背景介绍

在日常开发中，我们需要对程序输入的文本文件进行内容分析，统计其中每个单词的出现次数。该任务要求程序能够独立运行，无需依赖外部库，通过简单的文件读写和数据处理实现。通过遍历文本文件每一行，拆分单词并统计出现次数，能够有效完成需求。

思路分析

该问题的核心在于文件读取与单词拆分的高效处理。我们可以采用以下步骤实现目标：

1. 文件读取：使用Python的open()函数读取指定路径的文本文件
2. 单词拆分：通过split()方法对每一行进行分词处理
3. 单词统计：使用字典统计每个单词的出现次数
4. 结果输出：将统计结果以指定格式输出

由于Python的字符串处理特性（如split()默认按空格分词），该实现方式具有良好的可读性和扩展性。

代码实现

def count_word_occurrences(file_path):
    word_count = {}
    with open(file_path, 'r') as file:
        for line in file:
            line = line.strip()
            words = line.split()
            for word in words:
                word_count[word] = word_count.get(word, 0) + 1
    return word_count

file_path = "file.txt"
result = count_word_occurrences(file_path)
print("统计结果为：", result)

示例实现

# 示例输入
file_path = "file.txt"

# 初始化字典
word_count = {}

# 读取文件并统计单词
with open(file_path, 'r') as file:
    for line in file:
        # 处理换行符并拆分单词
        line = line.strip()
        words = line.split()
        for word in words:
            word_count[word] = word_count.get(word, 0) + 1

# 输出统计结果
print("统计结果为：", word_count)

总结

本程序实现了文本文件中单词的统计功能，通过逐行读取、单词拆分和字典统计的方法，确保了数据处理的高效性与准确性。该实现方式具有良好的可读性和扩展性，符合中级开发需求。程序在1~3天内可完成，具备良好的学习价值。