### 一周运动步数统计功能实现 #### 输入7天步数 用户可以通过输入函数 `input()` 来逐日输入步数。为了简化操作，可以将输入的步数存储在一个列表中。代码示例如下： ```python steps = [] for i in range(7): day_steps = int(input(f"请输入第{i+1}天的步数: ")) steps.append(day_steps) ``` 上述代码通过循环逐一获取用户输入的步数，并将其添加到列表 `steps` 中[^1]。 #### 计算周平均步数 周平均步数可以通过求和所有步数并除以7来计算。Python 提供了内置函数 `sum()` 和 `len()`，可以方便地实现这一功能。代码示例如下： ```python average_steps = sum(steps) / len(steps) print(f"本周平均步数为: {average_steps:.2f}") ``` 这里使用了格式化字符串输出，保留两位小数[^1]。 #### 计算达标天数 根据题目要求，6000步为达标标准。可以通过列表推导式统计达标天数。代码示例如下： ```python target_steps = 6000 达标天数 = len([step for step in steps if step >= target_steps]) print(f"本周达标天数为: {达标天数}") ``` 这段代码通过条件过滤出步数大于等于6000的天数，并统计其长度[^1]。 #### 分析进步趋势 进步趋势可以通过比较每日步数与前一天步数的变化来分析。如果某一天的步数比前一天多，则认为是进步的一天。代码示例如下： ```python progress_days = 0 for i in range(1, 7): if steps[i] > steps[i-1]: progress_days += 1 print(f"本周进步天数为: {progress_days}") ``` 上述代码通过遍历步数列表，逐天比较当前天与前一天的步数变化，统计进步天数[^1]。 #### 伦理讨论 在开发此类统计功能时，需要考虑数据隐私和用户知情权。以下是一些可能的伦理问题及解决方案： 1. **数据隐私**：用户的步数数据可能涉及个人健康信息，应确保数据存储和传输的安全性。可以采用加密技术保护数据。 2. **知情同意**：在收集用户数据前，需明确告知用户数据的用途及可能的共享范围。 3. **数据滥用**：避免将用户的步数数据用于未经许可的商业目的或第三方共享。 #### 完整代码示例 以下是完整的代码实现： ```python steps = [] for i in range(7): day_steps = int(input(f"请输入第{i+1}天的步数: ")) steps.append(day_steps) average_steps = sum(steps) / len(steps) print(f"本周平均步数为: {average_steps:.2f}") target_steps = 6000 达标天数 = len([step for step in steps if step >= target_steps]) print(f"本周达标天数为: {达标天数}") progress_days = 0 for i in range(1, 7): if steps[i] > steps[i-1]: progress_days += 1 print(f"本周进步天数为: {progress_days}") ```