如何生成14600行不重复词语或语句的txt文本

为了生成14600行不重复的词语或句子的TXT文本，你可以按照以下步骤操作：

1. **确定内容源**：
- 如果你想包含词语，可以从现有的大型语料库（如维基百科、新闻文章、小说等）中提取单词。
- 如果是句子，可以考虑网络爬虫抓取网页内容、公开可用的语料库，或者自己编写一段文本。

2. **收集数据**：
- 使用Python的`requests`库进行网络爬虫获取数据，如果数据量较小可以下载，如果较大则直接从网站API获取。
- 对于本地资源，可以直接读取文件。

3. **去重处理**：
- 把收集到的数据存储在一个列表中，然后遍历这个列表，使用Python的`set`数据结构可以自动去除重复项。例如：

     unique_sentences = []
     for sentence in all_sentences:
         if sentence not in unique_sentences:
             unique_sentences.append(sentence)

或者使用`pandas`库的`drop_duplicates()`函数：

     df_unique = pd.DataFrame(all_sentences).drop_duplicates().reset_index(drop=True)
     sentences = df_unique['sentences'].tolist()

4. **随机选择样本**：
- 如果14600行小于原始数据的长度，可以选择随机采样的方式，直到达到目标行数。比如用`random.sample()`：

     sampled_sentences = random.sample(sentences, 14600)

5. **保存文本**：
- 将采样后的句子保存到TXT文件中，每行一个句子：

     with open("unique_text.txt", "w", encoding="utf-8") as text_file:
         for sentence in sampled_sentences:
             text_file.write(sentence + "\n")

6. **检查结果**：
最后，确认生成的TXT文件是否包含14600行且无重复内容。

注意：这个过程可能需要一些时间，尤其是对于大规模的数据源。同时，网络访问也可能受到限制，所以可能会遇到速率限制等问题。如果你的数据量非常大，可能需要分批处理或者使用专门的分布式系统。