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# 文件内容关键词统计小型项目实现

背景介绍

本项目旨在实现读取本地txt文件并统计文本中关键词数量的功能。通过读取文件内容，提取文本中的关键词，并统计出现频率，能够帮助开发者快速完成基础的数据处理任务。该实现无需依赖外部框架，完全使用Python实现，适合教学场景。

思路分析

  1. 文件读取：使用with open()读取本地文件，确保文件关闭时自动关闭。
  2. 关键词提取：通过正则表达式匹配所有单词，过滤掉特殊字符或大写形式。
  3. 统计结果：使用字典统计关键词出现的次数，避免重复统计。
  4. 逻辑清晰：流程简单，易于理解和实现。

代码实现

def count_keywords(text_file_path):
    # 读取本地文件内容
    with open(text_file_path, 'r', encoding='utf-8') as file:
        content = file.read()

    # 提取所有单词，过滤特殊字符和大写形式
    import re
    words = re.findall(r'\b\w+\b', content.lower())

    # 统计关键词出现次数
    keyword_counts = {}
    for word in words:
        keyword_counts[word] = keyword_counts.get(word, 0) + 1

    # 输出统计结果
    print("关键词统计结果：文本中有 {} 个关键词，具体为：{}".format(len(keyword_counts), keyword_counts))

# 示例使用
text_file_path = "example.txt"
count_keywords(text_file_path)

总结

本项目通过简单的文本处理实现，展示了Python在文件读取和数据处理中的实用能力。通过该实现，学习者可以掌握如何处理文本数据，提升编程思维，同时理解关键词统计算法的基本原理。该实现无需依赖外部库，可快速运行，适合教学场景。

学习价值
– 学习文件读写和数据处理的原理。
– 掌握正则表达式在文本分析中的应用。
– 理解字典统计算法的实现过程。
– 提升编程思维，关注实际问题的解决方法。

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