背景介绍

在现代数据处理场景中，数据常以结构化形式存储于文件中。例如，CSV文件是一种常见格式，其中每一行代表一个数据条目。通过文件读取，我们可以将这些条目转换为可处理的数据结构，如列表，以便后续操作。本项目旨在实现文件读取与数据处理的核心功能，适用于中级开发者实现。

思路分析

1. 文件读取
   • 使用 with open() 读取文件，保障资源安全。
   • 标准的文件读取方式为逐行读取，并通过 split("\n") 分隔每一行数据。
   • strip() 函数用于去除行末的空格或换行符。
2. 数据处理
   • 将读取的每一行数据转换为列表。
   • 将原始数据保存为 data 列表，处理后的数据则包含原始数据和额外的数字，如示例中的 50。

代码实现

import os

def read_and_process_data(file_path):
    data = []
    with open(file_path, "r") as f:
        for row in f:
            stripped_row = row.strip()
            data.append(stripped_row)

    # 将原始数据和处理后的结果输出
    original_data = data
    processed_data = original_data + [50]  # 增加额外的数字示例

    return original_data, processed_data

# 示例使用
file_path = "data.csv"
original_data, processed_data = read_and_process_data(file_path)

print(f"原始数据：{original_data}")
print(f"处理后数据：{processed_data}")

总结

本实现展示了文件读取与数据处理的核心技术：
1. 使用标准文件读取方法（逐行读取并分隔）
2. 利用列表处理特性实现数据扩展
3. 通过注释明确技术实现细节

此项目依赖本地环境，适合中级开发者实现，可独立运行。通过这种方式，可有效提升数据处理的灵活性与可维护性。