需求是：针对三篇英文文章进行分析，计算出现次数最多的 10 个单词
逻辑很清晰简单，不算难， 使用 python 读取多个 txt 文件，将文件的内容写入新本文来源gao@!dai!ma.com搞$$代^@码网*的 txt 中，然后对新 txt 文件进行词频统计，得到最终结果。
代码如下：(在Windows 10，Python 3.7.4环境下运行通过)
# coding=utf-8
import re
import os
# 获取源文件夹的路径下的所有文件
sourceFileDir = 'D:\\Python\\txt\\'
filenames = os.listdir(sourceFileDir)
# 打开当前目录下的 result.txt 文件，如果没有则创建
# 文件也可以是其他类型的格式，如 result.js
file = open('D:\\Python\\result.txt', 'w')
# 遍历文件
for filename in filenames:
filepath = sourceFileDir+'\\'+filename
# 遍历单个文件，读取行数，写入内容
for line in open(filepath):
file.writelines(line)
file.write('\n')
# 关闭文件
file.close()
# 获取单词函数定义
def getTxt():
txt = open('result.txt').read()
txt = txt.lower()
txt = txt.replace(''', '\'')
# !"@#$%^&*()+,-./:;<=>?@[\\]_`~{|}
for ch in '!"'@#$%^&*()+,-/:;<=>?@[\\]_`~{|}':
txt.replace(ch, ' ')
return txt
# 1.获取单词
hamletTxt = getTxt()
# 2.切割为列表格式，'' 兼容符号错误情况，只保留英文单词
txtArr = re.findall('[a-z\''A-Z]+', hamletTxt)
# 3.去除所有遍历统计
counts = {}
for word in txtArr:
# 去掉一些常见无价值词
forbinArr = ['a.', 'the', 'a', 'i']
if word not in forbinArr:
counts[word] = counts.get(word, 0) + 1
# 4.转换格式，方便打印，将字典转换为列表，次数按从大到小排序
countsList = list(counts.items())
countsList.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True)
# 5. 输出结果
for i in range(10):
word, count = countsList[i]
print('{0:<10}{1:>5}'.format(word, count))
效果如下图：
另一种更简单的统计词频的方法：
# coding=utf-8
from collections import Counter
# words 为读取到的结果 list
words = ['a', 'b' ,'a', 'c', 'v', '4', ',', 'w', 'y', 'y', 'u', 'y', 'r', 't', 'w']
wordCounter = Counter(words)
print(wordCounter.most_common(10))
# output: [('y', 3), ('a', 2), ('w', 2), ('b', 1), ('c', 1), ('v', 1), ('4', 1), (',', 1), ('u', 1), ('r', 1)]
以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持搞代码。
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转载请注明原文链接：Python 合并多个TXT文件并统计词频的实现
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