터미널에 PyObjC를 설치합니다(없는 경우).

$ pip3 install pyobjc

wordlist.py

l = [] # 単語リストの作成
word = ""
while word != ".":
  word = input() #標準入力で単語を読みこむ。
  l.append(word)
l.remove(".")
l.sort() # アルファベット順にする。

from DictionaryServices import DCSGetTermRangeInString, DCSCopyTextDefinition
def word_def(word): # Mac内蔵辞書を使って意味を調べる
    try:
        word_range = DCSGetTermRangeInString(None, word, 0)
        return DCSCopyTextDefinition(None, word, word_range)
    except IndexError:
        return 'Not Found'

import csv
f = open('wordlist.csv', 'w', encoding='UTF-8', newline='') # data.csvを新規作成（初期化）
csvwriter = csv.writer(f)
csvwriter.writerow(['word', 'definition'])
f.close()

for i in range(len(l)): # 単語帳の作成
    f = open('wordlist.csv', 'a', encoding='UTF-8', newline='')
    csvwriter = csv.writer(f)
    csvwriter.writerow([l[i],word_def(l[i])]) # 1列目は単語名, 2列目は単語の意味
    f.close()

터미널에서 다음과 같이 실행합니다.
표준 입력에서 단어 노트를 넣을 단어를 입력하고 마지막으로'.'를 입력하십시오.입력한 후 단어 노트 (wordlist.csv) 를 만듭니다.다음은 입력 예입니다.어떤 단어들은 시간이 필요하다.

$ python3 wordlist.py
apple
バナナ
herbivore
harsh
plentiful
.

　wordlist.csv는 다음과 같습니다.

잡담

예전에 다음과 같은 기사를 써서 예상을 뛰어넘는 반응을 얻었다.여러 PDF를 처리할 때 유용합니다.그러나 논문 한 편을 읽을 때마다 아래 기사에 소개된 코드는 낭비가 많아 사용하기 어렵다.그래서 우리도 이번 보도처럼 치밀한 코드를 고려했다.

영어 논문에서 단어를 추출하여 출현 횟수에 따라 순서를 정하고 의미 있는 단어본까지 만들었다.
https://qiita.com/mkunu/items/9b59e77de964a109e46b