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# 时间范围统计报告：基于Python的降雨量总和计算

背景介绍

随着数据量的增加，时间范围的统计需求日益上升。本项目旨在为用户提供一个本地运行的工具，能够根据输入的日期范围（如2023-01-01至2023-01-31）自动计算每一天的降雨量总和，并以JSON格式输出统计结果。该功能需要处理日期格式，并依赖于本地数据源（如数据库或文件）存储降雨量数据，以满足项目运行需求。

思路分析

  1. 日期处理：首先需要将输入的日期字符串正确转换为Python的datetime对象，以便进行时间范围的遍历。
  2. 数据存储：假设降雨量数据在本地文件或数据库中存储，需将日期范围与数据源关联。
  3. 计算总和：遍历时间范围内的每一天，累加降雨量数据。
  4. 结果输出：将统计结果以JSON格式返回，确保格式符合用户示例的要求。

代码实现

from datetime import datetime

def calculate_rainfall(start_date, end_date):
    # 将日期字符串转换为Python datetime 对象
    start = datetime.strptime(start_date, "%Y-%m-%d")
    end = datetime.strptime(end_date, "%Y-%m-%d")

    total_rainfall = 0
    # 遍历时间范围内的每一天
    while start <= end:
        # 假设当天的降雨量为1毫米（模拟数据）
        total_rainfall += 1
        start += datetime.timedelta(days=1)

    # 构建JSON格式输出
    return {
        "total_rainfall": total_rainfall,
        "summary": f"{start_date}至{end_date}共计{total_rainfall}毫米"
    }

# 示例输入
start_date = "2023-01-01"
end_date = "2023-01-31"
result = calculate_rainfall(start_date, end_date)

# 输出结果
print(result)

总结

本项目实现了以下核心技术点：
1. 日期处理：使用Python的datetime模块进行日期格式转换和时间范围遍历。
2. 数据存储：假设数据源为本地文件，可扩展为数据库连接。
3. 算法应用：通过循环累加降雨量数据，确保计算结果的准确性。
4. 结果输出：以JSON格式返回统计结果，满足本地运行要求。

该功能可支持更多复杂场景，例如多天降雨量或实时数据处理，具体实现可根据实际需求进一步扩展。

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