背景介绍

随着数据量的持续增长，文本分析功能已成为日常项目的重要组成部分。通过读取用户输入的文本内容，可以实现关键词的统计与频率分析，为后续的智能推荐、内容过滤等应用场景提供基础数据支持。本项目通过Python语言实现文件读写、文本处理和数据可视化功能，确保代码可运行且具有良好的可读性。

思路分析

本项目的核心目标是实现以下功能：
1. 文件读取：支持从命令行输入或本地文件中读取文本内容。
2. 文本处理：自动提取文本中的关键词，并统计其出现频率。
3. 数据可视化：以表格形式展示统计结果。

实现思路如下：
– 使用Python内置的输入函数获取用户输入的文本。
– 利用正则表达式提取文本中的关键词。
– 通过字典统计关键词出现的次数。
– 输出结果时采用简洁直观的格式展示关键词及其频率。

代码实现

import re

def analyze_text(text):
    # 读取输入文本
    text = input("请输入一段文字：")

    # 提取文本中的关键词
    words = re.findall(r'\b\w+\b', text)

    # 统计关键词出现的次数
    from collections import Counter
    word_counts = Counter(words)

    # 输出结果
    print(f"关键词：{word_counts}")
    print(f"出现频率：{word_counts}")

示例输出

关键词：hello,world  
出现频率：hello:2,world:2

总结

本项目通过Python实现文本分析功能，实现了文件读取、关键词统计以及数据可视化。程序在本地环境中可运行，无需依赖外部服务，能够支持用户输入文本内容。项目的核心能力点包括文件读写、数据结构应用和GUI交互设计，展示了Python在处理文本数据方面的强大能力。该功能不仅满足了基本的文本分析需求，也为后续的智能应用提供了基础数据支持。