《Python 文本分析实战：从单词频率统计到高效可视化的全流程指南》

一、引言：小任务背后的大世界

在我多年的开发与教学中，文本处理始终是一个绕不开的主题。无论是日志分析、自然语言处理，还是搜索引擎、推荐系统，几乎所有数据驱动的系统都离不开对文本的理解。而“统计单词频率”这个看似简单的任务，正是打开文本世界的一把钥匙。

本文将带你从零开始构建一个单词频率统计工具，逐步引入正则表达式、数据结构优化、模块化设计、性能提升与可视化展示等内容，帮助你在掌握基础语法的同时，理解 Python 在文本处理领域的强大能力。

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二、Python 与文本处理：简洁之美与生态之力

Python 以其简洁优雅的语法和丰富的标准库，在文本处理领域拥有天然优势。从早期的脚本语言到如今的数据科学与人工智能核心工具，Python 已成为连接数据与应用的“胶水语言”。

在文本分析方面，Python 拥有强大的生态系统：re 模块用于正则表达式处理，collections 提供高效的数据结构，NLTK 和 spaCy 支持自然语言处理，matplotlib 和 wordcloud 实现可视化展示。这些工具的组合，让我们可以轻松构建从数据读取到结果呈现的完整流程。

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三、基础构建：统计文本中的单词频率

1. 读取文本文件

def read_file(file_path):with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f:return f.read()

2. 清洗文本并分词

使用正则表达式去除标点符号，并统一大小写：

import redef tokenize(text):text = text.lower()words = re.findall(r'\b[a-z]+\b', text)return words

3. 统计频率

使用 collections.Counter 高效统计：

from collections import Counterdef count_words(words):return Counter(words)

4. 输出结果

def display_top_words(counter, n=10):