给一段文本提出重点内容，并完成摘要，用python写成代码

当然可以。首先，你需要使用 Python 的文本处理库，比如 nltk 或者 gensim。这些库提供了很多用于提取文本信息的工具，例如分词、词干提取、词性标注等。

具体来说，你可以使用这些工具来提取文本中的关键词，然后使用这些关键词来生成摘要。例如，你可以统计出文本中每个词出现的频率，并使用这些频率来生成摘要。

下面是一个使用 nltk 库完成文本摘要的简单示例代码：

import nltkfrom nltk.tokenize import word_tokenize
from nltk.corpus import stopwords
from nltk.probability import FreqDist
 
def summarize(text, n):
  # 分词
  words = word_tokenize(text)
  # 去除停用词
  filtered_words = [word for word in words if word not in stopwords.words('english')]
  # 统计词频
  fdist = FreqDist(filtered_words)
  # 提取前 n 个高频词
  top_n_words = [pair[0] for pair in fdist.most_common(n)]
  # 生成摘要
  summary = ' '.join(top_n_words)
  return summary
 
text = "This is a sample text. It can be any text that you want to summarize. The summary generated by this code will be based on the frequency of words in the text."
summary = summarize(text, 5)
print(summary)
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21

上述代码会将输入的文本进行分词，然后去除停用词(即常见的无意义词，如 the、a、an 等)，最后使用词频统计提取出前 5 个最高频的词，并将这些词作为