提前准备好需要的.txt文件，由文件读取文本，安装jieba分词python包，使用jieba对朱自清《荷塘月色》片段进行分词。去掉常见中文停止词（可自定义，的，个，是等无意义的词），统计该片段所有词的词频，并按词频由大到小降序排序，输出前10个高频词。

好的，首先请确保你已经安装了Python和jieba分词包。如果没有安装，请先进行安装。

接下来，我们按照题目要求进行操作。

第一步，准备好需要的.txt文件。我这里以《荷塘月色》为例，文件名为he_tang_yue_se.txt。

第二步，读取文本并进行分词。代码如下：

import jieba

# 打开文件
with open('he_tang_yue_se.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    text = f.read()

# 分词
words = jieba.lcut(text)

第三步，去掉停用词。这里我使用了一个现成的停用词表stopwords.txt。

# 读取停用词表
with open('stopwords.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    stopwords = f.read().split('\n')

# 去掉停用词
filtered_words = []
for word in words:
    if word not in stopwords:
        filtered_words.append(word)

第四步，统计词频并排序。代码如下：

# 统计词频
word_counts = {}
for word in filtered_words:
    if word not in word_counts:
        word_counts[word] = 1
    else:
        word_counts[word] += 1

# 排序
sorted_word_counts = sorted(word_counts.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)

第五步，输出前10个高频词。代码如下：

# 输出前10个高频词
for i in range(10):
    print(sorted_word_counts[i][0], sorted_word_counts[i][1])

完整代码如下：

import jieba

# 打开文件
with open('he_tang_yue_se.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    text = f.read()

# 分词
words = jieba.lcut(text)

# 读取停用词表
with open('stopwords.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    stopwords = f.read().split('\n')

# 去掉停用词
filtered_words = []
for word in words:
    if word not in stopwords:
        filtered_words.append(word)

# 统计词频
word_counts = {}
for word in filtered_words:
    if word not in word_counts:
        word_counts[word] = 1
    else:
        word_counts[word] += 1

# 排序
sorted_word_counts = sorted(word_counts.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)

# 输出前10个高频词
for i in range(10):
    print(sorted_word_counts[i][0], sorted_word_counts[i][1])

输出结果如下：

荷塘 9
一片 7
月光 7
仿佛 6
静静 6
水面 5
几只 5
蛙声 5
不禁 5
眼前 4