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# 文件读取与统计分析：本地用户评分数据的独立运行程序

在Web开发中，读取本地文件中的用户评分数据是一个常见需求。本项目旨在实现一个可独立运行的程序，用于统计用户评分数据中的关键指标（如平均数、最大值、最小值）。本实现仅支持Python语言，通过文件读取和数据处理实现统计目标。

思路分析

  1. 文件读取：使用open函数读取指定路径的本地文件，确保文件路径正确性。若文件路径存在，程序会自动读取数据；若路径不存在或权限不足，会抛出错误。
  2. 数据转换：将读取的用户评分数据转换为整数格式，确保后续计算的合法性。例如，将字符串形式的评分值转换为整数。
  3. 统计处理：使用字典统计最大值、最小值等关键指标，确保结果准确且易于理解。
  4. 输出结果：通过控制台打印统计结果，提供用户友好的输出方式。

代码实现

import openpyxl

# 定义文件路径
file_path = "data.csv"

# 读取本地文件
with open(file_path, 'r') as f:
    data = f.read()

# 将数据转换为整数
converted_data = [int(row.strip()) for row in data.split('\n') if row.strip()]

# 初始化统计字典
stats = {
    'max': 0,
    'min': float('inf'),
    'avg': 0
}

# 步骤处理
for num in converted_data:
    stats['max'] = max(stats['max'], num)
    stats['min'] = min(stats['min'], num)
    stats['avg'] = sum(converted_data) / len(converted_data)

# 输出统计结果
print(f"平均数: {stats['avg']:.2f}")
print(f"最大值: {stats['max']}")
print(f"最小值: {stats['min']}")

总结

本项目实现了文件读取、数据处理和统计分析的核心功能，能够独立运行在任何本地环境。通过简单的文件读取逻辑和数据转换，用户可以直接获取统计结果。该项目无需依赖Web框架或外部服务，实现了简洁、高效的实现方式，符合独立运行的要求。

难度提示

  • 本项目可完成在1~2小时内，无需复杂算法，仅需理解文件读取和数据处理逻辑。
  • 程序实现完全独立，无需外部依赖，便于用户快速部署和测试。

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