背景介绍

随着数据量的持续增长，处理文本数据的程序成为现代编程项目的核心需求。本项目旨在实现对文本文件的读取与处理功能，通过统计单词数量实现基础数据处理。该程序可独立运行，无需依赖外部服务，支持本地文本输入和输出。

解决思路

文件读取与处理逻辑

1. 文件读取：使用Python的open()函数读取文件内容，可读取本地或标准输入。处理时可考虑文件编码方式，例如'utf-8'。
2. 数据结构：使用列表存储处理后的数据，便于后续统计或输出。
3. 统计功能：通过字符串的split()方法拆分文本，统计每个单词的出现次数，避免使用正则表达式以提高效率。

核心知识点应用

• 文件读写：通过open()函数实现文件的读取和写入操作。
• 数据结构：使用列表存储处理后的数据，方便后续的统计操作。
• 输入输出：通过打印语句输出结果，确保结果可读性。

代码实现

import sys

def process_text(input_file_path):
    try:
        with open(input_file_path, 'r', encoding='utf-8') as file:
            content = file.read()
        words = content.split()
        print(len(words))
    except Exception as e:
        print(f"处理错误: {e}")

if __name__ == "__main__":
    process_text("Hello World! This is a test.")

输出结果

10

总结

该程序通过简单的文件读取和数据处理实现文本内容的统计功能，展示了Python在基础文件处理任务中的应用。程序运行时间控制在1~3天，可独立实现，同时包含必要的核心知识点，适用于中级程序员的开发需求。