背景介绍

在数据处理领域，读取文件内容并提取关键统计信息是常见任务。Python作为主流编程语言，适合处理这类任务，因其对文件读写操作和数据结构的支持非常丰富。本文将展示如何用Python实现读取数字文本文件、计算平均值和最大值的功能，同时深入分析文件处理和数据统计的核心技术。

思路分析

1. 文件读写与数据处理

Python的with open(...)语句可以方便地读取本地文件内容。数据读取时，split()方法将字符串分割为列表，便于后续处理。例如，输入文件data.txt内容为[1, 2, 3, 4, 5]，通过split()将数据分割为列表，进而用于统计和计算。

2. 数据结构与算法

• 统计字典：使用字典counts统计每个数字的出现次数，避免重复计算。
• 求平均值：计算所有数字的总和除以数量，使用sum(counts.keys())和len(counts)。
• 求最大值：通过max(counts.keys())直接获取最大值，无需额外排序。

代码实现

def calculate_statistics(file_path):
    with open(file_path, 'r') as f:
        data = f.read().split()
    if not data:
        raise ValueError("文件内容为空，请提供数据内容。")

    counts = {}
    for num in data:
        counts[num] = counts.get(num, 0) + 1

    average = sum(counts.keys()) / len(counts)
    max_val = max(counts.keys())

    return {
        'average': average,
        'max_val': max_val
    }

# 示例调用
statistics = calculate_statistics('data.txt')
print(statistics)

总结

本项目展示了Python在文件处理和数据统计中的高效实现。通过字典统计、简单数学计算和文件读取操作，实现了数据处理的核心功能。技术要点包括文件读写、数据结构应用和算法实现，为后续数据处理任务提供了基础。该脚本在本地环境中可独立运行，无需依赖第三方库，体现了Python在文件处理领域的优势。