python《白鹿原》词频统计 附件是《白鹿原》原著内容，请读入内容，分词后输出长度大于2且最多的单词， 如果存在多个单词出现频率一致，请输出按照Unicode排序后最大的单词。

在Python中，我们可以使用`jieba`库来进行中文文本的分词，并结合字典数据结构`collections.Counter`来统计每个词的频率。下面是一个简单的步骤示例：

import jieba
from collections import Counter

# 假设 `content` 是存储《白鹿原》原文的字符串变量
with open("白鹿原.txt", "r", encoding="utf-8") as file:  # 替换成实际文件路径
    content = file.read()

# 使用jieba分词
words = jieba.lcut(content)

# 移除长度小于2的词
filtered_words = [word for word in words if len(word) > 2]

# 统计词频并找到最常见的词
word_freq = Counter(filtered_words)
most_common_word = word_freq.most_common(1)

# 如果有多个词频率相同，按Unicode编码排序
if len(most_common_word) > 1:
    most_common_word = sorted(most_common_word, key=lambda x: x[0])

# 输出结果
print(f"最常见的单词（如果有多个，则按Unicode排序）：")
for word, freq in most_common_word:
    print(f"{word}: {freq}次")