徐志摩的《再别康桥》原文保存至文件“zbkq.txt”中，利用jieba库对该文进行分词（采用精确模式），对每个词计数，并保存到字典类型counts中并按降序排列，输出counts的前10项内容。用python实现

首先，你需要安装jieba库，如果你还没有安装，可以使用pip进行安装：

pip install jieba

接下来，按照你的需求，这是一个Python脚本示例：

import jieba
from collections import defaultdict

# 读取文本文件
with open('zbkq.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    text = f.read()

# 使用jieba精确模式进行分词
words = jieba.lcut(text, cut_all=False)

# 计算单词频率并将结果存储到defaultdict中
word_counts = defaultdict(int)
for word in words:
    word_counts[word] += 1

# 将字典按值（单词频率）降序排列
sorted_word_counts = dict(sorted(word_counts.items(), key=lambda item: item[1], reverse=True))

# 打印前10个最常出现的单词及其频率
print("徐志摩《再别康桥》中最常出现的10个词及频率：")
for i, (word, count) in enumerate(sorted_word_counts.items()):
    if i >= 10:
        break
    print(f"{i + 1}. {word}: {count}")

# 另外，也可以将结果保存到文件，例如：
with open('word_counts.txt', 'w', encoding='utf-8') as f:
    for word, count in sorted_word_counts.items():
        f.write(f"{word}: {count}\n")

注意：这个脚本假设文本文件"zbkq.txt"位于脚本运行的同一目录下，如果不在，你需要指定完整的路径。