diff --git a/软工个人作业——检测关键词并将其写入Excel的程序.py b/软工个人作业——检测关键词并将其写入Excel的程序.py
new file mode 100644
index 0000000..85966a6
--- /dev/null
+++ b/软工个人作业——检测关键词并将其写入Excel的程序.py
@@ -0,0 +1,48 @@
+#软工个人作业——检测并将写入Excel的程序
+import collections
+import re
+import pandas as pd
+
+
+
+# 定义关键词列表
+keywords = ['AI', "人工智能", 'ai']
+
+# 读取文本文件
+with open('all_danmaku.txt', 'r', encoding='utf-8') as file:
+    lines = file.readlines()
+
+# 初始化一个Counter对象
+counter = collections.Counter()
+
+# 遍历每一行，检测关键词并计数
+for line in lines:
+    line_lower = line.lower()  # 将行转换为小写以进行不区分大小写的匹配
+    for keyword in keywords:
+        # 使用正则表达式匹配独立的关键词
+        if keyword.lower() == 'ai':
+            # 只在中文字符的上下文中匹配独立的“ai”单词
+            if re.search(r'[\u4e00-\u9fff]ai[\u4e00-\u9fff]', line_lower):
+                counter[line.strip()] += 1
+                break  # 避免同一行多次计数
+        else:
+            if keyword.lower() in line_lower:
+                counter[line.strip()] += 1
+                break  # 避免同一行多次计数
+
+# 获取出现次数最多的前八个句子
+most_common_lines = counter.most_common(8)
+
+# 打印结果
+for line, count in most_common_lines:
+    print(f"{line}: {count} 次")
+
+# 创建一个DataFrame
+df = pd.DataFrame(most_common_lines, columns=['句子', '出现次数'])
+
+# 将DataFrame保存到Excel文件
+df.to_excel('排名表格.xlsx', index=False)
+
+print("排名表格已保存到排名表格.xlsx")
+
+