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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">
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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暂无Python 合并多个TXT文件并统计词频的实现的评论...
稳了！魔兽国服回归的3条重磅消息！官宣时间再确认！
昨天有一位朋友在大神群里分享，自己亚服账号被封号之后居然弹出了国服的封号信息对话框。
这里面让他访问的是一个国服的战网网址，com.cn和后面的zh都非常明白地表明这就是国服战网。
而他在复制这个网址并且进行登录之后，确实是网易的网址，也就是我们熟悉的停服之后国服发布的暴雪游戏产品运营到期开放退款的说明。这是一件比较奇怪的事情，因为以前都没有出现这样的情况，现在突然提示跳转到国服战网的网址，是不是说明了简体中文客户端已经开始进行更新了呢？