用python编写langgraph使用工具的代码

LangGraph是一个用于分析文本语言结构的工具，通常它会涉及到自然语言处理（NLP）库，如NLTK、spaCy或jieba等。以下是使用Python编写一个简单的LangGraph基本框架的示例，这里假设我们有一个简单的词频统计功能：

import nltk
from collections import Counter

# 定义LangGraph工具类
class LangGraph:
    def __init__(self, text):
        self.text = text
        self.tokenizer = nltk.tokenize.word_tokenize  # 使用nltk分词
        self.counter = Counter(self.tokenizer(text))

    def word_frequency(self):
        return self.counter.most_common()

    def top_words(self, n=10):
        return [word[0] for word in self.word_frequency()[:n]]

# 使用例子
def main():
    text = "这是一个简单的LangGraph工具演示文本。"
    lang_graph = LangGraph(text)
    print("Top 10高频词:")
    for word, freq in lang_graph.top_words():
        print(f"{word}: {freq}")

if __name__ == "__main__":
    main()

在这个示例中，`LangGraph`类负责接收文本并进行分词，然后计算每个单词的频率。`top_words`方法返回最常见的前n个单词及其频率。