📚✨用Python高效计算超大数据集的平均值 | 轻松应对海量数字！

在处理大量数据时，计算平均值是一项基础但耗时的任务。尤其是当数据量巨大时，传统方法可能会导致内存溢出或效率低下。今天就来分享一个优雅的解决方案！💪

首先，我们需要明确一点：直接加载所有数据到内存中是不可取的。这时可以利用流式计算的思想，逐步累加总和并计数，最后通过公式 `sum / count` 得到平均值。以下是代码示例👇：

```python

def calc_average(file_path):

total = 0

count = 0

with open(file_path, 'r') as file:

for line in file:

number = float(line.strip())

total += number

count += 1

return total / count if count > 0 else None

示例调用

avg = calc_average("numbers.txt")

print(f"平均值为: {avg}")

```

这种方法不仅节省内存，还能快速完成任务！💡

此外，如果你的数据存储在数据库中，也可以通过SQL语句直接计算：

```sql

SELECT AVG(column_name) FROM table_name;

```

无论是文件读取还是数据库查询，Python都能助你轻松搞定！🚀💫

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