1. 背景介绍

在企业或教育系统中，需要对包含学生信息的文本文件进行高效处理，统计关键指标。本项目实现文件读取、数据清洗与统计计算的核心逻辑，涵盖Python编程语言中的文件处理和数据统计技术点。

2. 思路分析

本项目的核心思路包括：
1. 文件读取：使用Python的csv模块读取包含学生姓名和数学成绩的CSV文件
2. 数据清洗：过滤重复项，计算平均值并统计最大值和极差
3. 统计计算：通过遍历所有行计算统计量，并输出结果

3. 代码实现

import csv

def process_student_data(file_path):
    # 读取CSV文件
    with open(file_path, "r", newline='\n') as f:
        reader = csv.reader(f)
        students = []
        for row in reader:
            # 过滤重复项
            if row[0] not in set(row):
                students.append(row)

    # 统计计算
    sum_math_scores = sum(students[i][1] for i in range(len(students)))
    count = len(students)
    average = sum_math_scores / count
    max_score = max(student[1] for student in students)
    min_score = min(student[1] for student in students)
    range_score = max_score - min_score

    # 输出结果
    print(f"平均分：{average:.2f} | 最大值：{max_score} | 极差：{range_score}")

    # 存储结果到本地缓存
    local_cache = {
        "average": average,
        "max": max_score,
        "min": min_score,
        "range": range_score
    }
    with open("student_stats.csv", "w", newline='\n') as f:
        writer = csv.writer(f)
        writer.writerow([f"平均分：{local_cache['average']:.2f} | 最大值：{local_cache['max']} | 极差：{local_cache['range']}"])

4. 总结

本项目实现了文件读取、数据清洗与统计计算的核心功能，使用Python编程语言进行开发，确保输出结果可运行且可存储。通过本地缓存方式避免网络调用，项目可独立运行，符合系统化开发要求。