完整实例代码:
from collections import Counter
def pythonit():
danci = {}
with open("pythonit.txt","r",encoding="utf-8") as f:
for i in f:
words = i.strip().split()
for word in words:
if word not in danci:
danci[word] = 1
else:
danci[word] += 1
return danci
danci = pythonit()
print("输出单词统计:",danci)
Counter = Counter(danci)
most_danci = Counter.most_common(1)
if most_danci:
print("出现次数最多的单词是:", most_danci[0])
else:
print("没有单词")
pythonit.txt文件内容:
python python python python python is is very very good
这段代码的目的是从一个名为 "pythonit.txt" 的文件中读取文本,统计每个单词出现的次数,并输出出现次数最多的单词及其出现次数。
下面是代码的详细解释:
导入模块:
from collections import Counter
从 collections 模块中导入 Counter,它用于计数可哈希对象,如列表中元素出现的次数。
2. 定义函数 pythonit:
def pythonit():
定义了一个名为 pythonit 的函数,该函数的主要目的是读取文件并统计单词的出现次数。
3. 初始化空字典 danci:
danci = {}
用于存储每个单词及其出现次数。
4. 打开并读取文件:
with open("pythonit.txt","r",encoding="utf-8") as f:
使用 with 语句打开名为 "pythonit.txt" 的文件,以只读模式 ("r"),并设置编码为 "utf-8"。
5. 遍历文件的每一行:
for i in f:
对于文件中的每一行,执行以下操作:
a. 分割单词:
words = i.strip().split()
使用 strip() 方法移除行首尾的空白字符(如空格、换行符等),然后使用 split() 方法将行分割成单词列表。
b. 统计单词出现次数:
for word in words:
if word not in danci:
danci[word] = 1
else:
danci[word] += 1
对于列表中的每个单词,如果该单词不在 danci 字典中,则将其添加到字典中并设置其出现次数为1;如果该单词已经在字典中,则将其出现次数加1。
但是,这里有一个问题:return danci 语句被放在了 for i in f: 循环内部,这意味着函数会在处理完文件的第一行后就返回,而不会处理文件的其他行。为了修复这个问题,应该将 return danci 语句移出循环,放在 with 语句块之外。
6. 调用函数并打印结果:
danci = pythonit()
print("输出单词统计:",danci)
调用 pythonit 函数并将返回的字典存储在变量 danci 中,然后打印这个字典。
7. 使用 Counter 统计单词出现次数:
Counter = Counter(danci)
这里有一个小错误:Counter 是从 collections 模块导入的,所以你不应该再次使用它来命名一个变量。应该使用一个不同的变量名,例如 word_counts。
word_counts = Counter(danci)
使用 Counter 来统计 danci 字典中每个单词的出现次数。
8. 找出出现次数最多的单词:
most_danci = Counter.most_common(1)
这里同样有一个小错误:你应该使用 word_counts 而不是 Counter。
most_danci = word_counts.most_common(1)
使用 most_common(1) 方法找出出现次数最多的单词。这个方法返回一个列表,其中每个元素都是一个元组,元组的第一个元素是单词,第二个元素是该单词的出现次数。
9. 输出结果:
if most_danci:
print("出现次数最多的单词是:", most_danci[0])
else:
print("没有单词")
如果 most_danci 列表不为空(即文件中有单词),则打印出现次数最多的单词及其出现次数;否则,打印 "没有单词"。
总的来说,这段代码的目的是从文件中读取文本,统计单词的出现次数,并找出出现次数最多的单词。但是,代码中存在一些小错误和可以改进的地方。