从数据文件DataFile.txt中读入字符及每个字符的权值，建立哈夫曼树HuffTree

在Python中，我们可以使用`heapq`模块来构建哈夫曼树（Huffman Tree），通常用于数据压缩。首先，你需要从`DataFile.txt`中读取字符及其对应的频率（权值）。假设文件内容是ASCII字符及其出现次数，可以按照以下步骤操作：

1. **打开并读取数据**:

with open('DataFile.txt', 'r') as file:
    content = file.read().replace('\n', '')
    frequencies = {char: content.count(char) for char in set(content)}

这里我们读取文件内容，并统计每个字符出现的次数。

2. **创建优先级队列**:

import heapq

queue = [[frequency, [char, ""]] for char, frequency in frequencies.items()]

将字符及其频率组成元组，并放入堆结构。

3. **构建哈夫曼树**:

while len(queue) > 1:
    left = heapq.heappop(queue)
    right = heapq.heappop(queue)
    merged_freq = left[0] + right[0]
    merged_node = ['', [], left[1:], right[1:]]
    heapq.heappush(queue, [merged_freq, merged_node])

huff_tree_root = heapq.heappop(queue)[1][0]

不断从堆中取出两个频率最低的节点合并，直到只剩下一个元素，即为哈夫曼树根。

4. **编码过程**:
为了生成每个字符的哈夫曼编码，你可以遍历一遍树，对于每一个节点记录路径（左孩子添加0，右孩子添加1）。

现在你已经有了哈夫曼树，可以根据需要对原始文本进行编码或解码。需要注意的是，上述代码假定文件中只包含ASCII字符。如果包含其他复杂字符集，你可能需要调整处理字符的方式。