问题描述】苹果公司和Pixar动画工作室的CEO Steve Jobs在斯坦福大学的毕业典礼演讲稿保存在文件“Steve Jobs.txt”，针对该文件，编写程序统计文件中出现频率最高的前20个单词，并将结果保存在同目录下的"Steve Jobs.csv"文件中。 注意：文本中有大小写，还有标点符号，和统计价值不高的停用词，需要去掉文中的标点“,.;?-:\'|”，并且删除无意义的停用词{'the','and','to','of','a','be','it','is','not','but','with','t'}

好的，下面是代码实现：

import string
import csv
from collections import Counter

# 读取文件
with open('Steve Jobs.txt', 'r') as f:
    data = f.read()

# 去除标点和停用词
punctuations = string.punctuation + '‘’“”'
stopwords = {'the', 'and', 'to', 'of', 'a', 'be', 'it', 'is', 'not', 'but', 'with', 't'}
data = ''.join([char.lower() for char in data if char not in punctuations])
words = [word for word in data.split() if word not in stopwords]

# 统计单词出现频率
word_counts = Counter(words)
top_words = word_counts.most_common(20)

# 将统计结果保存到csv文件中
with open('Steve Jobs.csv', 'w', newline='') as f:
    writer = csv.writer(f)
    writer.writerow(['单词', '出现次数'])
    for word, count in top_words:
        writer.writerow([word, count])

这段代码首先通过`with open('Steve Jobs.txt', 'r') as f:`将文件打开并读取其中的内容，然后去除标点和停用词。接着使用`collections`模块中的`Counter`类统计每个单词出现的次数，并使用`most_common()`方法找出出现频率最高的前20个单词。最后，使用`csv`模块将统计结果写入到`Steve Jobs.csv`文件中。