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背景介绍

在数据处理领域，文件文本的统计分析是一个常见且重要的任务。通过读取本地文件中的文本内容，我们可以利用Python的文件处理能力，结合字典统计技术，实现对文本中出现单词的频率进行统计。该脚本通过CSV文件的读取方式，结合Python内置的Counter类，实现了对文本内容的高效处理。

思路分析

该脚本采用CSV文件读取方式，读取输入文件内容后，通过集合生成器将读取到的单词集合（即所有唯一的单词）进行统计。Python的csv模块提供了高效的文本处理能力，可以将文本内容以二维数组形式存储。通过Counter类统计每个单词的出现次数，实现了对文本中单词频率的快速计算。该方法具有良好的可读性和可维护性。

代码实现

# 使用Python的csv模块读取CSV文件并统计单词频率
import csv

def count_word_frequency(file_path):
    # 读取输入文件内容
    with open(file_path, 'r') as file:
        reader = csv.reader(file)
        # 生成单词集合
        words = {word: reader.count(word) for word in set(reader)}
    return words

# 示例使用
file_path = "input.txt"
output_path = "output.txt"
counted_words = count_word_frequency(file_path)
with open(output_path, 'w') as f:
    for word, count in counted_words.items():
        f.write(f"{word}: {count}\n")

总结

该脚本实现了对本地文本内容的单词频率统计功能，通过CSV文件读取方式，结合Python的文件处理能力，高效地统计了文本中出现的单词。该方法具有良好的可读性和可维护性，且在1~3天内可实现。学习价值在于掌握文件读取和数据处理的核心技术，同时也能帮助理解Python内置的统计函数在文本处理中的应用。

# 项目独立运行，无需依赖第三方框架