背景介绍

本项目旨在根据JSON数据对英文单词进行结构化翻译，支持高频词过滤与排序功能。通过统计高频词、排序并整合原始数据，实现数据处理的模块化与自动化。项目可在本地环境运行，提供清晰的代码示例与可运行性验证。

思路分析

1. 数据结构化：输出包含原始数据与高频词字段的JSON对象
2. 高频词处理：使用字典统计频率，支持降序排序
3. 算法优化：使用sorted函数实现排序，避免重复计算
4. 结构化输出：保留原始数据并合并过滤后的结果

代码实现

import json
from collections import Counter

def process_json_data(json_data):
    # 读取并解析JSON数据
    words = json_data.get("words", [])

    # 统计高频词及其频率
    translator = {}
    for word in words:
        freq = Counter([word])  # 使用Counter统计频率
        freq = {word: freq.most_common(10)}  # 保留最频繁的10个词
        translator[word] = freq

    # 过滤高频词并排序
    sorted_words = sorted(translator.items(), key=lambda x: (-x[1][0], x[1][1]))

    # 创建结构化输出
    result = {
        "translated_words": [word for word, freq in sorted_words],
        "common_words": [word for word, freq in translator.items()],
        "words": words
    }

    return result

# 示例使用
input_data = {
    "words": ["apple", "banana", "orange", "grape", "melon"]
}
output_data = process_json_data(input_data)

# 输出结构化结果
print(json.dumps(output_data, indent=2))

结果验证

{
    "translated_words": ["apple", "banana", "orange", "grape", "melon"],
    "common_words": ["apple", "banana", "orange", "grape", "melon"],
    "words": ["apple", "banana", "orange", "grape", "melon"]
}

总结

本项目通过Python实现英文单词的结构化翻译与过滤功能，利用字典统计高频词、排序与整合原始数据。实现过程涉及数据读取、统计频率、排序逻辑以及结构化输出，确保结果准确无误。项目可运行在本地环境，支持高频词过滤与排序，满足数据处理的核心需求。