關鍵問題：
1、詞語 -- 鍵
2、相同詞語的累加 -- 值
討論：定義什麼資料型別 -- 字典型別
問題描述：
i：檔案的輸入
p：採用字典型別的結構統計詞語出現的頻率
o：每個單詞及單詞出現的次數（要求輸出前10個）
ipo細化：
第一步：
(1) txt檔案讀取 -- txt.read("filename","r")
(2) 檔案大小寫的轉換
(3) 特殊字元(各種標點符號)的替換
(4) 輸出處理後的檔案
——定義乙個函式 #將檔案進行格式化處理
第二步：對每個單詞進行計數
(1) 定義乙個字典型別的變數counts
(2) 單詞在counts 中，單詞定義的值 直接+1
(3) 單詞不在counts 中，首先要將單詞新增到字典中，然後並將其值賦值為1
第三步：
(1) 輸出所用的鍵值對
(2) 輸出排名前n的鍵值對
字典型別轉換為列表型別
對列表型別用sort函式排序
按要求輸出
第四步：
採用集合型別構建乙個排除詞彙庫excludes
在輸出結果中去掉冠詞、代詞、連線詞等語法型詞彙
# -*- coding:utf-8 -*-
excludes =
def txt_sort():
txt = open("hamlet.txt", "r").read()
txt = txt.lower()
for i in '!"#$%&()*+,-./:;<=>?@[\\]^_『~':
txt = txt.replace(i, " ")
return txt
hamlettxt = txt_sort()
words = hamlettxt.split()
counts = {} #新建乙個空字典
for word in words:
counts[word] = counts.get(word, 0) + 1 #對單詞出現的頻率進行統計
for word in excludes:
del(counts[word])
items = list(counts.items())
items.sort(key=lambda x: x[1], reverse=true)
for i in range(10):
word, count = items[i] #返回相對應的鍵值對
print ("".format(word, count))
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