解析Python文本处理代码——以哈姆雷特小说为例统计高频词汇_编写代码哈姆雷特有效单词个数,单词出现的总数,前10个高频单词及出现次数

前景：        

        在Python中处理文本数据是一种常见的任务，这需要使用到多种字符串操作和数据结构。本文将详细解释下面这段代码的功能，它以《哈姆雷特》为文本源，进行了一系列的处理，并统计了每个单词出现的次数。

操作步骤：

        1.打开文件

        2.读取文件内容

        3.装换为小写

        4.替换特殊操作符

        5.分词

        6.统计单词出现的次数

        7.排序后输出

具体操作

第一步打开文件：创建一个函数名，使用open()函数用于打开一个文件并赋值于它。这个函数需要两个参数：文件的路径和文件的编码方式。在这里，文件的路径是C:\Users\86151\Desktop\hamlet.txt.(文件的路径可以通过右击文件在文件属性中找到)，编码方式是utf-8。utf-8是一种可以包含任何Unicode字符的编码方式，这意味着它可以处理包括英文和中文在内的多种语言。

第二步读取文件：创建一个函数名使其被赋值使用read()函数读取整个文件的内容。

第三步转换为小写：使用lower()函数将读取到的文件内容转换为小写。这样做的目的是可以避免在统计单词时因为大小写不同而导致的重复计数。而且大小写对于一个单词来说通常不影响其意义。

第四步替换特殊符号：在这个步骤中，代码定义了一个包含许多特殊符号的字符串str2，然后遍历这个字符串，将文本中的每一个特殊符号使用replace( )函数替换为一个空格。这样做是为了清理文本，去除不需要的字符。

第五步分词：分词是将一段连续的文本分割成一个个独立的单词或词语的过程。在这里，hamlet_text.split()方法使用空格作为分隔符，将字符串分割为单词。

第六步统计单词出现次数：在这个步骤中，代码使用字典来统计每个单词出现的次数。字典的键是单词，值是出现次数。对于每个单词，如果它在字典中已经存在，就增加它的计数；如果它不存在，就将它添加到字典中并设置计数为1。这个过程使用的是字典的get函数。

第七部排序和输出：最后，代码将字典转换为列表，然后按照单词出现的次数进行降序排序。然后它打印出前10个出现次数最多的单词和它们的出现次数。格式化的输出使得结果更加整齐和易读。

整段代码如下：

（本人使用的编译器是pycharm）