Python是當今非常流行的一種編程語言，可以用于數據分析、機器學習、Web開發等眾多領域。而知網詞頻是一個有趣的工具，可以幫助我們了解文本中出現頻率最高的單詞，下面我們就來看看如何使用Python來實現知網詞頻的功能。

# 引入所需的庫
import jieba
import jieba.analyse
from collections import Counter
# 讀取文本
with open('text.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
text = f.read()
# 切分詞語
words = jieba.cut(text)
# 提取關鍵詞
keywords = jieba.analyse.extract_tags(text, topK=100, withWeight=False)
# 統計詞頻
word_counts = Counter(words)
# 輸出前20個出現頻率最高的單詞
for word, count in word_counts.most_common(20):
print(word, count)

通過上面的代碼，我們可以將一個文本文件中出現頻率最高的單詞提取出來，并統計出它們的詞頻。其中，我們使用了jieba庫來進行中文分詞，同時也用到了jieba.analyse庫來提取關鍵詞。最后，我們使用了collections庫中的Counter類來實現詞頻的統計，并輸出出現頻率最高的前20個單詞。

總之，Python是一個功能強大的編程語言，可以幫助我們完成各種各樣的任務。而使用Python來實現知網詞頻的功能也是非常簡單的，只需要幾行代碼就可以完成。如果您也對Python編程感興趣，不妨花些時間學習一下吧！