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如何使用Golang实现文本解析工具_统计单词和行数示例

P粉602998670

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发布时间:2025-12-16 17:19:13

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来源于php中文网

原创

Go轻量文本解析工具应优先用strings.Fields逐行拆分单词,因其自动处理任意空白符且忽略连续空白;基础实现需校验参数、安全打开文件、逐行读取并统计行数与单词数。

如何使用golang实现文本解析工具_统计单词和行数示例

用 Go 语言写一个轻量文本解析工具,统计单词数和行数非常简单,核心在于读取文件、按行分割、再按空格/标点切分单词——关键不是“怎么写”,而是“怎么写得健壮又易读”。

基础版本:逐行读取 + strings.Fields

Go 标准库strings.Fields 会自动按任意空白字符(空格、制表符、换行)拆分,并忽略连续空白,比用 strings.Split 更适合单词统计。

示例代码:

package main

import (
    "fmt"
    "io"
    "os"
    "strings"
)

func main() {
    if len(os.Args) != 2 {
        fmt.Println("用法: wordcount <文件路径>")
        return
    }

    file, err := os.Open(os.Args[1])
    if err != nil {
        fmt.Printf("打开文件失败: %v\n", err)
        return
    }
    defer file.Close()

    var lines, words int
    buf := make([]byte, 0, 64*1024)
    
    for {
        n, err := file.Read(buf[:cap(buf)])
        buf = buf[:n]
        if n == 0 {
            if err == io.EOF {
                break
            }
            fmt.Printf("读取错误: %v\n", err)
            return
        }

        // 按行处理(注意:可能有不完整行,但对统计影响小)
        for len(buf) > 0 {
            i := bytes.IndexByte(buf, '\n')
            if i < 0 {
                // 最后一行无换行符
                lines++
                words += len(strings.Fields(string(buf)))
                break
            }
            lines++
            line := string(buf[:i])
            words += len(strings.Fields(line))
            buf = buf[i+1:]
        }
    }

    fmt.Printf("行数: %d, 单词数: %d\n", lines, words)
}

更实用的版本:使用 bufio.Scanner

对大多数文本文件,bufio.Scanner 更简洁安全,自动处理换行、缓冲和大文件。默认每行上限 64KB,如需更大可调 Scanner.Buffer

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Replit Ghostwrite
Replit Ghostwrite

一种基于 ML 的工具,可提供代码完成、生成、转换和编辑器内搜索功能。

下载
  • 按行扫描,每行调 strings.Fields 得单词切片长度
  • 跳过空行(len(strings.Fields(line)) == 0)不影响行数统计,但符合常见语义
  • 不依赖正则,性能好,内存友好

支持简单过滤:忽略标点与大小写

如果想把 "Hello!""hello" 算作同一个词,或去掉末尾标点,可在切分前预处理:

  • strings.TrimSpace 去首尾空白
  • strings.Map 移除常见标点(如 func(r rune) rune { if unicode.IsPunct(r) || unicode.IsSymbol(r) { return -1 }; return r }
  • 统一转小写:strings.ToLower

注意:这属于“清洗”逻辑,是否启用取决于需求——纯计数不需要,做词频分析时建议加上。

扩展思路:统计 Top N 高频词

只需加一个 map[string]int 记录词频,遍历所有单词时累加,最后用切片排序输出前 N 个。不用第三方库,10 行内可完成。

例如:

freq := make(map[string]int)
for _, w := range strings.Fields(line) {
    w = strings.ToLower(strings.TrimSpace(w))
    if w != "" {
        freq[w]++
    }
}
// 后续转为切片并按 value 排序...

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