根据权威性和时效性优先原则，以下是Python计算平均成绩的常用方法及代码示例：

一、基本方法：使用内置函数计算

适用于已知成绩列表的情况，通过sum（）和len（）函数实现。

# 示例代码
grades = [85, 90, 75, 80, 95]
average_grade = sum(grades) / len(grades)
print("平均成绩为:", average_grade)

二、输入成绩计算

适用于动态输入成绩的场景，需注意数据类型转换和异常处理。

# 示例代码
name = input("请输入学生姓名: ")
while True:
    try:
        chinese = float(input("请输入语文成绩: "))
        math = float(input("请输入数学成绩: "))
        english = float(input("请输入英语成绩: "))
        break
    except ValueError:
        print("输入错误，分数请用数字表示。")
average_score = (chinese + math + english) / 3
print(f"{name}的平均成绩为: {average_score:.2f}")

三、使用Pandas库处理文件数据

适用于成绩存储在文件（如CSV、Excel）中的情况，利用pandas库的read_csv（）或read_excel（）函数。

import pandas as pd

# 读取CSV文件
df = pd.read_csv('scores.csv')
mean_score = df.mean()
print('平均成绩为:', mean_score)

四、使用Numpy库计算

适用于需要高效数值计算的场景，通过numpy库的mean（）函数实现。

import numpy as np

scores = [85, 90, 70, 80, 95]
average = np.mean(scores)
print("平均成绩为:", average)

五、注意事项

1. 数据类型转换 ：输入成绩时需从字符串转换为数值类型（如int或float）。

2. 异常处理 ：使用try-except捕捉非数字输入，避免程序崩溃。

3. 格式化输出 ：使用f-string或%格式化输出，保留小数位数。

以上方法可根据实际需求选择，建议优先使用内置函数或Pandas库处理批量数据，动态输入时注意数据验证。