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背景介绍

在数据处理中，我们经常需要从结构化数据源读取信息并进行数学计算。例如，用户可将JSON格式的输入数据（如包含姓名、年龄和成绩的结构）解析为Python对象，然后计算其平均值。这不仅是一种基础的数据处理技能，还展示了如何处理结构化数据并运用数值计算算法。

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思路分析

1. 读取数据
   使用Python的json模块读取来自文件的JSON数据。只需将JSON文件的路径写入代码即可，无需依赖外部服务或框架。

2. 解析数据结构
   JSON数据通常包含键值对，需要遍历每个键并计算总和。例如，输入数据的键为"name"、"age"和"score"，需要将它们转换为数值类型，再计算平均值。

3. 计算平均值
   平均值的计算公式为：
   $$
   \text{average} = \frac{\sum (\text{数值})}{\text{数量}}
   $$
   在Python中，可以通过遍历JSON对象的键值对，计算总和并除以数量。

4. 输出结果
   最后，将计算结果以JSON格式输出，如示例所示。

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代码实现

import json

def calculate_average(json_data):
    total = sum(float(val) for val in json_data)
    count = len(json_data)
    return total / count

# 示例输入
json_data = {"name": "Alice", "age": 25, "score": 89}

# 计算并输出结果
average_value = calculate_average(json_data)
print(json.dumps({"average": average_value}))

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总结

通过实现JSON数据平均值计算的功能，学习了如何处理结构化数据并进行数值计算。关键核心技术点包括文件读写（使用Python内置库处理JSON）和数据处理算法（遍历并计算总和）。该实现不仅验证了技术能力，还展示了在编程实践中的实际应用价值。

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学习价值
– 学习了如何处理结构化数据并进行数学计算。
– 掌握了Python中JSON文件读取和数值计算的核心功能。
– 理解了文件读写逻辑和数据处理流程。