背景介绍

在数据处理领域，文件读取是一项基础且重要的操作。Python作为现代编程语言，提供了丰富的内置库来实现这一目标，例如open()函数和sys.stdin。本文介绍了如何利用Python的文件读取能力，实现从文本文件中提取数字并计算其平均值的功能。这种能力不仅适用于日常数据处理，也为后续的逻辑分析和算法实现打下了基础。

思路分析

1. 文件读取与处理：使用with open()语句可以安全地读取文件内容，避免文件对象的释放问题。通过read()方法读取整个文件内容，并使用split()方法分割为列表，将数字信息提取出来。
2. 数据类型转换与计算：将每一行的字符串转换为整数是关键步骤，这一步骤在处理非整数数据时至关重要。计算总和后，需要除以元素个数来得出平均值，确保结果的精度。
3. 输出格式化：使用f"{mean:.2f}"格式化输出，保证结果保留两位小数，符合编程语言的输出格式要求。

代码实现

# 使用Python读取文本文件并计算平均值

def average_values(file_path):
    with open(file_path, 'r') as f:
        lines = f.read().split()
        numbers = [int(line) for line in lines]
        sum_numbers = sum(numbers)
        mean = sum_numbers / len(numbers)
        print(f"平均值为: {mean:.2f}")

# 示例使用
average_values("input.txt")

总结

该项目实现了从文本文件中提取数字并计算其平均值的功能。通过Python的文件读取库，我们不仅能够处理简单的数据输入，还能实现更复杂的逻辑操作。这种能力使我们能够更好地应对数据处理场景的需求。该实现过程涉及了文件读取、数据处理和输出格式化等关键步骤，展示了Python在数据处理方面的优势。

该项目可在本地环境中运行，无需依赖任何外部环境。该实现过程不仅强化了Python编程能力，也为后续学习数据科学和算法处理打下了坚实基础。学习价值包含文件读写和数据处理，难度适中，可在1~3天内实现。通过本项目，我们得以理解文件操作的核心思想，并掌握如何处理和分析数据。