已经有了一个词典，现在取得文本中一些不重复的词，需要将这些词和词典中的词进行对比，如果不同，则是新词，加入词典，用python如何写代码

在Python中，你可以使用以下步骤来实现这个功能：

1. 首先，你需要定义一个函数来比较文本中的单词是否已经在词典中：

def is_new_word(word, dictionary):
    return word not in dictionary

这里的`dictionary`通常会是一个列表、字典或集合，用于存储已知的单词。

2. 然后，你需要读取文本并分词，使用Jieba或其他分词库：

import jieba
from collections import Counter

# 假设你已经有了一个词典列表
known_words = ["词1", "词2", ...]

# 分割文本为单词列表
text = "这是你的测试文本"
words_in_text = [word for word in jieba.lcut(text)]

# 使用Counter计算文本中各词频率，便于统计非重复词
counter = Counter(words_in_text)
unique_words = counter.keys()

3. 接下来遍历文本中的独特单词，并检查它们是否是新词：

new_words = []
for word in unique_words:
    if is_new_word(word, known_words):
        new_words.append(word)
        # 如果你想实时更新词典，可以在这里将新词添加
        # known_words.append(word)  # 可选，取决于你的需求和词典结构

print("新词:", new_words)

4. 最后，如果你想将新词加入到文件或数据库中（例如，自定义词典文件），可以像之前提到的那样使用`open()`和`.write()`函数：

with open('new_words.txt', 'a', encoding='utf-8') as f:
    for word in new_words:
        f.write(word + '\n')

这样就实现了文本中的新词检测并加入词典的功能。注意，这只是一个基本示例，实际应用中可能需要考虑性能优化以及错误处理等问题。