《Python 文本分析實戰：從單詞頻率統計到高效可視化的全流程指南》

一、引言：小任務背后的大世界

在我多年的開發與教學中，文本處理始終是一個繞不開的主題。無論是日志分析、自然語言處理，還是搜索引擎、推薦系統，幾乎所有數據驅動的系統都離不開對文本的理解。而“統計單詞頻率”這個看似簡單的任務，正是打開文本世界的一把鑰匙。

本文將帶你從零開始構建一個單詞頻率統計工具，逐步引入正則表達式、數據結構優化、模塊化設計、性能提升與可視化展示等內容，幫助你在掌握基礎語法的同時，理解 Python 在文本處理領域的強大能力。

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二、Python 與文本處理：簡潔之美與生態之力

Python 以其簡潔優雅的語法和豐富的標準庫，在文本處理領域擁有天然優勢。從早期的腳本語言到如今的數據科學與人工智能核心工具，Python 已成為連接數據與應用的“膠水語言”。

在文本分析方面，Python 擁有強大的生態系統：re 模塊用于正則表達式處理，collections 提供高效的數據結構，NLTK 和 spaCy 支持自然語言處理，matplotlib 和 wordcloud 實現可視化展示。這些工具的組合，讓我們可以輕松構建從數據讀取到結果呈現的完整流程。

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三、基礎構建：統計文本中的單詞頻率

1. 讀取文本文件

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

2. 清洗文本并分詞

使用正則表達式去除標點符號，并統一大小寫：

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

3. 統計頻率

使用 collections.Counter 高效統計：

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

4. 輸出結果

def display_top_words(counter, n=10):