如果这里的texts是很多文本，用一个excel存储，应该怎么改进代码

如果`texts`是很多文本，最好使用Pandas库将它们存储在Excel文件中，并使用`pandas.read_excel`方法进行读取。下面是一个改进后的代码：

import jieba.analyse
import jieba
import os
import codecs
import pandas as pd
from sklearn import feature_extraction
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfTransformer
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity

# 加载停用词
def get_stopwords_list():
    stopwords_file = os.path.join(os.getcwd(), 'stopwords.txt')
    stopwords_list = [line.strip() for line in codecs.open(stopwords_file, 'r', encoding='utf-8').readlines()]
    return stopwords_list

# 分词
def cut_words(text):
    words = jieba.cut(text)
    stopwords_list = get_stopwords_list()
    result = ''
    for word in words:
        if word not in stopwords_list:
            result += word + ' '
    return result

# TF-IDF提取关键词
def tfidf_extract(texts, topK):
    corpus = []
    for text in texts:
        text = cut_words(text)
        corpus.append(text)
    vectorizer = TfidfVectorizer()
    transformer = TfidfTransformer()
    tfidf = transformer.fit_transform(vectorizer.fit_transform(corpus))
    word = vectorizer.get_feature_names()
    weight = tfidf.toarray()
    ids = []
    for i in range(len(weight)):
        ids.append(i)
    for i in range(len(weight)):
        cosine_similarities = cosine_similarity(tfidf[i], tfidf).flatten()
        related_docs_indices = [index for index in cosine_similarities.argsort()[::-1] if index != i]
        top_k = related_docs_indices[:topK]
        print("关键词：")
        for index in top_k:
            print(word[index], end=" ")
        print("\n")

if __name__ == '__main__':
    # 读取Excel文件
    df = pd.read_excel('texts.xlsx')
    texts = df['text'].tolist()
    topK = 3
    tfidf_extract(texts, topK)

在这个改进后的代码中，我们首先使用`pandas.read_excel`方法将存储在Excel文件中的文本读取到一个DataFrame对象中，然后使用`tolist`方法将其转换为一个列表。然后，我们将这个列表作为参数传递到`tfidf_extract`函数中，使用TF-IDF提取每个文本的关键词。