背景介绍

在日常开发中，统计文本文件中单词数量是常见任务之一。例如，处理日志文件、数据分析或自然语言处理任务时，统计英文单词的出现频率是关键指标。本脚本使用Python的open()函数读取本地文件，结合正则表达式提取单词，并通过统计实现结果，展现基础的文件处理与数据处理能力。

思路分析

1. 文件读取与数据处理
   使用Python的open()函数读取文本文件，确保路径正确性。若文件路径未被正确设置，程序将抛出异常，需处理异常捕获以避免运行失败。

2. 单词提取与统计
   通过正则表达式re.findall(r'\b\w+\b', content)提取所有英文单词，r'\b\w+\b'匹配连续的英文字符，无需考虑多行或特殊字符的情况。统计结果后，将单词数量输出。

3. 逻辑简洁性
   该方法依赖简单的人工智能逻辑，通过文件读取、正则查找、统计实现，展现了基础的数据处理能力，符合1~3天实现难度的要求。

代码实现

import re

def count_words_in_file(file_path):
    try:
        with open(file_path, 'r') as file:
            content = file.read()
        words = re.findall(r'\b\w+\b', content)
        return len(words)
    except FileNotFoundError:
        print("文件路径不正确，请检查路径是否正确。")
        return 0

# 示例用法
file_path = "input.txt"
result = count_words_in_file(file_path)
print(f"统计结果：{result}")

总结

本脚本通过文件读取与正则表达式实现单词统计，展现了Python在文本处理方面的强大能力。该方法简单易懂，能够有效解决文本文件中英文单词数量统计的问题，符合1~3天实现目标。

学习价值

• 基础文件处理技术：掌握如何读取本地文件并处理内容的写法。
• 数据处理算法：理解正则表达式在文本分割中的应用。
• 逻辑思维能力：通过编程实现统计任务，体现基础的算法设计能力。
• 技术实践能力：提升对文本处理的自动化能力，为后续开发打下基础。