背景介绍

本项目旨在通过读取本地CSV文件，实现对数据的统计计算。核心功能包括读取文件、计算总和、平均值和最大值，并输出结果。该程序无需依赖第三方框架或外部服务，可在本地环境中独立运行，适用于中级程序员学习使用。

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思路分析

1. 文件操作与数据处理

• 使用csv模块读取CSV文件，支持读取多行数据。
• 确保文件路径正确，并处理可能的异常，如文件不存在或行数不足。
• 通过循环遍历每一行，提取列数据，计算统计量。

2. 数据结构与算法

• 使用int类型存储整数，避免浮点数精度问题。
• 计算平均值时使用公式：平均值 = 总和 / 行数。
• 计算最大值时直接使用max()函数。

3. API调用与结果输出

• 输出结果时直接打印格式化文本，符合用户示例。

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代码实现

import csv

def calculate_statistics(file_path):
    # 读取CSV文件并存储数据
    with open(file_path, 'r') as file:
        reader = csv.reader(file)
        data = []
        for row in reader:
            data.append(tuple(row))

    # 计算统计量
    total = sum(int(item) for item in data[0])
    avg = sum(int(item) for item in data[1]) / len(data[0])
    max_val = max(int(item) for item in data[0])

    # 输出结果
    print(f"总和：{total}")
    print(f"平均值：{avg:.2f}")
    print(f"最大值：{max_val}")

    return total, avg, max_val

# 示例运行
file_path = 'data.csv'
total, avg, max_val = calculate_statistics(file_path)

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总结

本项目通过读取本地CSV文件实现基本统计计算，学习了以下知识：
1. 文件操作：使用csv模块读取和处理多行数据。
2. 数据结构：理解列数据的存储方式。
3. 算法逻辑：实现总和、平均值和最大值的计算。

该程序可在本地环境独立运行，无需依赖外部框架，适合中级程序员在1-3天内完成，具有良好的可读性和可运行性。

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学习价值：
– 掌握文件读取与数据处理的基础知识。
– 学习了如何使用Python处理CSV格式数据。
– 理解了统计计算的逻辑和实现方式。