已知有用户自定义中文词典，名称为中文分词词典（作业一用).txt；有用户自定义停用词表stoplis.txt；有需要进行中文分词的测试样本，名为测试样本.TXT，现在需要对测试样本进行分词，分词结果写入作业（1）.TXT。给出python代码

为了实现这个任务，你可以使用Python的jieba库来进行中文分词，并结合用户自定义的词典和停用词表。以下是一个示例代码：

# 引入必要的库
import jieba
from collections import Counter

# 定义读取自定义词典和停用词的方法
def load_custom_dict(filename):
    custom_dict = {}
    with open(filename, 'r', encoding='utf-8') as f:
        for line in f:
            term, explanation = line.strip().split('\t')
            custom_dict[term] = explanation
    return custom_dict

def load_stopwords(filename):
    stop_words = set()
    with open(filename, 'r', encoding='utf-8') as f:
        for word in f:
            stop_words.add(word.strip())
    return stop_words

# 加载词典和停用词
custom_dict = load_custom_dict('中文分词词典(作业一用).txt')
stop_words = load_stopwords('stoplis.txt')

# 对测试样本进行分词
with open('测试样本.TXT', 'r', encoding='utf-8') as test_file:
    content = test_file.read()

# 使用自定义词典进行分词，并过滤掉停用词
custom_segmented_content = [word for word in jieba.cut(content, cut_all=False)
                            if word not in stop_words and word in custom_dict]

# 写入分词结果到新的文件
with open('作业(1).TXT', 'w', encoding='utf-8') as output_file:
    for segment in custom_segmented_content:
        output_file.write(segment + '\n')

这段代码首先加载了用户自定义的词典和停用词表，然后对测试样本的内容进行分词，只保留出现在词典中的非停用词。最后，将分词结果写入指定的输出文件。