.split('\n')
save_to_excel(data_list, 'output.xlsx')
]]>
教授A: 这段代码看起来很棒！它可以从PDF文件中提取文本并将其保存到Excel文件中。但是，我们还需要考虑如何自动评估学生的学术表现。
教授B: 对于这一点，我们可以使用数据分析工具，如Pandas，来处理学生的成绩数据。
import pandas as pd
def analyze_grades(file_path):
df = pd.read_csv(file_path)
average_grades = df['Grade'].mean()
print(f"Average Grade: {average_grades}")
return average_grades
if __name__ == "__main__":
analyze_grades('grades.csv')
]]>
教授A: 看起来我们可以结合这两种方法来创建一个完整的系统，不仅能够自动化处理文档，还能提供数据分析支持。
教授B: 完全正确。通过这种方式，我们可以大大减少管理人员的工作负担，并提高效率。