作为我的python入门的一个小实验之一，我早在六月份的时候就进行了md笔记的编写，没有发布在博客上，这次，它将作为我在博客的第一篇。
我们知道，生活中的一些文本是嘈杂的，它可能含有很多的噪声数据，所以我们需要对其进行数据清洗处理，拿到我们想要的数据，词频统计就是其中一个获取文本价值信息的一种方式。
在学习了Python的字典和文件处理后，我们就可以对这个例子进行一个具体的实现了。
我将写入两个例子对其进行展示，因为搬运的是我初学时的笔记，所以如有错误请评论指正~
一、Hamlet词频统计https://python123.io/resources/pye/hamlet.txt
以上为hamlet英文版文本的获取路径，下载完成后保存到工程路径下。
二、数据预处理像以上提到的，我们的文本中含有标点和字符的噪声数据，所以要进行数据的清洗，将文档全部处理为只有我们需要的字母类型（为方便操作，用空格替换噪声数据，将文档全部转化为小写字母）
打开文件，进行读取，清洗数据，数据归档。
定义为函数处理
def getText():
txt = open("Hmlet.txt","r").read()
txt = txt.lower()
for ch in '!@#$%^&*()_/*-~':
txt = txt.replace(ch," ")
return txt
三、数值统计
因为这里我们要找出出现次数最多的词组，所以要进行存储比较它们的出现次数，这里显然是一种映射的关系，所以我们采取字典的方式对数据进行存储。
具体使用到字典的get函数实现
hamlet = getText()
words = hamlet.split()
counts = {}
for word in words:
counts[word] = counts.get(word,0) + 1
四、转换处理
到这一步，我们就将所有在文档中出现的词组和其对应个数存入字典counts中了，因为字典是无序的，所以我们采取对其进行转化列表，利用列表的有序性进行排序。
sort函数中，reverse默认为False（从小到大），这里我们将值设为True（从大到小）排序。这样就会生成一个我们需要的序列了。
items = list(counts.items())
items.sort(key= lambda x:x[1],reverse=True)
for i in range(10):
word, count = items[i]
print("{0:<10}{1:>5}".format(word,count))
输出结果：
以上为hamlet英文文档词频统计的实现。
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