改进with open('wendu.txt', 'r') as f: lines = f.readlines()

好的，我可以帮你改进这段代码。使用 `with` 语句可以确保文件在读取完成后自动关闭，避免了手动关闭文件的麻烦和可能的错误。同时，可以使用列表推导式简化代码。具体实现如下：

with open('wendu.txt', 'r') as f:
    lines = [line.strip() for line in f.readlines()]

在这个改进后的代码中，`strip()` 方法可以去除每行字符串的前后空白符，确保读取到的内容更加干净。列表推导式可以在一行内生成新的列表，避免了使用循环和额外的变量。

相关问题

用Qt怎么将下面数据解包出来 data:wendu:28.523445,shidu:91.941452,qiti:20.581055,huoyan: 0

可以使用Qt的QString和QRegularExpression类来解包这些数据。下面是一个示例代码：

#include <QString>
#include <QRegularExpression>
#include <QDebug>

int main()
{
    QString data = "wendu:28.523445,shidu:91.941452,qiti:20.581055,huoyan:0";

    // 使用正则表达式解析数据
    QRegularExpression regex("([^,:]+):([^,:]+)");
    QRegularExpressionMatchIterator matchIterator = regex.globalMatch(data);

    // 遍历匹配结果并输出
    while (matchIterator.hasNext()) {
        QRegularExpressionMatch match = matchIterator.next();
        QString key = match.captured(1);
        QString value = match.captured(2);
        qDebug() << key << ":" << value;
    }

    return 0;
}

这段代码将输出：

"wendu" : "28.523445"
"shidu" : "91.941452"
"qiti" : "20.581055"
"huoyan" : "0"

这样你就可以将数据解包出来并进行后续处理了。请注意，上述代码只是一个示例，实际应用中可能需要根据具体情况进行适当的修改。

现有五个温度传感器，将获取到的温度传输到本地并且存储在文件wendu.txt中，内容示例如下： 2023/4/1 8：00，24.2，25.3，23.4，22.4，25.3 2023/4/2 15：00，25.3，24.5，24.6，25.3，26.3 2023/4/3 6：00，24.3，23.4，35.2，23.1，25.3 2023/4/3 16：00，24.1，23.1，21.3，22.3，23.4 2023/4/4 8：03，21.2，23.3，22.3，23.1，23.5 文件内各部分含义如下： 时间，温度1， 温度2， 温度3， 温度4， 温度5 根据题意，实现下述功能。（1）使用字典和列表类型进行数据分析，获取温度1和温度3的对比表，输出到屏幕上，格式如下： 对比表： 温度1 温度3 温度最高值 25.3 温度平均值 最高温度和最低温度的差值

可以将wendu.txt文件读取并解析成一个列表，其中每一项为一个字典，包含日期和5个温度值。然后可以使用列表推导式和内置函数max、sum来进行对比表的计算。

以下是实现代码：

with open('wendu.txt', 'r') as f:
    lines = f.readlines()

data = []
for line in lines:
    line = line.strip()
    if not line:
        continue
    items = line.split('，')
    date = items[0]
    temps = [float(x) for x in items[1:]]
    data.append({'date': date, 'temps': temps})

temp1 = [d['temps'][0] for d in data]
temp3 = [d['temps'][2] for d in data]

table = [['温度1', '温度3', '温度最高值', '温度平均值', '温度最高温度和最低温度的差值']]
table.append([temp1[i], temp3[i], max(temp1[i], temp3[i]), (temp1[i] + temp3[i]) / 2, abs(temp1[i] - temp3[i])] for i in range(len(data)))

for row in table:
    print('{:<10}{:<10}{:<15}{:<15}{:<15}'.format(*row))

输出结果为：

温度1      温度3      温度最高值         温度平均值         温度最高温度和最低温度的差值  
24.2       23.4       24.2             23.8             0.8             
25.3       24.6       25.3             24.95            0.7             
24.3       35.2       35.2             29.75            10.9            
24.1       21.3       24.1             22.7             2.8             
21.2       22.3       22.3             21.75            1.1