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# 数字平均值与JSON解析技术博客

背景介绍

在实际开发中，数据处理需求常涉及字符串处理和对象解析。无论是计算平均值还是解析JSON数据，都需要处理文件输入并提取关键信息。本技术博客将深入探讨如何实现这两个核心功能，并展示相关代码实现。

思路分析

数字平均值实现

  1. 输入处理：输入为包含数字的字符串，如”10 20 30″
  2. 数据转换：将数字转换为浮点数，确保精度
  3. 计算平均值：使用sum()和len()函数计算平均值
  4. 输出结果：将平均值格式化为浮点数输出

JSON解析实现

  1. 文件读取：从文件中读取JSON数据
  2. 对象提取：使用json模块的loads方法解析JSON
  3. 属性提取：直接访问对象的键值对属性
  4. 输出结果：将对象属性值输出

代码实现

Python 数字平均值实现

import sys

def calculate_average(numbers):
    if not numbers:
        raise ValueError("Input must contain at least one number")
    numbers = list(map(float, numbers.strip().split()))
    return sum(numbers) / len(numbers)

# 示例读取数据
with open("input.txt", "r") as file:
    input_data = file.read().strip()

if input_data:
    average = calculate_average(input_data)
    print(f"平均值为: {average:.2f}")

Python JSON解析实现

import json

def parse_json(json_str):
    try:
        result = json.loads(json_str)
        return result
    except json.JSONDecodeError:
        raise ValueError("JSON format error")

# 示例读取数据
with open("input.json", "r") as file:
    json_data = file.read().strip()

if json_data:
    result = parse_json(json_data)
    print(f"对象属性值: {result}")

总结

通过本技术博客的实现，我们不仅展示了如何处理数字字符串的平均值，还成功解析了JSON数据。这两个任务分别涉及数据转换和文件读写的核心概念，具有良好的可扩展性。在1~3天内完成，能够满足开发需求，适用于不同场景的编程实践。

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