1. 背景介绍

本项目实现了一个小型文件单词统计器，可读取本地文件并统计每个单词的出现次数。该功能适用于需要处理文本内容的场景，如日志记录、数据清洗或自然语言处理等。通过字典统计实现，可高效处理包含大量单词的文本，适用于1~3天的开发任务。

2. 思路分析

实现该功能的核心步骤包括：
1. 文件读取：使用Python的with open来读取本地文件，确保文件操作安全。
2. 单词拆分：使用split()方法将文本拆分为单词列表，自动处理空格、换行符等分隔符。
3. 数据结构优化：通过字典（defaultdict）实现单词计数，避免重复计数的问题。
4. 结果输出：将统计结果格式化为指定的键值对格式，确保输出结果清晰易读。

3. 代码实现

3.1 文件读取与单词统计

# 读取本地文件
def count_words(text):
    words = text.split()
    result = {}
    for word in words:
        result[word] = result.get(word, 0) + 1
    return result

# 示例使用
file_path = "input.txt"
with open(file_path, "r") as f:
    text = f.read()
print(count_words(text))

3.2 输出结果格式化

# 格式化输出
result = count_words(text)
print(f"{result['hello']:1,world:1, this:1, is:1, a:1, test:1}")

3.3 可运行性验证

运行示例代码时，若输入文本为 "hello world this is a test"，输出结果应为：
hello:1,world:1, this:1, is:1, a:1, test:1

4. 总结

本实现过程涉及Python核心功能，包括文件操作、字典统计和字符串处理。通过读取本地文件并统计单词的出现次数，能够有效处理包含大量文本内容的项目需求。该实现展示了对文件读取、字典计数和结果输出的完整掌握，适合1~3天的中级编程学习任务。