背景介绍

随着数据规模的扩大，本地数据处理变得日益重要。本程序设计用于接收JSON格式的训练数据，进行结构化存储。通过本地运行，可避免依赖远程服务器，同时实现数据的可验证与持久化存储。本实现方案结合了Python的字典和列表数据结构，确保了灵活性与可扩展性。

思路分析

本问题的核心在于实现两个核心功能：

1. 文件读取与解析：使用Python内置的io模块读取JSON文件，确保路径安全且编码处理正确。可能出现的异常需通过try-except块捕获处理。
2. 数据结构化存储：将读取的数据封装为字典或列表形式，支持后续的动态更新和查询操作。字典适合存储嵌套结构，列表适合简单数组类型。

代码实现

import json

def store_data_to_local(file_path, data):
    """
    存储训练数据到指定本地路径
    参数：
    file_path (str): 要存储的文件路径
    data (list or dict): 需要保存的数据结构
    """
    # 检查文件路径是否有效
    try:
        with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
            # 读取并解析数据结构
            parsed_data = json.load(f)
    except json.JSONDecodeError:
        # 处理JSON解析异常
        print("JSON数据格式错误")
        return False

    # 将数据写入本地文件
    with open(file_path, 'w', encoding='utf-8') as f:
        json.dump(data, f, indent=4)
    return True

# 示例使用
if __name__ == "__main__":
    file_path = "training_data.json"
    data = [
        {"feature1": 1.2, "feature2": 3.4, "target": "positive"},
        {"feature1": 0.8, "feature2": 2.1, "target": "negative"}
    ]

    store_data_to_local(file_path, data)
    print("数据已成功保存到本地文件")

总结

本程序实现了文件读取与数据结构化存储的核心功能，通过Python的json模块实现了数据的持久化存储。关键步骤包括：文件路径的检查、JSON数据的解析与保存。程序独立运行，可验证其存储效果，同时涉及Python基础的数据结构操作。该实现方案在1~3天内可完成，具有良好的学习价值，能够帮助开发者理解文件处理与数据结构化存储的相关知识。