中财会计专业Python实操题库：字符串处理、财务计算与用户管理脚本全集

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简介：中央财经大学会计学院配套Python编程练习资源，覆盖日常财务场景所需的核心编码能力。包含字符串判断与格式化（IsAllAlpha.py、DateFormat.py）、基础数学运算（Factorial.py、FindPrimeNumber.py、ChikenAndRabbit.py）、列表结构数据处理（ListCalc.py、Salary.py、BloodPressureStatisic.py）、集合与元组应用、嵌套循环实战（JosephusCircle.py）、函数封装实践（PriceCalc.py、LeastWood.py）、简易用户系统（AddUser.py、DeleteUser.py、ModifyPassword.py）、类SQL操作模拟（SqlSystem.py），以及逻辑推理类题目（WhoIsCrime.py、SpecialNumber.py、PerfectNumber.py）。所有脚本命名直观、功能明确，适合作为会计/财经类学生课后练习、期末复习或财务自动化入门训练材料。资源包自带多份README.md说明文档和demo.png示例图，支持直接运行调试，不依赖第三方库，开箱即用。

1. 项目概述：为什么会计生必须亲手敲出这些Python脚本？

你是不是也经历过——Excel公式背得滚瓜烂熟，VLOOKUP用得行云流水，可一看到“写个脚本自动校验凭证摘要是否含敏感词”，手就悬在键盘上不敢落？或者审计底稿里几百张银行流水要按日期归类、去重、统计异常间隔，手动拖拽到第三个小时，眼睛发酸却只处理了1/5？这不是你不行，是没人告诉你：会计人的Python能力，从来不是学语法，而是把财务逻辑翻译成机器能懂的指令。

这套中财会计学院真实布置的Python实操题库，我带过三届会计专业本科生做实训，它根本不是“编程课作业”，而是一套财务场景驱动的编码肌肉训练计划。你看目录里那些看似简单的文件名：IsAllAlpha.py不是考你ASCII码表，是模拟凭证摘要字段校验——银行回单里混入空格、全角字符、特殊符号，系统该不该拦下来？DateFormat.py更不是教你怎么格式化日期，而是解决真实报税场景：税务局接口要求YYYYMMDD，而财务系统导出的是2024-03-15，中间那个短横线不处理，整个批量申报就卡死；Salary.py表面是算工资条，实则训练你处理“结构化数据+业务规则”的双重思维——社保公积金基数上下限、个税起征点动态调整、专项附加扣除多条件嵌套，这些哪一条不是财务人员每天要掰开揉碎理解的逻辑？

关键词里“会计Python”四个字，核心不在Python，而在“会计”。它要求你一眼看出ChikenAndRabbit.py（鸡兔同笼）背后是成本分摊模型：已知总工时、总人工成本、不同岗位小时费率，反推各岗位用工量；WhoIsCrime.py看似侦探游戏，实则是审计证据链推理训练——多个证人陈述存在矛盾点，如何用集合运算快速定位冲突项？SqlSystem.py更是神来之笔：不用装MySQL，仅用字典+列表模拟SELECT/INSERT/UPDATE，让你亲手搭建一个微型账套引擎，理解“一张凭证=一条INSERT语句，一笔冲销=一条UPDATE+一条INSERT”的底层映射。

这套资源最大的价值，是它拒绝抽象教学。没有“先学for循环再学if”，而是直接给你一个BloodPressureStatisic.py文件——护士站导出的血压记录是乱序文本，你要自己拆分、清洗、按患者ID聚类、计算收缩压均值与标准差。过程中你会自然踩坑：字符串里藏着不可见换行符\r\n导致split失败；浮点数精度让99.999999999≈100被误判为异常值；空值处理不当引发ZeroDivisionError……这些坑，比任何PPT里的“注意事项”都刻骨铭心。它适合谁？不是想转行当程序员的会计生，而是想让Excel少加班2小时、让审计底稿生成快3倍、让财务分析报告多3个维度洞察的务实派。你不需要成为Python专家，但必须能读懂PriceCalc.py里那个def calc_discounted_price(original_price, discount_rate, tax_rate)函数——因为明天财务总监就会问：“这批存货按85折销售，加上13%增值税，最终开票金额怎么算？”而你的答案，将从这行代码开始。

2. 整体设计思路：财务逻辑如何落地为代码结构

2.1 为什么采用“单脚本单任务”而非“大项目集成”？

翻看目录，你会发现所有脚本都是独立.py文件，没有main.py统一调度，也没有utils/工具包。这不是技术落后，而是刻意为之的教学设计。中财会计学院的课程大纲明确要求：“避免学生陷入工程化复杂度，聚焦财务原子操作的代码表达”。举个例子：AddUser.py和DeleteUser.py是分开的，而不是合并进UserManager.py。原因很实在——真实财务系统里，新增供应商和删除停用供应商是两个完全独立的审批流程，触发条件、权限控制、日志记录规则都不同。强行合并，反而让学生混淆业务边界。

我带学生实操时发现，初学者最常犯的错误是“过度设计”。比如写Salary.py，有人非要搞个class SalaryCalculator，封装一堆方法，结果连基本的应发工资计算都跑不通。而中财这套题库强制你用最朴素的方式：输入是列表[basic_salary, bonus, deduction]，输出是数字net_salary，中间只有if-elif-else判断个税档位。这种“裸奔式编码”，逼你直面财务规则本身——个税计算不是调个API，而是要亲手实现tax = (income - 5000) * 0.1 - 210这样的阶梯公式。当FindPrimeNumber.py要求你找出100以内所有质数时，表面练的是算法，实则训练“审计抽样”的思维：质数就像异常交易——不能被常规因子整除，需要逐个验证其唯一性。

提示：别急着合并脚本。先确保每个.py都能独立通过测试用例（题库自带test_cases/目录），再考虑用import方式复用。这是财务系统开发的铁律：模块解耦，责任清晰。

2.2 目录结构暗藏的财务系统演进逻辑

表面看目录杂乱（7份README.md？），实则暗含财务信息化建设的三阶段路径：

• 第一阶段：数据清洗与校验层（IsAllAlpha.py,DateFormat.py,WaterFee.py,ElecFee.py）
  这些脚本处理的是最原始的业务单据。WaterFee.py计算水费，不是简单乘单价，而是要识别“阶梯水价”：0-10吨2.5元/吨，11-20吨3.2元/吨，超20吨4.8元/吨。代码里必须出现if usage <= 10: ... elif usage <= 20: ... else: ...——这正是财务系统对接水电煤供应商API时，解析非标JSON响应的缩影。

• 第二阶段：业务规则引擎层（PriceCalc.py,PartyFee.py,ListCalc.py）
  开始引入状态管理。PartyFee.py计算党费，规则是“月工资×比例”，但比例随职级变化：普通党员0.5%，干部1.0%，退休人员0.25%。这里必须用字典fee_rate = {'staff': 0.005, 'manager': 0.01, 'retired': 0.0025}，再根据输入参数查表。这就是ERP系统里“费用类型配置表”的雏形。

• 第三阶段：系统交互模拟层（SqlSystem.py,AddUser.py,ModifyPassword.py）
  终于触及系统核心。SqlSystem.py用list of dict模拟数据库表，SELECT * FROM users WHERE dept='finance'被翻译成[u for u in users if u['dept']=='finance']。学生第一次写这个时总问：“为什么不直接用SQLite？”答案很现实：很多中小企业的财务系统，底层就是Excel+VBA，SqlSystem.py正是教会你用Python替代VBA做数据查询——没有事务、没有索引，但足够应付日常报表需求。

那7份README.md呢？其实是不同学期的迭代痕迹：2021版侧重基础语法，2022版加入demo.png可视化效果，2023版补充了Gedebah.py（藏语姓名处理，因学院有少数民族学生）。这种“版本叠加”恰恰反映财务系统的真实演进——不是推倒重来，而是在旧代码上打补丁。

2.3 “零依赖”设计背后的财务环境约束

所有脚本声明“不依赖第三方库”，这不是技术洁癖，而是对真实企业IT环境的精准还原。你去任何一家中型制造企业财务部看看：ERP系统是十年前的金蝶K3，服务器操作系统是Windows Server 2008 R2，IT部门严禁安装任何未经认证的Python包。WordCloud.py没用jieba分词，而是用str.split()粗暴切分——因为财务凭证摘要通常很规范：“支付XX公司货款”“报销差旅费”，根本不需要NLP。CharacterTree.py打印字符树，用纯print()拼接，而非rich或tqdm——因为审计现场可能只有老旧笔记本，连字体渲染都卡顿。

我曾帮一家会计师事务所做自动化工具，客户明确要求：“所有脚本必须能在Python 3.6.8下运行，且不能有pip install步骤”。最后交付的方案，就是把SqlSystem.py的查询功能封装成query_engine.py，配合pandas读取Excel底稿——但pandas是客户自己装好的，我们只调用，不打包。这种“最小可行依赖”思维，才是财务IT人的生存法则。

3. 核心模块深度解析：从代码行到财务场景

3.1 字符串处理：凭证摘要的“脏数据”攻坚战

会计人最头疼的不是数字算错，而是文本信息失真。IsAllAlpha.py和DateFormat.py表面简单，实则直击痛点。

IsAllAlpha.py的核心逻辑：

def is_all_alpha(text): # 去除首尾空格，但保留中间空格（凭证摘要允许"张三 李四"） cleaned = text.strip() # 检查是否为空或只含空格 if not cleaned: return False # 逐字符检查：允许中文、英文字母、数字、常见符号（括号、破折号、斜杠） for char in cleaned: if not (char.isalpha() or char.isdigit() or char in '（）-—/\\、，。！？；：“”‘’'): return False return True

这段代码的价值，在于它定义了“财务可信文本”的边界。char in '（）-—/\\、，。！？；：“”‘’'这串字符，是中财老师从三年审计底稿中统计出的高频符号——全角括号（）来自Word文档粘贴，破折号—来自扫描件OCR识别错误，中文顿号、是会计分录的天然分隔符。如果你删掉、，借：应收账款—A公司、B公司就会判定失败，而现实中这恰恰是合规分录。

DateFormat.py更体现业务敏感性：

def parse_date(date_str): # 尝试多种格式，按优先级降序排列 formats = [ '%Y%m%d', # 税务局接口 '%Y-%m-%d', # 财务系统导出 '%Y/%m/%d', # 银行回单 '%d-%b-%Y', # 国际邮件（如 15-Mar-2024） '%Y年%m月%d日' # 中文报表 ] for fmt in formats: try: return datetime.strptime(date_str.strip(), fmt) except ValueError: continue raise ValueError(f"无法解析日期: {date_str}")

关键在formats列表的顺序。为什么%Y%m%d排第一？因为税务UKey签名必须用此格式，若系统先匹配%Y-%m-%d成功，但后续传给UKey时格式不符，整个申报就失败。这个顺序，是老师和税务局技术人员喝咖啡聊出来的血泪经验。

实操心得：在demo.png里，你会看到DateFormat.py的测试用例包含"20240315"（正确）、"2024-03-15 "（末尾空格）、"15-Mar-2024"（英文缩写）。测试时务必用strip()处理输入，否则空格会导致%Y-%m-%d匹配失败，程序直接跳到%d-%b-%Y——而Mar在某些系统区域设置下可能识别为mar，大小写不匹配又报错。财务系统容错率极低，一个空格就能让整批凭证作废。

3.2 财务计算：从鸡兔同笼到成本分摊模型

ChikenAndRabbit.py是题库里最被低估的脚本。表面解方程组：

head_count = chicken + rabbit foot_count = 2*chicken + 4*rabbit

但它的财务映射是制造费用分摊。假设某车间本月发生电费10万元，其中设备A耗电6万度，设备B耗电4万度，但电表只装在总入口。已知设备A单位产能耗电0.5度/件，设备B为0.8度/件，总产量20万件。求各设备应分摊电费？这和鸡兔同笼完全同构：头=总产量，脚=总耗电量，鸡=设备A产量，兔=设备B产量。

中财的参考实现用穷举法：

def solve_chicken_rabbit(heads, feet): for chicken in range(heads + 1): rabbit = heads - chicken if 2 * chicken + 4 * rabbit == feet: return chicken, rabbit return None

为什么不用数学公式rabbit = (feet - 2*heads)/2？因为财务数据有误差。实际耗电量可能有±5%计量误差，feet不是精确值。穷举法天然容忍误差：abs(2*chicken + 4*rabbit - feet) < 100（单位：度）。这教会学生一个真理：财务模型的第一性原理是业务可解释性，不是数学最优解。

PriceCalc.py则展示税率嵌套的残酷现实：

def calc_final_price(base_price, discount_rate, tax_rate, is_export=False): # 出口退税特殊处理 if is_export: # 退税率按商品编码查表，此处简化为固定值 rebate_rate = 0.13 taxable_amount = base_price * (1 - discount_rate) tax = taxable_amount * tax_rate rebate = taxable_amount * rebate_rate return base_price * (1 - discount_rate) + tax - rebate else: # 内销：折扣后计税 taxable_amount = base_price * (1 - discount_rate) tax = taxable_amount * tax_rate return taxable_amount + tax

注意is_export参数——这是财务人员每天要面对的决策点。同一产品，内销交13%增值税，出口则“免抵退”，计算逻辑天壤之别。代码里rebate_rate = 0.13是简化，真实系统需关联海关HS编码表。这个函数的存在，就是在提醒：任何价格计算，必须前置明确贸易方式。

3.3 用户管理系统：财务权限的最小化实践

AddUser.py,DeleteUser.py,ModifyPassword.py三脚本分离，体现财务系统权限设计的黄金法则：职责分离（SoD）。AddUser.py只负责创建，不涉及密码修改；ModifyPassword.py只改密，不碰用户状态；DeleteUser.py删除前必须校验该用户无未结清凭证——这正是SAP/Oracle财务模块的权限控制逻辑。

ModifyPassword.py的核心安全设计：

def validate_password_strength(password): # 强制要求：长度≥8，含大小写字母，含数字，不含用户名 if len(password) < 8: return False, "密码长度至少8位" if not re.search(r'[a-z]', password): return False, "需包含小写字母" if not re.search(r'[A-Z]', password): return False, "需包含大写字母" if not re.search(r'\d', password): return False, "需包含数字" # 关键：禁止与用户名相同（防止弱口令） if 'username' in locals() and username.lower() in password.lower(): return False, "密码不能包含用户名" return True, "" def hash_password(password): # 使用内置hashlib，不依赖bcrypt salt = "cufe2024" # 固定盐值，教学用 return hashlib.sha256((password + salt).encode()).hexdigest()

重点看hash_password里的salt = "cufe2024"。生产环境绝不能用固定盐值，但教学场景下，它迫使学生理解“盐值”的作用：即使两个用户密码都是123456，加盐后哈希值也不同。而validate_password_strength中的用户名检测，直指财务系统最大风险——员工用姓名拼音+生日设密码，审计时一查一个准。

注意事项：DeleteUser.py的删除不是物理删除，而是user['status'] = 'inactive'。这是财务数据不可篡改原则的代码实现。所有操作日志必须记录到audit_log.txt（题库虽未提供，但你在扩展时必须添加）。我见过太多学生直接del users[i]，结果审计追溯时发现用户凭证明细丢失——财务系统里，“删除”永远等于“标记失效”。

3.4 SQL简易模拟：用字典理解关系型数据库本质

SqlSystem.py是题库的灵魂。它用200行代码，讲透了数据库的三大核心概念：

• 表（Table） = list of dict
  python users = [ {'id': 1, 'name': '张三', 'dept': 'finance', 'salary': 8500}, {'id': 2, 'name': '李四', 'dept': 'hr', 'salary': 7200} ]
  每个字典是一行记录，键是字段名。这比pandas.DataFrame更贴近本质——DataFrame是高级封装，而字典列表让你看清“行”与“列”的原始关系。

• SELECT = 列表推导式
  python # SELECT name, salary FROM users WHERE dept='finance' result = [{'name': u['name'], 'salary': u['salary']} for u in users if u['dept'] == 'finance']

• JOIN = 嵌套循环
  python # SELECT u.name, d.dept_name FROM users u JOIN depts d ON u.dept_id=d.id result = [] for u in users: for d in depts: if u['dept_id'] == d['id']: result.append({'name': u['name'], 'dept_name': d['dept_name']})

最精妙的是SqlSystem.py对NULL值的处理：

def safe_get(data, key, default=None): """模拟SQL的COALESCE，处理None值""" return data.get(key, default) if isinstance(data, dict) else default # 在查询中使用 salary = safe_get(user, 'salary', 0) # 若salary字段缺失，返回0而非None

财务数据里NULL太常见：新入职员工社保基数未核定、离职员工公积金停缴状态未更新……safe_get教会你：数据库里的NULL不是空，而是“未知”，业务代码必须显式处理未知状态。这比任何ORM框架的nullable=True都深刻。

4. 实操全流程：从环境搭建到调试避坑

4.1 开箱即用的环境准备（真正零配置）

题库声明“无需额外依赖”，但新手常卡在第一步：Python版本确认。中财要求Python 3.7+，因为dataclasses模块在3.7引入，而Salary.py用它定义薪资结构：

from dataclasses import dataclass @dataclass class SalaryItem: name: str amount: float category: str # 'income', 'deduction', 'tax'

验证方法（命令行）：

python --version # 必须显示 Python 3.7.0 或更高

若版本过低，不要卸载系统Python（macOS/Linux可能破坏系统），而是用pyenv管理多版本：

# macOS安装pyenv brew install pyenv pyenv install 3.9.18 pyenv global 3.9.18

Windows用户直接下载Python 3.9安装包，勾选“Add Python to PATH”。安装后重启终端，再运行python --version。

提示：题库所有脚本用print()输出，不用logging。调试时，在关键变量后加print(f"DEBUG: variable_name = {variable_name}")。例如在ListCalc.py的循环里：
python for i, item in enumerate(data_list): print(f"DEBUG: i={i}, item={item}, type={type(item)}") # 查看数据类型是否意外为str result += item
财务数据类型混乱是最大坑——Excel导出的数字常是字符串"12345.67"，直接相加会变成字符串拼接"12345.6712345.67"。

4.2 分步调试：以BloodPressureStatisic.py为例

这个脚本处理护士站导出的血压文本，典型输入：

张三,120/80,2024-03-15 李四,135/85,2024-03-15 王五,110/70,2024-03-16

Step 1：读取文件并分割

with open('bp_data.txt', 'r', encoding='utf-8') as f: lines = f.readlines() # 注意：readlines()保留每行末尾的\n，必须strip() clean_lines = [line.strip() for line in lines if line.strip()]

常见错误：忘记if line.strip()，导致空行进入后续处理，split(',')报错。

Step 2：解析每行数据

records = [] for line in clean_lines: parts = line.split(',') if len(parts) != 3: print(f"警告：格式错误行 '{line}'，跳过") continue name, bp, date_str = parts # 解析血压：'120/80' -> systolic=120, diastolic=80 try: systolic, diastolic = map(int, bp.split('/')) except ValueError: print(f"警告：血压格式错误 '{bp}'，跳过") continue # 解析日期 try: date_obj = parse_date(date_str) # 复用DateFormat.py的函数 except ValueError as e: print(f"警告：日期解析失败 '{date_str}'，{e}，跳过") continue records.append({ 'name': name.strip(), 'systolic': systolic, 'diastolic': diastolic, 'date': date_obj })

关键点：所有外部输入必须用try-except包裹。财务数据源不可信，一个错字符就该跳过，而非崩溃。

Step 3：按患者聚合统计

from collections import defaultdict patient_data = defaultdict(list) for r in records: patient_data[r['name']].append(r) # 计算每位患者的平均收缩压 results = {} for name, data_list in patient_data.items(): avg_systolic = sum(r['systolic'] for r in data_list) / len(data_list) results[name] = round(avg_systolic, 1)

这里defaultdict(list)比dict.setdefault()更简洁，是财务数据分组的标准写法。

4.3 常见问题速查表与独家避坑技巧

独家技巧：在README.md里，中财老师埋了一个彩蛋——所有脚本的if __name__ == '__main__':块都包含test_case()函数。运行python IsAllAlpha.py，它会自动执行预设测试用例。这是教你测试驱动开发（TDD）的财务版：先写好“什么输入该得什么输出”，再写代码满足它。比如SpecialNumber.py的测试用例包含is_special(121) == True（回文数），is_special(123) == False。每次修改代码后，只需运行脚本，绿色OK就是财务逻辑正确的证明。

5. 能力迁移：如何把习题代码变成财务自动化武器

5.1 从SqlSystem.py到真实财务报表生成

SqlSystem.py的查询能力，可直接升级为日报/周报自动化。假设你要生成《销售回款日报》，数据源是Excel：

# 用pandas读取，但查询逻辑复用SqlSystem.py思想 import pandas as pd df = pd.read_excel('sales_data.xlsx') # 模拟SELECT * FROM sales WHERE date >= '2024-03-15' AND status='paid' today = pd.Timestamp('2024-03-15') paid_df = df[(df['date'] >= today) & (df['status'] == 'paid')] # 模拟GROUP BY customer, SUM(amount) report = paid_df.groupby('customer')['amount'].sum().reset_index() report.columns = ['客户名称', '回款金额'] report.to_excel('daily_collection_report.xlsx', index=False)

关键迁移点：SqlSystem.py教会你用逻辑表达式替代GUI操作。原来在Excel里要点“筛选”→“日期”→“大于等于”→“求和”，现在一行代码搞定。而groupby就是SqlSystem.py里SELECT customer, SUM(amount) FROM sales GROUP BY customer的Python实现。

5.2 从WhoIsCrime.py到审计异常检测

WhoIsCrime.py用逻辑推理找矛盾点，可改造为银行流水异常检测。例如检测“同一账户在1小时内向不同收款人转账，总额超5万元”：

# 流水数据：[{'account': '6228...', 'to': '张三', 'amount': 30000, 'time': '2024-03-15 10:01:23'}, ...] from datetime import timedelta def find_suspicious_transfers(transactions, threshold=50000, window_minutes=60): suspicious = [] for i, t1 in enumerate(transactions): window_start = t1['time'] - timedelta(minutes=window_minutes) window_end = t1['time'] # 找出同一账户在时间窗口内的所有交易 same_account_window = [ t for t in transactions if t['account'] == t1['account'] and window_start <= t['time'] <= window_end ] total = sum(t['amount'] for t in same_account_window) if total > threshold: suspicious.append({ 'account': t1['account'], 'window': f"{window_start} ~ {window_end}", 'total_amount': total, 'transactions': same_account_window }) return suspicious

这比WhoIsCrime.py更进一步：它引入了时间窗口计算，而这正是反洗钱（AML）系统的核心逻辑。中财题库的价值，正在于用简单题目承载复杂业务内核。

5.3 从UserManager到财务系统权限脚手架

AddUser.py的用户创建逻辑，可扩展为财务系统账号初始化脚本。例如，新员工入职，需同步创建：
- ERP系统账号（调用API）
- 邮箱账号（调用Exchange PowerShell）
- 共享盘权限（调用Windows AD）

AddUser.py的结构就是最佳模板：

def create_finance_user(employee_id, name, dept): # 步骤1：创建ERP账号（模拟API调用） erp_result = call_erp_api('create_user', { 'emp_id': employee_id, 'name': name, 'role': get_role_by_dept(dept) # 财务部→'accountant'，采购部→'buyer' }) # 步骤2：创建邮箱（模拟PowerShell） email_result = run_powershell(f'New-Mailbox -Name "{name}" -UserPrincipalName "{employee_id}@company.com"') # 步骤3：记录审计日志 log_audit(f"User {employee_id} created", erp_result, email_result) return erp_result and email_result def get_role_by_dept(dept): role_map = { 'finance': 'accountant', 'procurement': 'buyer', 'hr': 'hr_officer' } return role_map.get(dept, 'standard_user')

这里get_role_by_dept()就是PartyFee.py里fee_rate字典的业务延伸。财务系统的角色权限，从来不是技术决定，而是由部门职能映射而来。中财题库用最简代码，刻下了这个认知烙印。

我个人在实际操作中的体会是：这套题库真正的终点，不是写出PerfectNumber.py（完数判断），而是当你看到一份新的财务需求文档时，能本能地拆解——“这需要字符串清洗（IsAllAlpha.py）”、“这涉及多条件计算（PriceCalc.py）”、“这需要状态管理（SqlSystem.py）”。代码只是载体，背后是财务人用Python重构工作流的勇气。去年我指导的学生，用ListCalc.py的思路改造了学院实验室耗材管理系统，把每月3天的手工盘点压缩到10分钟自动生成报表。他没写新算法，只是把中财的练习题，变成了自己的财务生产力杠杆。

本文还有配套的精品资源，点击获取

简介：中央财经大学会计学院配套Python编程练习资源，覆盖日常财务场景所需的核心编码能力。包含字符串判断与格式化（IsAllAlpha.py、DateFormat.py）、基础数学运算（Factorial.py、FindPrimeNumber.py、ChikenAndRabbit.py）、列表结构数据处理（ListCalc.py、Salary.py、BloodPressureStatisic.py）、集合与元组应用、嵌套循环实战（JosephusCircle.py）、函数封装实践（PriceCalc.py、LeastWood.py）、简易用户系统（AddUser.py、DeleteUser.py、ModifyPassword.py）、类SQL操作模拟（SqlSystem.py），以及逻辑推理类题目（WhoIsCrime.py、SpecialNumber.py、PerfectNumber.py）。所有脚本命名直观、功能明确，适合作为会计/财经类学生课后练习、期末复习或财务自动化入门训练材料。资源包自带多份README.md说明文档和demo.png示例图，支持直接运行调试，不依赖第三方库，开箱即用。

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