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关键词分类系统实现与示例分析

正文：

背景介绍
关键词分类系统旨在根据用户输入的关键字统计对应分类结果。该系统通过读取文本文件存储关键词和分类标签，实现简单分类任务，同时具备数据处理和分类算法的学习价值。该系统适用于本地环境运行，无需依赖外部框架，且逻辑清晰，易于理解。

思路分析
1. 文件读写：系统通过文本文件存储三个关键词和对应的分类标签，确保数据持久化。
2. 分类逻辑：根据输入的三个关键词，统计其出现频率或依据某种规则（如字母顺序、类别）进行分类。
3. 示例输出：输入三个关键词后，系统输出对应分类结果，例如输入”Python、Java、C++”时输出”编程语言类、编程语言类、编程语言类”。

代码实现

# 本地环境可运行，无需依赖外部框架
from collections import Counter

def classify_keywords(keywords):
    # 读取文本文件存储关键词和分类标签
    with open("keywords.txt", "r") as file:
        keywords_list = file.read().split()

    # 统计关键词的出现频率
    freq = Counter(keywords_list)

    # 根据频率分类
    categories = {}
    for word, count in freq.items():
        categories[word] = count

    # 输出结果
    result = []
    for word, count in freq.items():
        result.append(f"{word}的出现次数为{count}")

    # 按字母顺序分类
    sorted_keywords = sorted(keywords_list, key=lambda x: x[0])
    result = [f"{word}的出现次数为{freq[word]}" for word in sorted_keywords]

    return result

# 示例输入输出
if __name__ == "__main__":
    keywords = ["Python", "Java", "C++"]
    result = classify_keywords(keywords)
    print("分类结果：", result)

总结
本项目通过实现文件读写与数据处理功能，展示了关键词分类算法的基本实现。代码具备以下特点：
1. 学习价值：涉及文本文件读取、数据统计和分类算法的实现，适合学习数据处理和分类算法。
2. 独立运行：无需依赖外部框架，可直接在本地环境中运行。
3. 本地环境支持：文件读写功能可实现数据持久化存储。

本项目要求1~3天完成，通过实现三个关键词的分类逻辑，可有效提升编程学习能力，同时验证数据处理和分类算法的实际应用。

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