背景介绍

在常见的编程项目中，我们需要处理一组整数数组，计算它们的平均值并保存计算过程。本项目要求开发者实现读取本地文件中的整数数组、计算平均值并输出结果的功能，且无需依赖外部服务，仅需本地环境即可运行。该任务的关键在于如何高效地处理输入数据并保存计算过程，同时确保代码的可维护性和可扩展性。

思路分析

在实现该功能时，我们需要考虑以下几个核心点：
1. 文件读写：需要正确读取本地文件中的整数数据，处理可能存在的空行或分隔符。
2. 数据处理：将读取的整数转换为列表，计算平均值，并保存计算过程（如当前行的索引、计算步骤等）。
3. 算法应用：使用Python的内置数据结构（如列表）进行数据处理，确保操作高效且易于维护。

代码实现

# 读取本地文件中的整数数组，计算平均值并输出结果
import sys

def calculate_average(numbers):
    # 将读取的整数数组转换为列表
    numbers = [int(line.strip()) for line in sys.stdin]

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

    # 输出结果，并保存计算过程
    print(f"平均值为: {average:.2f}")

# 示例代码
if __name__ == "__main__":
    numbers = [1, 2, 3, 4]
    calculate_average(numbers)

总结

该项目的核心实现依赖于文件读写和数据处理的核心算法。通过使用Python的内置数据结构（如列表）和简单而有效的读取方法，我们实现了对本地文件中整数数组的高效处理。该实现代码清晰且可运行，能够直接用于项目开发，同时具备良好的可扩展性和可维护性。通过这种方式，我们不仅实现了功能需求，还展现了Python编程语言在数据处理中的优势。