解释下面的代码，要求解释每一步：import jieba # 打开文件 with open('input.txt', 'r', encoding='utf-8') as f: content = f.read() # 分词 words_lst = jieba.lcut(content) # 统计词频 word_count = {} for word in words_lst: if len(word) > 1: word_count[word] = word_count.get(word, 0) + 1 # 排序 sorted_word = sorted(word_count.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True) # 找出频率最高的5个词 top_5_words = [w[0] for w in sorted_word[:5]] # 替换高频词 for i in range(len(words_lst)): if words_lst[i] in top_5_words: words_lst[i] = { top_5_words[0]: "AA", top_5_words[1]: "BB", top_5_words[2]: "CC", top_5_words[3]: "DD", top_5_words[4]: "EE" }[words_lst[i]] # 存盘 with open('output.txt', 'w', encoding='utf-8') as f: f.write(" ".join(words_lst))

当然，我很乐意为你解释这段代码每一步的作用。

1. `import jieba`：导入中文分词库 jieba。
2. `with open('input.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:`：打开文件 `input.txt`，并以 UTF-8 编码读取文件内容，使用上下文管理器 `with` 来自动关闭文件。
3. `content = f.read()`：将文件内容读取到变量 `content` 中。
4. `words_lst = jieba.lcut(content)`：使用 jieba 库中的 `lcut` 函数对文章进行中文分词，将结果保存到列表 `words_lst` 中。
5. `word_count = {}`：创建一个空字典 `word_count`，用于统计词频。
6. `for word in words_lst:`：遍历 `words_lst` 中的每个词。
7. `if len(word) > 1:`：如果词的长度大于 1（去掉单个字的词），则执行以下代码。
8. `word_count[word] = word_count.get(word, 0) + 1`：将词作为字典 `word_count` 的键，词频作为值，如果该词已存在，则将值加 1。
9. `sorted_word = sorted(word_count.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)`：将 `word_count` 字典按照词频从大到小排序，并将排序后的结果保存到元组列表 `sorted_word` 中。
10. `top_5_words = [w[0] for w in sorted_word[:5]]`：从排序后的元组列表 `sorted_word` 中取出前 5 个元素中的词语，保存到列表 `top_5_words` 中。
11. `for i in range(len(words_lst)):`：遍历 `words_lst` 中的每个词的下标。
12. `if words_lst[i] in top_5_words:`：如果该词在高频词列表 `top_5_words` 中，则执行以下代码。
13. `words_lst[i] = {...}[words_lst[i]]`：将该词替换为高频词列表 `top_5_words` 中对应的 AA、BB、CC、DD、EE 中的一个。
14. `with open('output.txt', 'w', encoding='utf-8') as f:`：打开文件 `output.txt`，并以 UTF-8 编码写入文件内容，使用上下文管理器 `with` 来自动关闭文件。
15. `f.write(" ".join(words_lst))`：将列表 `words_lst` 中的词语用空格连接成字符串，并写入到文件 `output.txt` 中。

希望这样的解释能够帮助你更好地理解代码的每一步。