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# 简单网页统计单词应用实现

技术核心要点

该网页应用实现了一个文本文件的单词统计功能，使用Python语言，通过读取本地文件并利用字典统计单词出现次数，避免了依赖外部API的需求。该实现基于以下核心技术点：

  1. 文本文件读取与数据处理：使用with open()读取本地文件内容，确保文件处理的完整性。
  2. 常见数据结构（字典）的应用：通过字典统计每个单词出现的次数，实现高效的数据处理。
  3. 文本内容处理：避免额外分词或处理标点，保持简单实现。

技术实现步骤

1. 文本文件读取与单词统计

from collections import defaultdict

def count_words(input_file):
    words = set()
    with open(input_file, 'r') as file:
        for line in file:
            words.update(line.split())
    counts = defaultdict(int)
    for word in words:
        counts[word] += 1
    return counts

2. 输出结果格式化

def display_results(results):
    for word, count in results.items():
        print(f"{word}: {count}")

3. 综合实现代码

from collections import defaultdict
import sys

def count_words(input_file):
    words = set()
    with open(input_file, 'r') as file:
        for line in file:
            words.update(line.split())
    counts = defaultdict(int)
    for word in words:
        counts[word] += 1
    return counts

def display_results(results):
    for word, count in results.items():
        print(f"{word}: {count}")

def main():
    input_file = sys.argv[1]
    results = count_words(input_file)
    display_results(results)

if __name__ == "__main__":
    input_file = sys.argv[1]
    main()

输出结果示例

输入：hello world this is a test

输出：

hello: 1
world: 1
this: 1
is: 1
a: 1
test: 1

总结

本实现通过读取本地文件并使用字典统计单词出现次数，确保了数据的高效处理与准确性。该网页应用不仅具备简洁的结构，还确保了输出结果的格式化，避免依赖外部API，适用于本地环境运行。通过上述实现，能够有效应对文本文件内容的统计需求。

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