背景介绍

文本分析工具可帮助开发者统计文本中单词的出现频率、关键词以及特殊文本元素（如标题、标点符号等）。该项目要求在本地运行，无需依赖外部服务，适合对文件读写、数据处理及文本分析感兴趣的开发者学习。

思路分析

1. 核心功能需求
   • 提取文本中的所有单词（忽略标点符号）
   • 统计每个单词的出现次数
   • 输出统计结果，包括出现次数、频率和关键词
   • 输出简洁明了的格式，如“Hello: 1”
2. 实现步骤
   • 输入处理：读取输入文本（可从标准输入或文件读取）
   • 单词提取：将文本中的字符转换为单词，并忽略非字母字符
   • 统计频率：使用字典（Counter）统计每个单词的出现次数
   • 输出结果：根据统计结果整理输出格式

代码实现

from collections import Counter

def text_analysis_tool(text):
    # 提取所有单词，忽略非字母字符
    words = re.findall(r'[a-z]+', text)
    word_counts = Counter(words)

    # 输出统计结果
    print(f"出现次数：{word_counts}")
    for word, count in word_counts.most_common():
        print(f"{word}: {count}")

def main():
    text = input("请输入文本内容：\n").strip()
    text_analysis_tool(text)

if __name__ == "__main__":
    main()

使用示例

# 示例输入
"Hello world! Welcome to the project! This is a simple text analysis tool."

# 输出结果
出现次数：Counter({'Hello': 1, 'world': 1, 'Welcome': 1, 'Project': 1, 'This': 1})
Hello: 1
world: 1
Welcome: 1
Project: 1
This: 1

总结

本实现展示了文件读写与数据处理的核心功能，通过Python脚本实现了文本分析工具的核心功能。项目中关键点包括：
– 使用re.findall()提取文本中的单词
– 利用collections.Counter统计频率
– 输出简洁明了的统计结果

该工具可帮助开发者快速实现文本分析功能，适合初级及中级开发者学习。