小黃老師嘿技術

import os
import zipfile
import json
import pandas as pd

# --- 設定評分標準區域 ---
def calculate_score(data):
    """
    這裡可以依照老師的需求修改評分邏輯
    """
    score = 60 # 基本分：只要交作業就有60分
    
    # 1. 努力度：根據積木數量加分 (每10個積木+1分，上限20分)
    score += min(data['block_count'] // 10, 20)
    
    # 2. 豐富度：角色數量 (每個角色+2分，上限10分)
    score += min(data['sprite_count'] * 2, 10)
    
    # 3. 邏輯運用：有無使用特定功能 (各加5分)
    if data['has_loop']: score += 5
    if data['has_variable']: score += 5
    
    # 滿分不超過100
    return min(score, 100)

def analyze_sb3(filename):
    try:
        # 嘗試將 sb3 當作 zip 讀取
        with zipfile.ZipFile(filename, 'r') as z:
            # 讀取核心檔案 project.json
            with z.open('project.json') as f:
                project_data = json.load(f)
                
            targets = project_data.get('targets', [])
            # 扣除舞台(Stage)，剩下的就是角色數量
            sprite_count = len(targets) - 1 
            
            block_count = 0
            has_loop = False
            has_variable = False
            
            # 掃描所有角色與舞台的程式碼
            for target in targets:
                blocks = target.get('blocks', {})
                block_count += len(blocks)
                
                # 檢查每個積木的種類 (OpCode)
                for block_id, block in blocks.items():
                    if isinstance(block, dict):
                        opcode = block.get('opcode', '')
                        # 檢查是否包含重複迴圈
                        if 'control_repeat' in opcode or 'control_forever' in opcode:
                            has_loop = True
                        # 檢查是否包含變數操作
                        if 'data_setvariableto' in opcode or 'data_changevariableby' in opcode:
                            has_variable = True

            return {
                '檔名': filename,
                '角色數': sprite_count,
                '積木總數': block_count,
                '使用迴圈': '是' if has_loop else '否',
                '使用變數': '是' if has_variable else '否',
                'has_loop': has_loop,         # 供計算用
                'has_variable': has_variable  # 供計算用
            }
    except Exception as e:
        return {'檔名': filename, '備註': f'讀取錯誤: {str(e)}'}

# --- 主程式開始 ---
files = [f for f in os.listdir('.') if f.endswith('.sb3')]
results = []

print(f"找到 {len(files)} 個作業，開始批改...")

for file in files:
    data = analyze_sb3(file)
    if '備註' not in data:
        data['預估分數'] = calculate_score(data)
    results.append(data)

# 輸出成 Excel (CSV格式)
output_file = 'Scratch作業成績單.csv'
df = pd.DataFrame(results)
# 移除計算用的欄位，只留給老師看的
if 'has_loop' in df.columns: del df['has_loop']
if 'has_variable' in df.columns: del df['has_variable']

df.to_csv(output_file, index=False, encoding='utf-8-sig')
print(f"完成！已輸出 '{output_file}'，請用 Excel 開啟。")

⭕ 優點

• 極速效率：幾百個檔案只需 3-5 秒，這在期末結算成績時是救命稻草。
• 檔名檢核：一眼就能在 Excel 表中看出誰亂存檔名（例如沒寫班級座號）。
• 找出缺交/低完成度：積木數只有 0 或 個位數的，通常就是只開了檔案沒做作業。

❌ 缺點（盲點）

• 無法判斷美感與創意：程式只看得懂「數量」。A同學畫了精美的自創角色但程式簡單，B同學拉了一堆亂七八糟的積木，程式可能會判 B 比較高分。
• 無法偵測 Bug：學生如果寫了「無限迴圈」導致當機，或是程式邏輯根本跑不動，腳本是看不出來的。
• 未組裝積木也算分：如果學生把積木拉出來丟在旁邊沒有組裝，腳本依然會計算數量。