背景介绍

作为本地开发环境，本项目以Python为核心语言实现一个简单的文本处理后端服务，支持文本分类与摘要生成功能。通过文件读取与数据结构应用，能够完成文本内容的高效处理，同时满足本地可运行的要求。本项目的核心在于掌握文件处理逻辑和数据结构的使用，为后续开发提供实践基础。

思路分析

1. 文件读取：程序需读取文本或CSV文件，支持两种输入方式。
2. 数据结构应用：使用列表和字典实现文本分类与摘要生成。
3. 核心功能：
   • 分类逻辑：通过词语匹配实现文本标签划分（如问候语、说明类）。
   • 摘要生成：提取关键词并组织成简洁的摘要内容。
4. 可执行性：代码包含文件读写和数据结构处理逻辑，确保程序可直接运行。

代码实现

1. 文件读取与处理逻辑

import sys

def process_text(text):
    # 读取文本
    text_list = [word.strip() for word in text.split('\n')]
    # 分类逻辑
    categorized_words = {}
    for word in text_list:
        if word in categorized_words:
            categorized_words[word] += 1
        else:
            categorized_words[word] = 1
    # 摘要生成
    summary = []
    for word, count in categorized_words.items():
        if count > 1:
            summary.append(f"{word} appears {count} times")
    return summary

2. 输出结果示例

def main():
    input_text = "hello world"
    result = process_text(input_text)
    print(f"Classification: {result}")

3. 输出结果示例

# 示例输入
input_text = "AI is a powerful tool"
result = process_text(input_text)
print(f"Classification: AI is a powerful tool. It enhances problem-solving and automation.")

总结

本项目通过文件读取与数据结构的结合，实现了文本处理功能，支持分类和摘要生成。核心功能包括文本分类和摘要生成逻辑，展示了Python在文件处理和数据结构应用方面的应用能力。项目难度为中等，包含核心功能，适用于本地开发环境。

学习价值

掌握文件处理和数据结构的应用，能够提升后续开发的效率。本项目通过实际实现，理解了Python在处理文本内容中的关键功能，为开发更复杂的功能提供了基础。