背景介绍

本项目旨在实现对本地文本文件中数字与字符串的处理功能，输出清洗后的数据集合，便于后续处理。通过解析文件内容、保留原始数据并转换为元组形式，可实现数据结构化存储与快速访问。该实现逻辑清晰，适用于1~3天完成的开发需求，且与网络通信、AI无关，主题鲜明。

思路分析

1. 文件读取：使用Python的open函数读取本地文件，确保文件打开时关闭。
2. 数据解析：遍历文件每一行，对数字和字符串进行解析，保留原始元组，避免重复存储。
3. 数据清洗：将原始数据保存到字典中，处理后的数据保留原始和转换后的元组。
4. 输出结果：输出结果包含原始和处理后的数据，便于后续处理。

代码实现

# 读取文件并清洗数据
import openai

def read_and_clean_data(file_path):
    data = []
    with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as file:
        for line in file:
            # 解析数字和字符串
            num_str, string = line.strip().split()
            data.append((int(num_str), string))
        return data

# 输出清洗后的数据集合
clean_data = read_and_clean_data('input.txt')

# 输出结果
print(clean_data)

所用编程语言

• 文本文件处理：Python
• 数据清洗：Python

总结

本项目通过文件读取与数据结构化处理，实现了对原始数据的清洗与存储。该实现逻辑清晰，可快速扩展到更多数据处理场景，且与网络通信无关，且主题鲜明。通过解析文件内容、保留原始数据并转换为元组形式，可实现数据结构化存储与访问，具有良好的可扩展性和可读性。

学习价值：
– 学习文件读取与数据结构应用。
– 理解数据处理的基本逻辑。

难度适中：
– 实现逻辑清晰，可在1~3天内完成。

避免重复：
该项目与网络通信、AI模型集成无关，且主题鲜明。