程序员一枚，用python编写了个脚本，统计近十年高考、四六级和考研真题中每个单词出现的次数，去掉了最常见的英语单词（例如I,t

标题中的内容描述了一个程序员使用Python编写的脚本来统计近十年高考、四六级及考研英语真题中每个单词出现的次数，并排除了最常见的一些英语单词。这个过程涉及到的主要知识点有： 1. **Python编程语言**：Python是用于编写脚本的首选语言，因为它具有简洁的语法和丰富的库支持，特别适合数据处理和分析任务。 2. **数据处理**：程序员可能使用了文本处理技术来读取、解析和清洗英语真题的数据，这可能包括正则表达式来匹配和去除常见的英语单词。 3. **数据统计**：使用Python的内置模块如`collections.Counter`来统计每个单词的出现频率，这个模块可以方便地计算元素在列表或其它可迭代对象中出现的次数。 4. **数据可视化**：统计结果可能通过可视化工具如Matplotlib或Seaborn展示，以图形形式直观呈现高频单词的分布情况。 5. **英语考试真题分析**：通过对这些考试真题的单词频率分析，可以了解考试中常见词汇的分布，为考生提供备考指导。 6. **自然语言处理（NLP）**：虽然简单统计单词出现次数没有涉及复杂的NLP技术，但更深入的分析可能需要NLP技术，比如词性标注、停用词移除、词干提取等。 7. **文件操作**：读取和写入数据可能涉及文件操作，Python提供了强大的`open()`函数和文件对象来处理文件。 8. **数据分析框架**：如果数据量较大，可能使用Pandas这样的数据分析框架进行数据预处理和分析。 9. **数据存储**：统计结果可能被保存在CSV或JSON文件中，便于后续查看或进一步分析。 10. **自动化脚本**：程序员创建的这个脚本可能是一个自动化工具，可以定期更新数据，以追踪新考试真题中的单词频率变化。 通过这个项目，程序员不仅展示了其编程技能，还可能涉及了数据分析和教育领域的应用，对于理解英语考试的趋势和重点词汇提供了实用的工具。