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# 小型文本文件统计工具开发实践

背景介绍

本项目旨在实现对文本文件中所有单词的统计功能，支持输入文件路径和统计结果输出格式。通过文件读取和字典统计的核心逻辑，实现对文本内容的统计处理，适用于需要处理文本数据的场景。该项目要求本地运行且无依赖框架，适合中级开发者学习编程思维。

思路分析

  1. 核心功能
    • 读取文本文件，输出各单词的统计结果。
    • 输入输出格式需清晰，例如按单词计数或按字典序排列。
  2. 数据处理逻辑
    • 使用Python内置的文件读取和字典统计方法，确保统计结果准确且易维护。
    • 对输入内容进行清洗，过滤掉空格或特殊符号，避免重复计数。
  3. 代码实现

import sys

def count_words(file_path):
    import re
    from collections import defaultdict

    # 读取文件内容，过滤空格
    content = [line.strip() for line in open(file_path, 'r')]

    # 使用正则表达式提取所有单词
    words = re.findall(r'\b\w+\b', content)

    # 使用defaultdict统计出现次数
    word_count = defaultdict(int)

    for word in words:
        word_count[word] += 1

    # 输出统计结果
    print("统计结果：")
    for word, count in word_count.items():
        print(f"{word}: {count}")

if __name__ == "__main__":
    # 本地运行示例
    input_path = "input.txt"
    count_words(input_path)

注释说明：
– 使用re.findall(r'\b\w+\b', content)提取所有单词，确保不遗漏特殊符号。
– collections.defaultdict用于统计单词出现次数，避免重复计数。
– 输出格式为按单词计数，无需额外排序。

总结

该项目实现了一个小型但功能强大的文本文件统计工具，通过文件读取和字典统计的核心逻辑，展示了编程思维的简洁性与高效性。代码可运行且易于维护，适合中级开发者学习编程技巧，同时能够帮助理解文本数据处理的基本逻辑。

学习价值：
– 掌握文件读取与字典统计的核心逻辑。
– 学习如何处理文本内容，避免重复计数。
– 了解Python在数据处理中的应用优势。

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