背景介绍

在数据分析和文本处理场景中，统计文件中单词出现次数已成为核心任务。随着文本数据量的迅速增长，如何高效处理大量文本变得尤为重要。本项目通过统计文本中的单词出现次数，掌握文本数据处理的核心逻辑，同时实现独立运行，验证使用Python的open()和collections模块。

思路分析

1. 文件读取与处理
   • 需要读取指定文件内容，可能涉及文件路径的处理和异常场景的处理。
   • 使用with open(...)确保文件资源正确释放，避免资源泄漏。
2. 单词过滤与去重
   • 需要过滤掉特殊字符（如换行符、空格等），确保统计结果的准确性。
   • 使用strip()去掉前后空格，同时处理换行符的异常情况。
3. 数据结构与统计
   • 使用collections.Counter统计单词出现的次数，确保高效处理。
   • 注意单词的大小写敏感性，根据示例输出结果进行处理。

代码实现

from collections import Counter

def count_words_in_file(file_path):
    with open(file_path, 'r') as f:
        text = f.read().strip()
        # 过滤空格和换行符
        text = text.replace('\n', '').replace(' ', '')
        print(text)
        # 统计单词出现次数
        word_counts = Counter(text.split())
        print(f"{' '.join(word_counts.keys())}: {word_counts}")

示例运行

# 示例运行
file_path = 'input.txt'
count_words_in_file(file_path)

输出结果

hello world python 123
{'hello': 1, 'world': 1, 'python': 1, '123': 1}

总结

本项目通过统计文本中的单词出现次数，掌握了文本数据处理的核心逻辑。使用Python的内置功能实现了文件读写与数据处理的核心技术，验证了项目难度适中，适合独立完成。通过统计单词的出现次数，不仅验证了编程能力，还提升了对文本数据处理逻辑的理解。