我能够使用文档中的示例中的代码，其中fit_transform（）函数的输入是句子列表，即：
corpus = [
'this is the first document',
'this is the second second document',
'and the third one',
'is this the first document?'
]
X = vectorizer.fit_transform（语料库）
并获得预期的数据。但是当我尝试用文件列表或文件对象替换语料库时，文档建议它可以是：
” 适合（raw_documents，y =无）
Learn a vocabulary dictionary of all tokens in the raw documents.
Parameters :
raw_documents : iterable
An iterable which yields either str, unicode or file objects.
Returns :
self :
“
..所以我认为我对管道的理解有些缺失。给定一个我想要CountVectorize的文件目录，我该怎么做？ 如果我尝试提供文件对象列表，如[open（file，'r'）]，我得到的错误信息是文件对象没有较低的功能。