已知有自定义中文分词词典名称为中文分词词典（作业一用).txt，有自定义停用词典名称为stoplis.txt，需要对测试文本.TXT里面的内容进行中文分词，分词结果输出到zuoye（1）.TXT，给出python代码

要实现这个需求，你可以使用Python的jieba库，结合自定义的词典和停用词表来对文本进行分词。以下是一个简单的示例代码：

import jieba
from jieba import load_userdict

# 加载自定义词典
load_userdict('中文分词词典(作业一用).txt')

# 加载停用词表
with open('stoplis.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    stop_words = set(line.strip() for line in f)

# 定义分词并去除停用词的函数
def custom_segment(text):
    seg_list = jieba.lcut(text)
    filtered Seg_list = [word for word in seg_list if word not in stop_words]
    return filtered Seg_list

# 测试文本
test_text = open('测试文本.TXT', 'r', encoding='utf-8').read()

# 分词并写入文件
output_file = open('zuoye(1).TXT', 'w', encoding='utf-8')
output_file.write('\n'.join(custom_segment(test_text)))
output_file.close()

这段代码首先加载了自定义词典和停用词表，然后定义了一个分词函数，该函数会先对输入文本进行分词，再过滤掉停用词。最后，它读取测试文本，进行分词处理，并将结果写入指定的输出文件。