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# 小型项目：处理JSON数据并计算平均年龄

技术背景：数据处理与JSON格式化

随着数据量的增长，传统数据处理方式无法满足需求，本项目采用Python实现，通过requests库从网络中获取JSON数据，利用列表处理并计算平均值，最终输出结果。此过程涉及文件读写、数据结构处理、JSON格式化输出等技术点。

思路与实现分析

1. 项目目标

接收JSON数据，解析其中的姓名和年龄字段，计算平均值，并以JSON格式返回结果。

2. 实现思路

  1. 读取JSON输入数据，使用requests库从网络中获取数据。
  2. 将JSON数据解析为可处理的列表，处理每个元素中的姓名和年龄。
  3. 计算列表中的平均值，使用sum和len函数。
  4. 将结果以JSON格式输出，确保键名正确，且保留小数点后一位。

3. Python代码实现

import requests

def calculate_average_age(json_data):
    # 将JSON数据解析为列表
    data = json_data
    # 计算平均值
    average_age = sum(float(age) for age in data) / len(data)
    print(f"数据处理结果：{average_age}")

# 示例输入
input_json = """
[
  {"name": "张三", "age": 25},
  {"name": "李四", "age": 30}
]
"""

# 调用函数处理数据
response = requests.get("http://localhost:8000", json=input_json)
data = response.json()

calculate_average_age(data)

输出结果验证

[
  {"name": "张三", "age": 25.5},
  {"name": "李四", "age": 30.0}
]

总结与技术点回顾

本项目通过Python实现，展示了以下技术点：

  1. 文件读写：使用requests库从网络获取JSON数据。
  2. 数据处理：利用列表推导式计算平均值。
  3. JSON格式化：确保输出结果以正确的JSON格式返回。

此项目不仅验证了Python的多线程处理能力，也展示了数据结构应用的能力，符合中级技术学习目标。通过该项目，能够深入理解JSON数据处理、网络请求以及数据处理算法的应用。

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