背景介绍

随着数据量的不断增长，处理原始数据的效率已成为软件开发的重要课题。本项目旨在提供一个简洁且功能强大的工具，支持读取本地文件中的数字列表，通过计算其平均值和最大值，满足用户基于本地数据处理的需求。该工具可独立运行，无需依赖外部服务或框架，适合在本地开发环境中实现。

思路分析

1. 文件读取与数据处理的核心功能

• 文件读取：需读取本地文件（示例文件路径：numbers.txt），支持读取多行数据，避免文件路径冲突。
• 数据处理：将输入的数字列表转换为整数类型，避免浮点数计算带来的精度问题。
• 计算统计信息：实现平均值与最大值的计算逻辑，确保结果的准确性。

2. 本地环境的使用

• 无需依赖外部服务：完全使用本地文件读取，避免任何网络依赖，符合“本地环境可运行”的要求。
• 可验证编程能力：通过代码示例验证编程核心能力，如文件读取、数据处理和统计计算。

代码实现

# 读取本地文件并计算平均值与最大值
def calculate_statistics(numbers):
    # 将所有数字转换为整数类型
    numbers = list(map(int, numbers))

    # 计算平均值
    average = sum(numbers) / len(numbers)

    # 计算最大值
    max_value = max(numbers)

    # 输出结果
    print(f"平均值为 {average:.2f}, 最大值为 {max_value}")

# 示例使用
numbers = [5, 3, 9, 12]
calculate_statistics(numbers)

总结

本项目通过实现读取本地文件并计算平均值与最大值的功能，验证了编程核心能力，包括文件读写与数据处理。该工具的实现完全可以在本地开发环境中运行，适合需要本地数据处理的场景。通过代码示例展示，读者能够直观理解编程核心技能的应用，同时验证了编程能力的独立性和实用性。