现有某自动站2008年整年每小时的气温资料存放在’temp2008.txt’中，资料的时间格式是yyyy（年）mm（月）dd（日）hh（小时）。数据的时间分辨率是1小时。但由于自动站的检修和传输故障等原因，有些时刻缺少记录。例如，文件中显示： 2008010123的下一行是2008010201，缺少了2008010200； 2008013122的下一行是2008020102，缺少了2008013123，2008020100，2008020101. 请把缺测时间的数据补齐，把缺测时间的气温赋值都为99999.0。 把补齐后的新数据存入文件’temp2008_2.txt’中。

好的，这是一个典型的数据处理任务，可以使用Python来完成。以下是一个可能的解决方案：

# 打开原始数据文件
with open('temp2008.txt', 'r') as f:
    lines = f.readlines()

# 初始化变量
new_lines = []
last_time = None

# 遍历每一行数据
for line in lines:
    # 解析日期时间
    date_str = line[:10]
    time_str = line[10:12]
    date_time = date_str + ' ' + time_str + ':00:00'

    # 如果是第一行数据，直接加入新数据列表
    if last_time is None:
        new_lines.append(line)
        last_time = date_time
        continue

    # 计算当前时间和上一个时间之间的小时数
    diff = (datetime.strptime(date_time, '%Y%m%d %H:%M:%S') - datetime.strptime(last_time, '%Y%m%d %H:%M:%S')).total_seconds() / 3600

    # 如果小时数不为1，说明中间有缺失的时间点
    if diff != 1:
        # 补齐缺失的时间点，并赋值为99999.0
        for i in range(int(diff) - 1):
            missing_time = (datetime.strptime(last_time, '%Y%m%d %H:%M:%S') + timedelta(hours=i+1)).strftime('%Y%m%d%H')
            new_lines.append(missing_time + ' 99999.0\n')
    # 加入当前数据行
    new_lines.append(line)
    last_time = date_time

# 将新数据写入文件
with open('temp2008_2.txt', 'w') as f:
    f.writelines(new_lines)

解释一下代码的每一部分：

1. 打开原始数据文件，并读取每一行数据。
2. 初始化一个新的数据列表（`new_lines`）和一个变量（`last_time`）来记录上一个数据的日期时间。
3. 遍历每一行数据，解析出日期时间。
4. 如果是第一行数据，直接加入新数据列表，更新`last_time`变量。
5. 如果不是第一行数据，计算当前时间和上一个时间之间的小时数（`diff`）。
6. 如果小时数不为1，说明中间有缺失的时间点。使用一个循环来补齐缺失的时间点，并将气温赋值为99999.0。
7. 加入当前数据行，更新`last_time`变量。
8. 将新数据写入文件。

注意：以上代码仅供参考，具体实现可能需要根据实际情况进行调整。