背景介绍

随着数据驱动的应用日益普及，用户需要根据关键词快速获取相关内容。本项目旨在通过文件读取技术，实现对关键词的智能检索功能。该功能支持本地文件存储和动态处理，无需依赖外部服务，确保运行环境的简单性与灵活性。

思路分析

1. 文件读取与数据结构
   本项目的核心是通过读取本地文件存储的关键词列表，利用Python的列表数据结构实现高效的数据处理。假设文件名为keywords.txt，内容可能包含多个关键词，例如：

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2. 关键词匹配与筛选逻辑
   用户输入关键词后，系统需根据关键词查找并返回相关文章。该过程包括：
   • 读取本地文件中的关键词列表；
   • 根据输入关键词进行筛选，过滤出匹配项；
   • 显示结果列表。
3. 可运行性与独立性
   项目可在本地环境中运行，无需依赖外部服务。通过文件读取功能，实现与本地数据的直接交互，确保系统的稳定性和扩展性。

代码实现

# 读取本地关键词文件并保存结果
import sys

def process_keywords(file_path="keywords.txt"):
    keywords = []
    with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
        for line in f:
            keywords.append(line.strip())

    return keywords

# 示例使用
if __name__ == "__main__":
    # 读取并保存结果
    results = process_keywords("keywords.txt")

    # 根据输入关键词筛选结果
    input_key = input("请输入关键词： ")
    matches = [item for item in results if input_key.lower() in item.lower()]

    # 显示结果
    print("匹配结果：")
    for item in matches:
        print(item)

总结

本项目通过文件读取技术实现了关键词检索功能，展示了如何利用Python的列表数据结构处理本地文件。项目具备良好的可运行性，无需依赖外部服务，同时兼顾了技术实现的简洁性和数据处理的高效性。通过本地文件操作，实现了模块化的程序设计，具备良好的扩展性和灵活性。