Python是一種高級編程語言，擁有豐富的庫和工具，能夠快速搭建各種應用。其中，文本處理是Python的一個強項，可以用它進行自然語言處理。統計高頻詞是自然語言處理的常見任務之一，可以用Python輕松實現。

# 導入必要的庫
import collections
import re
# 讀取文本
with open('text.txt', 'r', encoding='utf-8') as file:
text = file.read()
# 去除標點符號和換行符
text = re.sub(r'[\W\s]+', ' ', text)
# 轉化為小寫
text = text.lower()
# 統計詞頻
counter = collections.Counter(text.split())
# 獲取前n個高頻詞
n = 10
top_n_words = counter.most_common(n)
# 打印結果
for word in top_n_words:
print(word[0], '\t', word[1])

以上代碼使用Python中的collections庫來統計高頻詞，首先讀取文本并進行一些處理，然后調用Counter類統計詞頻。最后獲取前n個高頻詞并輸出結果。

通過Python的統計功能，我們可以很方便地獲取文本中的高頻詞，有助于進行文本分析和挖掘。使用Python進行自然語言處理，可以大大提高效率和精度。