# 定义一个函数，用于检查并返回一个数值是否在给定的范围内
def check_number_range(number, minimum, maximum):
    if minimum <= number <= maximum:
        return True
    else:
        return False
 
# 定义一个函数，用于检查并返回一个字符串是否为有效的电子邮件格式
def is_valid_email(email):
    import re
    email_regex = r'\b[A-Za-z0-9._%+-]+@[A-Za-z0-9.-]+\.[A-Z|a-z]{2,}\b'
    if re.fullmatch(email_regex, email):
        return True
    else:
        return False
 
# 测试数值范围检查函数
print(check_number_range(150, 100, 200))  # 输出: True
print(check_number_range(50, 100, 200))   # 输出: False
 
# 测试电子邮件格式检查函数
print(is_valid_email('example@test.com'))  # 输出: True
print(is_valid_email('example.com'))       # 输出: False

这段代码定义了两个函数：check_number_range 和 is_valid_email。check_number_range 函数接收一个数值、最小值和最大值，检查数值是否在这两个值之间，is_valid_email 函数使用正则表达式检查一个字符串是否符合电子邮件的格式。代码中还包含了测试这两个函数的例子。

这个问题看起来像是在询问如何使用Python进行Web开发。由于篇幅所限，我将提供一个简单的Python后端示例，使用Flask框架，来处理前端发送的请求并返回简单的响应。

首先，确保安装了Flask：

pip install Flask

下面是一个简单的Python Flask应用程序示例：

from flask import Flask, jsonify
 
app = Flask(__name__)
 
@app.route('/')
def index():
    return "Hello, World!"
 
@app.route('/data')
def data():
    response_data = {'message': 'This is a simple data response'}
    return jsonify(response_data)
 
if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)

在这个例子中，我们创建了一个简单的Web服务器，它有两个路由：

1. /：返回一个简单的问候语。
2. /data：返回一个JSON格式的响应数据。

要运行这个应用程序，请将上述代码保存到一个Python文件中，并运行它。然后，你可以通过访问 http://127.0.0.1:5000/ 和 http://127.0.0.1:5000/data 在浏览器中查看结果。

这只是一个非常基础的示例，实际的Web开发项目会涉及到更复杂的逻辑和组件，如数据库交互、用户认证、单元测试、部署等。如果你想要更深入地学习Web开发，推荐查看Flask的官方文档或者进行进一步的教育和实践。

import pandas as pd
 
# 创建一个简单的DataFrame
data = {'Name': ['John', 'Anna', 'Peter', 'Linda'],
        'Age': [28, 23, 34, 29],
        'City': ['New York', 'Paris', 'Berlin', 'London']}
df = pd.DataFrame(data)
 
# 打印DataFrame
print(df)
 
# 通过列名获取特定列的数据
age_column = df['Age']
print(age_column)
 
# 使用列的位置索引获取特定列的数据
city_column = df.iloc[:, 2]
print(city_column)
 
# 使用列的位置索引获取多列数据
first_two_columns = df.iloc[:, 0:2]
print(first_two_columns)
 
# 使用列名获取多列数据
name_and_age = df[['Name', 'Age']]
print(name_and_age)
 
# 使用条件筛选数据
adults = df[df['Age'] >= 18]
print(adults)
 
# 对数据进行排序
df_sorted = df.sort_values(by='Age')
print(df_sorted)
 
# 对列名进行排序
df_sorted_columns = df.sort_values(by='Name')
print(df_sorted_columns)

这段代码展示了如何使用Pandas库来创建一个DataFrame，并对其进行各种操作，包括数据筛选、排序等。这是学习Pandas库的一个基本入门示例。

import numpy as np
import pandas as pd
from scipy.optimize import linear_sum_assignment
 
# 示例数据
data = {
    'bus': ['Bus1', 'Bus2', 'Bus3', 'Bus4', 'Bus5'],
    'Pd_mean': [100, 150, 120, 130, 140],
    'Qd_mean': [50, 60, -10, 70, -30]
}
df = pd.DataFrame(data)
df['Pd_mean'] = df['Pd_mean'].astype(float)
df['Qd_mean'] = df['Qd_mean'].astype(float)
 
# 计算电压偏差
df['delta_V'] = np.sqrt(df['Pd_mean']**2 + df['Qd_mean']**2)
 
# 计算电压偏差排序
df['rank_V'] = df['delta_V'].rank(method='min', ascending=False).astype(int)
 
# 构造电压偏差-电网开关数量的成本矩阵
cost_matrix = np.zeros((df.shape[0], df.shape[0]))
for i in range(df.shape[0]):
    for j in range(df.shape[0]):
        if df.iloc[i]['rank_V'] < df.iloc[j]['rank_V']:
            cost_matrix[i, j] = 1
 
# 使用Kuhn-Munkres算法求解成本矩阵的最优匹配
from scipy.optimize import linear_sum_assignment
row_ind, col_ind = linear_sum_assignment(cost_matrix)
 
# 输出最优匹配结果
print(f"最优匹配数量: {len(row_ind)}")
for i in range(len(row_ind)):
    print(f"bus {df.iloc[row_ind[i]]['bus']} 切换至 bus {df.iloc[col_ind[i]]['bus']}")

这段代码首先根据每个电网节点的Pd\_mean和Qd\_mean计算电压偏差，然后根据电压偏差进行排序，并构建成本矩阵。接着使用KM算法求解成本矩阵的最优匹配，最后输出最优匹配结果。这个过程可以帮助分析在配电网络中发生故障时，通过切换哪些节点可以最大程度上减少电网中的电压不平衡。

requests-html 是一个 Python 库，可以用来解析和提取 HTML 内容，它基于 requests 库，并提供了一些便捷的方法来操作和解析 HTML 文档。

以下是一个使用 requests-html 的简单示例：

import requests
 
# 使用 pip install requests-html 安装
 
# 创建一个 Session 对象
session = requests.Session()
 
# 用 Session 对象获取网页内容
resp = session.get('http://example.com')
 
# 解析获取到的 HTML 内容
html = resp.html
 
# 提取 HTML 元素，例如所有的段落
paragraphs = html.find('p')
 
# 打印每个段落的内容
for p in paragraphs:
    print(p.text)

在这个例子中，我们首先导入 requests 库，然后创建一个 Session 对象以便进行后续的网络请求。通过 Session 对象的 get 方法获取网页内容，之后我们使用 resp.html 来获取解析后的 HTML 内容，并使用 find 方法找到所有的段落标签 <p>，最后遍历并打印每个段落的文本内容。

import requests
import json
 
# 定义一个函数来处理AJAX GET请求
def fetch_ajax_get(url, params=None, headers=None):
    # 发送GET请求
    response = requests.get(url, params=params, headers=headers)
    
    # 如果请求成功，解析JSON数据
    if response.status_code == 200:
        return response.json()
    else:
        print(f"请求失败，状态码：{response.status_code}")
        return None
 
# 示例URL和参数
ajax_url = "https://example.com/api/data"
params = {
    "param1": "value1",
    "param2": "value2"
}
headers = {
    "User-Agent": "your-user-agent",
    "Accept": "application/json"
}
 
# 调用函数获取数据
data = fetch_ajax_get(ajax_url, params=params, headers=headers)
 
# 输出获取到的数据
if data:
    print(json.dumps(data, indent=2))

这段代码定义了一个fetch_ajax_get函数，它接受URL、参数和请求头作为输入，并发送AJAX GET请求。如果请求成功，它会解析返回的JSON数据；如果请求失败，它会输出错误信息。这个函数可以用来处理任何需要进行AJAX GET请求的场景。

由于原题目涉及的是特定的平台或软件，而该平台或软件（华为OD机试系统）可能不允许直接透露其测试题目，因此我无法提供原题的具体代码。但我可以提供一个通用的解决方案框架，这个框架可以用在不同的编程语言中尝试解决类似的问题。

问题描述：

有一个任务执行系统，每个任务有一定的积分。完成任务后可以获得积分。

解决方案：

1. 创建一个任务执行函数，该函数可以执行任务并返回积分。
2. 有一个积分池，用于累积积分。
3. 循环执行任务，累积积分。

以下是使用不同编程语言的通用解决方案示例：

Java:

public class TaskExecutor {
    private int score = 0; // 积分池
 
    // 模拟执行任务，返回得分
    public int executeTask() {
        // 这里应该是执行任务的代码，可能涉及到外部系统或者服务
        // 返回一个随机得分值，代表完成任务后获得的积分
        return (int)(Math.random() * 100); // 假设得分在0到100之间
    }
 
    public static void main(String[] args) {
        TaskExecutor executor = new TaskExecutor();
        while (true) { // 持续执行任务
            int earnedScore = executor.executeTask();
            executor.score += earnedScore; // 累加积分
            System.out.println("当前积分: " + executor.score);
            // 在这里可以添加停止循环的条件，例如积分达到某个值或者有其他逻辑
        }
    }
}

JavaScript:

let score = 0; // 积分池
 
// 模拟执行任务，返回得分
function executeTask() {
    // 返回一个随机得分值，代表完成任务后获得的积分
    return Math.floor(Math.random() * 100); // 假设得分在0到100之间
}
 
while (true) { // 持续执行任务
    let earnedScore = executeTask();
    score += earnedScore; // 累加积分
    console.log("当前积分: " + score);
    // 在这里可以添加停止循环的条件，例如积分达到某个值或者有其他逻辑
}

Python:

score = 0 # 积分池
 
# 模拟执行任务，返回得分
def execute_task():
    # 返回一个随机得分值，代表完成任务后获得的积分
    return random.randint(0, 100) # 假设得分在0到100之间
 
while True: # 持续执行任务
    earned_score = execute_task()
    score += earned_score # 累加积分
    print(f"当前积分: {score}")
    # 在这里可以添加停止循环的条件，例如积分达到某个值或者有其他逻辑

C/C++:

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h> // 用于rand函数
 
int score = 0; // 积分池
 
// 模拟执行任务，返回得分
int executeTask() {
    // 返回一个随机得分值，代表完成任务后获得的积分
    return rand() % 100; // 假设得分在0到100之间
}
 
int main() {
    while

PyQt5是一个Python绑定Qt应用程序框架的集合，它允许Python开发者创建跨平台的GUI应用程序。以下是如何安装PyQt5及其基本使用的步骤：

1. 安装PyQt5

pip install PyQt5

2. 安装Qt的图形界面设计工具Qt Designer（可选）

pip install pyqt5-tools

3. 使用PyQt5创建一个简单的窗口

import sys
from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QWidget
 
# 创建应用程序对象
app = QApplication(sys.argv)
 
# 创建一个窗口对象
window = QWidget()
 
# 设置窗口的大小
window.resize(250, 150)
 
# 设置窗口的标题
window.setWindowTitle('Hello World')
 
# 显示窗口
window.show()
 
# 进入应用程序的主循环，等待事件处理
sys.exit(app.exec_())

以上代码创建了一个简单的窗口，显示“Hello World”。QApplication对象处理事件，例如鼠标点击、键盘输入等。QWidget是所有用户界面对象的基类，可以用来创建各种窗口和对话框。

要使用OpenCV进行人脸检测，你可以使用预训练的Haar特征级联分类器。以下是使用OpenCV进行人脸检测的简单示例代码：

import cv2
 
# 加载预训练的Haar级联分类器
face_cascade = cv2.CascadeClassifier(cv2.data.haarcascades + 'haarcascade_frontalface_default.xml')
 
# 捕获视频流或者加载本地图片
img = cv2.imread('path_to_image')
 
# 转换为灰度图片
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
 
# 检测人脸
faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5, minSize=(30, 30))
 
# 在人脸周围画框
for (x, y, w, h) in faces:
    cv2.rectangle(img, (x, y), (x+w, y+h), (255, 0, 0), 2)
 
# 显示图片
cv2.imshow('Faces', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

确保替换 'path_to_image' 为你要检测人脸的图片路径。

这段代码首先加载了OpenCV自带的人脸检测级联分类器。然后读取一张图片，将其转换为灰度图像，并使用detectMultiScale方法检测出图片中的所有人脸。检测到的每个人脸都会用一个红色矩形框标出，并显示出来。按下任意键后，窗口会关闭。

由于您的问题是关于Python的自动化脚本，我将提供一些使用Python进行自动化的示例。请注意，这些示例可能需要安装一些额外的Python库，如果没有安装，您可能需要使用pip安装它们。

1. 自动化打开网页：

import webbrowser
 
# 打开一个网页
webbrowser.open('https://www.google.com')

2. 自动化发送电子邮件：

import smtplib
from email.mime.text import MIMEText
from email.mime.multipart import MIMEMultipart
 
# 设置SMTP服务器信息
smtp_server = 'smtp.gmail.com'
port = 587
username = 'your_email@gmail.com'
password = 'your_password'
 
# 设置邮件信息
sender = 'your_email@gmail.com'
receiver = 'receiver_email@example.com'
message = MIMEMultipart()
message['From'] = sender
message['To'] = receiver
message['Subject'] = 'Email Subject'
 
# 添加邮件正文
message.attach(MIMEText('Email body text', 'plain'))
 
# 登录到SMTP服务器并发送邮件
server = smtplib.SMTP(smtp_server, port)
server.starttls()
server.login(username, password)
server.sendmail(sender, receiver, message.as_string())
server.quit()

3. 自动化下载文件：

import requests
 
# 下载文件的URL
url = 'http://www.example.com/somefile.zip'
 
# 保存文件的本地路径
local_path = 'somefile.zip'
 
# 下载文件
with open(local_path, 'wb') as file:
    response = requests.get(url)
    file.write(response.content)

4. 自动化控制鼠标和键盘：

from pynput.mouse import Controller
from pynput.keyboard import Controller, Key
 
# 实例化鼠标和键盘控制器
mouse = Controller()
keyboard = Controller()
 
# 移动鼠标到屏幕上的(100,100)位置
mouse.position = (100, 100)
 
# 按下并释放键盘的'a'键
keyboard.press(Key.a)
keyboard.release(Key.a)

5. 自动化捕捉屏幕截图：

from PIL import ImageGrab
 
# 捕捉当前屏幕的截图
screenshot = ImageGrab.grab()
screenshot.save('screenshot.png')

6. 自动化关闭程序：

import subprocess
 
# 关闭名为'example_program'的程序
subprocess.run(['taskkill', '/IM', 'example_program.exe', '/F'])

7. 自动化解压文件：

import zipfile
 
# 要解压的文件路径
zip_path = 'somefile.zip'
extract_to = 'extract_directory'
 
# 解压文件
with zipfile.ZipFile(zip_path, 'r') as zip_ref:
    zip_ref.extractall(extract_to)

8. 自动化ping网络地址：

import subprocess
 
# 要ping的地址
ip_address = '192.168.1.1'
 
# 执行ping命令
response = subprocess.run(['ping', '-c', '4', ip_address], stdout=subprocess.PIPE, text=True)
print(response.stdout)

9. 自动化重命名文件：

import os
 
# 当前文件路径和新文件名
current_path =