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Python 合并多个TXT文件并统计词频的实现
站长资源 2025/12/20 佚名
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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(''', '\'')
 # !"@#$%^&*()+,-./:;<=>"'@#$%^&*()+,-/:;<=>"text-align: center">Python 合并多个TXT文件并统计词频的实现


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。
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RTX 5090要首发 性能要翻倍！三星展示GDDR7显存

三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。

首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB，每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps（PAM3），但也可以降至28 Gbps，以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。

据三星表示，GDDR7内存的能效将提高20%，同时工作电压仅为1.1V，低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计，使得在高速运行时的发热量降低，GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。

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