背景介绍

在现代编程环境中，处理大量数据的效率与简洁性成为关键问题。Python因其简洁的语法和丰富的库资源，成为处理文本数据的理想语言。本文将探讨如何通过Python读取文件中的数字，并计算其统计指标，实现高效的数据处理功能。

思路分析

1. 数据读取：使用open()函数读取文件，读取每一行数据并转换为数值类型，例如使用字符串转换器float()或int()。
2. 统计计算：将数值存入列表后，使用排序函数对列表进行排序，计算最大/最小值，并使用sum()函数计算总和。
3. 输出结果：将统计结果以格式化字符串输出，确保结果符合预期格式。

代码实现

def calculate_stats(file_path):
    try:
        with open(file_path, 'r') as file:
            numbers = [float(line.strip()) for line in file]
        # 计算统计量
        min_val = min(numbers)
        max_val = max(numbers)
        total = sum(numbers)
        average = total / len(numbers)
        print(f"平均值：{average:.2f}")
        print(f"最大值：{max_val}")
        print(f"最小值：{min_val}")
        print(f"总和：{total}")
    except FileNotFoundError:
        print("文件路径错误，请确认文件是否存在且为可读模式。")
    except Exception as e:
        print(f"计算统计时出现错误：{e}")

# 示例调用
calculate_stats("data.txt")

总结

通过上述实现，我们不仅完成了文件读取与统计计算的核心功能，还展示了Python在处理文本数据时的高效性。代码实现简洁明了，无需依赖外部库或框架，可以在本地环境运行。该方法支持对任意数量的数字进行统计，适用于需要快速处理数据场景的项目。整个过程强调了Python在数据处理领域的独特优势。