将文件中的文本读取为字符串，利用jieba库的精确模式将文本切分为字符串，将无实质意义的单字符元素去掉，统计长度大于1的每个字符串出现的频率，存储为字典类型，输出词频最高的元素为二元组的列表前n项。

好的，我明白了你的问题。以下是解决方案：

import jieba

def read_file(file_path):
    with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
        text = f.read()
    return text

def cut_text(text):
    words = list(jieba.cut(text))
    result = []
    for w in words:
        if len(w) > 1:
            result.append(w)
    return result

def get_word_frequency(text, n):
    word_dict = {}
    for w in cut_text(text):
        if w in word_dict:
            word_dict[w] += 1
        else:
            word_dict[w] = 1
    sorted_words = sorted(word_dict.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)
    return sorted_words[:n]

file_path = 'example.txt'
text = read_file(file_path)
result = get_word_frequency(text, 10)
print(result)

解释一下以上代码的每个步骤：

1. `read_file(file_path)` 函数用于读取文件中的文本，并返回一个字符串。
2. `cut_text(text)` 函数接收一个字符串作为参数，使用 `jieba` 库将文本切分为字符串，并去掉长度为1的单字符元素，返回一个列表。
3. `get_word_frequency(text, n)` 函数接收一个字符串和一个整数作为参数，统计长度大于1的每个字符串出现的频率，返回一个按词频从高到低排序的二元组（元组的第一个元素为字符串，第二个元素为词频）列表，其中只包含前n项。
4. 最后调用函数，将结果输出。

注意：以上代码中使用的是 `jieba` 库的精确模式，如果需要使用其他模式，可以在 `jieba.cut()` 函数中传入 `cut_all=True` 或 `cut_for_search=True` 参数。同时，以上代码中的文件路径为相对路径，如果需要使用绝对路径，请自行修改。