背景介绍

Python的random模块为随机数据处理提供了内置的随机性，可以轻松生成符合随机分布的整数列表。该技术实现的核心是利用Python的列表操作和统计计算功能，无需额外依赖外部库。通过简单而高效的代码，我们能够独立运行并验证随机性，适用于中级开发者的快速实现。

思路分析

1. 生成随机整数的方法

使用random.randint(1, 10)生成10个整数，确保每个数在1到10之间。这种简单的方法可以满足题目的需求，同时利用Python的列表操作特性，直接创建并处理生成的列表。

2. 计算平均值的数学方法

平均值的计算公式为：平均值 = (总和 / 数量)。这里利用Python的内置运算符sum()和len()，直接计算列表的总和和长度，避免了额外的数学转换步骤。

代码实现

import random

# 生成10个随机整数
random.seed(123)  # 保证随机性
lst = [random.randint(1, 10) for _ in range(10)]

# 计算平均值
average = sum(lst) / len(lst)

# 输出结果
print("平均值为：", average)

总结

通过上述代码，我们展示了Python在随机数据处理中的简洁性与高效性。该实现依赖于Python的内置功能，同时确保了代码的可运行性和技术规范性。无论是在测试环境还是实际项目中，这段代码都能清晰地验证生成的随机整数列表，并准确计算其平均值。