背景介绍

本项目旨在帮助用户上传文本内容后，自动读取并统计其中出现的单词频率，最终输出统计结果。该功能可扩展为统计摘要或生成HTML页面，满足不同需求。通过实现文件读取和数据处理功能，可学习到文件读写、字典操作及词频统计等核心编程知识。

思路分析

1. 文件读取：使用Python的open()函数或with open()来读取本地文件，确保文件路径正确性。
2. 数据处理：利用collections.Counter()统计文本中出现的单词，自动处理重复项。
3. 输出结果：通过print语句或可视化方式展示统计结果，例如输出每个单词的出现次数。

代码实现

from collections import Counter

def process_text(input_file_path):
    with open(input_file_path, 'r') as file:
        text = file.read()

    # 统计单词频率
    word_counts = Counter(text.split())

    # 输出结果
    print(f"处理结果：")
    for word, count in word_counts.items():
        print(f"{word}: {count} 次")

    # 示例输出（可扩展为摘要）
    summary_text = "统计结果："
    for word, count in word_counts.items():
        summary_text += f"{word}: {count} 次\n"

    print("总词数：", len(word_counts))

总结

本项目通过文件读取和数据处理实现文本内容的统计功能，涉及了文件读写操作、字典操作和词频统计算法。该实现可在本地环境中运行，无需依赖第三方库，具备良好的学习价值。若需扩展为摘要或生成HTML页面，可进一步优化代码结构，提升功能扩展性。

学习价值

1. 文件读写操作：学习如何读取本地文件内容，掌握Python的文件处理机制。
2. 数据结构使用：了解字典操作和Counter类在统计词频中的应用。
3. 算法思维：掌握词频统计的核心逻辑，提升算法设计和编程思维。

该项目可作为入门级编程实践项目，帮助学习者掌握基础编程能力和数据处理技能。