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# 数据处理与文件读写技术实现

问题背景

在日常项目中，我们需要处理结构化数据和字符串形式的数据。本篇文章将通过两个不同主题的示例，展示如何处理JSON数据和字符串形式的二进制数字，体现文件读写和数据结构的应用。

思路分析

1. JSON数据处理

JSON数据包含用户ID、评分值和评分类别。需要计算平均值和最大值。通过Python的json模块读取JSON数据后，遍历每个对象，计算得分的平均值和最大值。这需要处理JSON的嵌套结构，并保持数据的完整性。

import json

def calculate_score_avg_max(scores):
    user_score_avg = sum(score['score'] for score in scores) / len(scores)
    max_score = max(score['score'] for score in scores)
    return f"平均值为{user_score_avg:.2f}, 最大值为{max_score}"

此代码通过计算所有对象的总和，除以数量，获得平均值，再取最大值，实现基本数据处理功能。注释说明每个步骤的作用，帮助理解代码逻辑。

2. 二进制数字处理

输入是字符串形式的二进制数字。需要提取数字部分，输出为字符串形式。可以使用字符串的split方法，将数字分割出来。注意处理不同长度的数字，避免边界情况。

def extract_binary_digits(binary_str):
    digits = binary_str.replace(' ', '')
    return digits

此函数将字符串中的数字部分提取出来，保持原始字符串的格式，避免改变输入结构。注释说明提取逻辑，适用于二进制字符串处理场景。

3. 字符串数字处理

输入是包含数字和字母的字符串，输出是数字部分。需要将非数字字符过滤，保留数字。可以通过split方法，或者更简单的方式，直接提取数字部分。

def extract_numeric_part(s):
    return int(s) if s.isdigit() else s

此函数使用int转换数字部分，确保输出结果与输入一致，避免字符串转换错误。注释说明转换逻辑，适用于字符串处理场景。

代码实现

1. JSON数据处理示例

import json

def calculate_score_avg_max(scores):
    user_score_avg = sum(score['score'] for score in scores) / len(scores)
    max_score = max(score['score'] for score in scores)
    return f"平均值为{user_score_avg:.2f}, 最大值为{max_score}"

def process_json_data(json_data):
    scores = json.loads(json_data)
    result = calculate_score_avg_max(scores)
    return result

2. 二进制字符串处理示例

def extract_binary_digits(binary_str):
    digits = binary_str.replace(' ', '')
    return digits

def process_binary_string(binary_str):
    return extract_binary_digits(binary_str)

3. 字符串数字处理示例

def extract_numeric_part(s):
    return int(s) if s.isdigit() else s

def process_string_digits(s):
    return extract_numeric_part(s)

总结

通过处理JSON数据、二进制字符串和字符串数字，展示了文件读写和数据结构的应用。本项目要求在本地环境运行，无需依赖框架，体现了基础编程逻辑。通过实际应用，能够理解数据处理的基本原理，提升编程能力。

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