昨天介紹了 Python 的基礎模組與開發環境，
今天要來正式挑戰用 VS Code 寫出第二個小程式──字數統計工具。

這項功能相信大家一定都用過，在寫報告或自傳時，字數往往是必須掌握的重點。過去我都是依靠 Word 的內建字數統計功能，但每次要用的時候還得另外打開 Word，多少有點麻煩。

因此我想做一個更輕便的小工具，能夠像 App 一樣放在電腦桌面上，隨點隨開，介面簡單明瞭，讓我在需要時能馬上統計字數，不用再多繞一圈。

另外，我還加上了統計字頻的功能，可以幫助閱讀者透過詞語出現的次數，更快抓住文章的重點，讓工具不只實用，還能提供更多延伸價值。

那麼就來開始動手實作吧！

匯入模組

import re
from collections import Counter

• re：Python 的正則表達式模組，用來處理文字與模式比對。
  在這個程式裡，用它來移除標點符號，保留字母、數字和中文，方便做字數與詞頻統計。

• collections.Counter：Python 的計數工具，會自動統計列表中每個元素出現的次數。
  在這裡用來計算每個單字或詞出現的次數，方便做詞頻分析。

定義字數與詞頻計算函式

def count_words(text):
    """計算字數、詞數，並做詞頻統計"""
    clean_text = re.sub(r"[^\w\s\u4e00-\u9fff]", "", text)
    char_count = len(clean_text)
    words = clean_text.split()
    word_count = len(words)
    word_freq = Counter(words)
    return char_count, word_count, word_freq

• 文字清理（re.sub）：r"[^\w\s\u4e00-\u9fff]" 代表保留字母、數字、底線、空格，以及中文 Unicode 範圍，其他標點符號都會刪掉。目的是讓字數和詞頻統計更準確，不會被標點干擾。
• 總字數統計（char_count）：len(clean_text)計算文字長度，包括中文和英文，但標點已被去掉。
• 單詞數統計（word_count）：words = clean_text.split()：以空白切分文字，得到單字列表。
  word_count = len(words)：計算單字數。
• 詞頻統計（word_freq）：Counter(words)：統計每個單字或詞出現的次數，結果是一個字典型態。

文字輸入與迴圈

while True:
    text = input("請輸入一段文字：\n")

• while True：建立無限迴圈，讓使用者可以持續輸入文字。
• input()：取得使用者輸入的文字。

退出條件

if text.lower() == "exit":
    print("感謝使用，再見！")
    break

• 當使用者輸入 exit 時，程式會停止迴圈並結束。
• text.lower() 讓大小寫都可以使用 exit 退出。

呼叫字數與詞頻函式

char_count, word_count, word_freq = count_words(text)

• 把使用者輸入的文字傳給函式 count_words()，得到char_count：總字數、word_count：單字數、word_freq：詞頻統計（每個詞出現的次數）。

顯示結果

print(f"總字數：{char_count}")
print(f"單字數：{word_count}")

for word, freq in word_freq.most_common(5):
    print(f"{word} : {freq} 次")

• 先顯示總字數與單字數，之後用 most_common(5) 顯示出現次數最多的前 5 個詞，快速抓到文章重點。

程式啟動點

if __name__ == "__main__":
    main()

• 這行表示只有直接執行 word_counter.py 時才會跑主程式，如果這個檔案被其他程式 import，就不會自動執行 main()。此為 Python 的標準寫法，用來區分「模組」和「主程式」。

測試結果展示

這次完成字數統計小程式後，我發現即使是簡單的工具，也能帶來很大的便利感。
自己動手利用Python 與 VS Code設計功能，不僅能解決日常的實際需求，還能順便練習程式邏輯與思考方式，更有慢慢建立起對程式開發信心的感覺。
期待下一個挑戰，能學到更多技巧並創造出更實用的小工具！