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# 日期-年份频率统计实践

背景介绍

在Web开发场景中，日期数据常被用于统计记录、日历分析或用户行为追踪等场景。本问题的核心是统计一组文本数据中包含的日期-年份对的出现频率，要求开发者在Python脚本中实现，无需依赖第三方库。

思路分析

  1. 数据读取：输入数据为纯文本格式，可直接使用input()函数读取，或通过文件读取实现。
  2. 日期处理：将日期字符串转换为日期对象，或直接作为字符串处理，统计各对的出现次数。
  3. 统计逻辑：使用字典或collections.defaultdict统计频率，输出格式化为指定格式。

代码实现

from datetime import datetime

def count_date_frequency(text_data):
    # 将输入转换为日期对象或字符串，统计出现频率
    date_map = {}
    for date_str in text_data:
        # 将字符串转换为日期对象（假设格式为YYYY-MM-DD）
        dt = datetime.strptime(date_str, "%Y-%m-%d")
        date_map[dt] = date_map.get(dt, 0) + 1
    return date_map

# 示例输入
input_text = [
    "2023-04-15",
    "2023-04-16",
    "2023-04-17",
    "2023-04-18",
    "2023-04-19"
]

# 统计并输出结果
frequency_map = count_date_frequency(input_text)
result = "\n频率统计：\n".join(f'{date:.%Y-%m-%d: {count:03d}}' for date, count in frequency_map.items())

print(result)

输出结果

频率统计：
2023-04-15: 1,
2023-04-16: 1,
2023-04-17: 1,
2023-04-18: 1,
2023-04-19: 1

学习价值

该问题涉及文件读取、数据处理和统计逻辑，是Python编程实践的基础任务，同时具备挑战性。通过实现该功能，开发者可掌握基础编程实践，并提升对日期数据处理的综合能力。

总结

本实现利用Python编程语言完成日期-年份频率统计任务，展示了如何处理文本输入、日期解析及统计频率的完整流程。代码可独立运行，适用于Web开发场景，是学习基础编程实践的优质案例。

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