Python统计文本字数并排除前十
介绍
在编程的学习过程中，我们常常需要处理文本数据。其中一个常见的任务是统计文本的字数，并且排除一些常见的无意义词汇。本文将指导你如何使用Python编程语言来实现这个任务。
流程概述
下面的表格展示了完成这个任务的整个流程。我们将按照这个流程逐步解释每一步需要做什么，并提供相应的代码。
| 步骤 | 描述 |
|---|---|
| 1 | 读取文本文件 |
| 2 | 将文本分割为单词 |
| 3 | 统计每个单词的出现次数 |
| 4 | 排除前十的常见词汇 |
| 5 | 输出结果 |
代码实现
步骤1：读取文本文件
def read_file(file_name):
with open(file_name, 'r') as file:
text = file.read()
return text
这段代码定义了一个函数read_file，用于读取文本文件。函数接收一个文件名作为参数，并使用with open语句打开文件，然后使用read方法读取文件内容，并将其存储在变量text中。最后，函数返回读取到的文本。
步骤2：将文本分割为单词
def split_text(text):
words = text.split()
return words
这段代码定义了一个函数split_text，用于将文本分割为单词。函数接收一个文本作为参数，并使用split方法将文本按照空格进行分割，并将分割后的单词存储在变量words中。最后，函数返回分割后的单词列表。
步骤3：统计每个单词的出现次数
from collections import Counter
def count_words(words):
word_counts = Counter(words)
return word_counts
这段代码首先导入了collections模块中的Counter类，用于统计每个单词的出现次数。然后，定义了一个函数count_words，用于统计单词出现的次数。函数接收一个单词列表作为参数，并使用Counter类对单词列表进行统计，并将结果存储在变量word_counts中。最后，函数返回统计结果。
步骤4：排除前十的常见词汇
def exclude_common_words(word_counts, n=10):
common_words = word_counts.most_common(n)
excluded_words = [word for word, count in common_words]
for word in excluded_words:
del word_counts[word]
这段代码定义了一个函数exclude_common_words，用于排除前十的常见词汇。函数接收一个词频统计结果和一个可选参数n，表示要排除的常见词汇的数量，默认为10。首先，使用most_common方法从词频统计结果中获取出现次数最多的n个单词，并将其存储在变量common_words中。然后，使用列表解析将这些常见单词存储在变量excluded_words中。最后，使用del语句从词频统计结果中删除这些常见单词。
步骤5：输出结果
def print_result(word_counts):
for word, count in word_counts.items():
print(f"{word}: {count}")
这段代码定义了一个函数print_result，用于输出统计结果。函数接收一个词频统计结果作为参数，并使用items方法遍历词频统计结果中的每个单词和对应的出现次数，并使用print语句输出结果。
完整示例代码
from collections import Counter
def read_file(file_name):
with open(file_name, 'r') as file:
text = file.read()
return text
def split_text(text):
words = text.split()
return words
def count_words(words):
word_counts = Counter(words)
return word_counts
def exclude_common_words(word_counts, n=10):
common_words = word_counts.most_common
