如何使用Python进行文本数据的词频统计，并将结果以动态网页形式展示？请提供示例代码和实现思路。

针对文本数据的词频统计并以动态网页形式展示，这是一个涉及到文本处理和Web开发技术的综合问题。建议首先掌握Python文本分析的基础知识，然后学习如何利用Python的Web框架来构建动态网页，并实现前后端的数据交互。《Python文本分析：掌握词频统计与数据处理》提供了详尽的案例和代码注释，非常适合你进行学习和实践。

参考资源链接：[Python文本分析：掌握词频统计与数据处理](https://wenku.csdn.net/doc/15vc5irn98?spm=1055.2569.3001.10343)

具体步骤如下：
1. 文本处理：首先，你需要编写Python脚本来读取文本数据，并使用如NLTK等库进行分词处理。
2. 词频统计：在分词的基础上，使用字典来记录每个单词出现的频率。
3. Web框架：选择一个Python Web框架，如Flask，构建动态网页的后端逻辑。
4. 数据交互：利用Flask提供的路由机制，创建一个接口用于接收文本数据，并返回词频统计结果。
5. 前端展示：使用HTML和JavaScript（或Jinja2模板）来设计前端页面，并通过AJAX与后端进行通信，动态展示词频统计的结果。

示例代码如下（此处省略具体代码实现）：
- Python文本处理和词频统计代码。
- Flask后端代码，包括创建路由和接口。
- HTML前端代码，用于展示统计结果，并调用Flask接口。

实现思路：
- 设计一个简单的Web应用，前端允许用户输入文本，后端进行处理并返回结果。
- 利用Flask的模板功能，将统计结果渲染到HTML页面上。
- 前端通过AJAX调用后端接口，并在用户界面动态更新词频统计结果。

在学习完上述内容后，你可以通过《Python文本分析：掌握词频统计与数据处理》这本书，获取更多关于前后端交互、数据处理以及动态网页构建的实战知识。该书不仅提供了丰富的案例，还有详细的代码注释，帮助学习者从理论到实践全面提升编程和开发技能。

参考资源链接：[Python文本分析：掌握词频统计与数据处理](https://wenku.csdn.net/doc/15vc5irn98?spm=1055.2569.3001.10343)