统计汉字／英文单词数
这篇讲的是如何用一个Python脚本，精准统计混合文本中汉字和英文单词的数量，并按出现频率排序。 程序的核心任务是处理同时包含中英文的文本文档。作者需要解决两个基础问题：一是准确区分汉字与英文单词，二是分别统计它们的出现次数。实现上，可以利用字符编码范围来识别汉字（例如，在UTF-8或Unicode中，汉字有特定的码点区间），并使用正则表达式来匹配和提取英文单词。 更进一步，统计结果需要逆序排列，即让出现频率最高的汉字或单词排在最前面。这可以通过构建字典或使用Python的collections.Counter来计数，再结合sorted函数根据值（频率）进行排序。其巧妙之处在于，这种区分处理和频率排序能让文本的特征一目了然——无论是分析一篇文章的用词风格，还是快速了解一段代码注释或用户反馈的语言构成，都能立刻抓住重点。 整个实现虽然代码量不大，但逻辑清晰，从字符识别到频率分析形成了一个完整的闭环。对于需要快速处理混合语言文本数据的场景，这是一个非常实用的工具雏形。