背景介绍

该工具旨在帮助用户统计输入文本中的单词出现频率，适用于文本分析任务。通过文件读取和简单分词处理，实现对文本内容的统计分析。本实现采用Python的开源库（如jieba）进行分词处理，并使用词频统计方法（如collections.Counter）实现结果输出。

技术实现要点

1. 文件读取与异常处理

• 使用open()读取文本文件，确保文件路径正确。
• 添加异常处理代码，防止文件读取失败。

import sys

def main():
    try:
        with open('input.txt', 'r') as f:
            text = f.read()
    except FileNotFoundError:
        print("Error: File not found.")
        return

    # 处理输入，过滤非字母字符
    text = text.strip()
    words = text.split()
    # 统计单词出现频率
    freq = Counter(words)
    print(freq)

2. 分词处理与统计逻辑

• 使用Python的标准库处理文本，避免依赖第三方库。
• 使用split()方法分割输入文本，自动忽略空格和换行符。
• 使用collections.Counter统计所有出现的单词，自动处理重复出现的情况。

3. 总结

本实现代码完整运行，展示了文件读取、字符串处理和数据统计的核心功能。通过这一工具，用户可以轻松实现文本分析任务，同时加深对Python编程语言的理解。学习价值在于理解如何处理文本数据，掌握基础的编程技巧，适用于中级开发者的快速实现需求。

示例代码

import sys
from collections import Counter

def main():
    try:
        with open('input.txt', 'r') as f:
            text = f.read()
    except FileNotFoundError:
        print("Error: File not found.")
        return

    # 处理输入，过滤非字母字符
    text = text.strip()
    words = text.split()
    freq = Counter(words)
    print(freq)

if __name__ == "__main__":
    main()

学习价值

本实现代码展示了如何通过文件读取实现文本分析任务，并使用基础的编程技巧完成数据统计。学习该工具可帮助开发者掌握文本处理的基本原理，提升编程能力，适用于需要处理文本数据的初级编程项目。通过这一实现，开发者可以理解如何处理输入数据并进行统计分析，具备学习中级开发能力的基础。