python如何对《红楼梦》节选片段 进行1. 分词 2. 提取10个关键词 3. 统计词频（格式：{关键词：频率}），写入文件中存储 4. 统计词性频率（格式：{词性：频率}），写入文件中存储操作

你好，关于你的问题：

1. 分词 2. 提取10个关键词 3. 统计词频（格式：{关键词：频率}），写入文件中存储 4. 统计词性频率（格式：{词性：频率}），写入文件中存储操作

可以使用 Python 中的 jieba 库进行文本分词、关键词提取和词频统计。而使用 nltk 库则可以进行词性标注和词性频率统计。

具体实现代码可以参考下面示例：

import jieba
import jieba.analyse
import nltk

# 读取文本文件
with open('hongloumeng.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    content = f.read()

# 分词
seg_list = jieba.cut(content)

# 提取关键词并写入文件
with open('keywords.txt', 'w', encoding='utf-8') as f:
    for keyword, weight in jieba.analyse.extract_tags(content, topK=10, withWeight=True):
        f.write('%s %s\n' % (keyword, weight))

# 统计词频并写入文件
word_counts = {}
for word in seg_list:
    if len(word) > 1 and word != '\r\n':
        word_counts[word] = word_counts.get(word, 0) + 1
with open('word_freq.txt', 'w', encoding='utf-8') as f:
    for word, freq in word_counts.items():
        f.write('%s %d\n' % (word, freq))

# 进行词性标注和词性频率统计
tags = nltk.pos_tag(list(jieba.cut(content)))
tag_counts = {}
for tag in tags:
    tag_counts[tag[1]] = tag_counts.get(tag[1], 0) + 1
with open('tag_freq.txt', 'w', encoding='utf-8') as f:
    for tag, freq in tag_counts.items():
        f.write('%s %d\n' % (tag, freq))

注意：以上示例代码不考虑多线程处理和分布式存储等场景，在实际应用中需要根据具体情况进行优化。另外，对于大型文本文件，可以考虑使用分块读取、分布式计算等方法。