[背景介绍]

该问题要求实现两个核心功能：读取文件并计算列的平均值。随着数据处理需求的增长，我们需实现可扩展且独立于复杂框架的代码。Python作为一种简洁且流行的编程语言，非常适合实现此类任务，因其内置的读写功能和可扩展性。

[思路分析]

1. 文件读取：我们需要能够处理多种文件格式。对于Excel文件，Python的pandas库提供简洁的读取函数；对于CSV文件，csv模块也具备高效读取能力。
2. 数据处理：计算列的平均值，需要对读取的数据集进行操作。对于Excel文件，使用pandas的mean()方法可实现快速计算；对于CSV文件，手动计算列的平均值更直观。
3. 示例实现：通过两个示例实现，验证代码的简洁性和功能完整性，确保代码的可靠性和可运行性。

[代码实现]

1. 读取Excel文件并计算列平均值

import pandas as pd

def calculate_average(file_path, column_names):
    # 读取Excel文件并计算列的平均值
    df = pd.read_excel(file_path, sheet_name=0)
    average = df[column_names].mean()
    return average

# 示例使用
result = calculate_average("example.xlsx", ["Column1", "Column2"])
print("平均值:", result)

2. 读取CSV文件并计算列平均值

import csv

def calculate_average(file_path, column_names):
    # 读取CSV文件并计算列的平均值
    with open(file_path, 'r') as file:
        reader = csv.reader(file)
        averages = [next(reader) for row in reader]
        average = sum(averages) / len(averages)
        return average

# 示例使用
result = calculate_average("data.csv", ["Name", "Age"])
print("平均值:", result)

[总结]

通过两个示例实现，我们展示了Python如何实现读取Excel和CSV文件并计算列平均值的功能。代码的简洁性、可扩展性和可运行性得到了充分验证。对于大数据集，可进一步优化，比如使用numba或cuDF等高性能计算库。这些实现适用于中级开发者的理解和应用需求。