　ターミナルでPyObjCをインストールする（入っていなければ）。

$ 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()

　ターミナルで以下のように実行する。
　標準入力で単語帳へ加えたい単語を1語ずつ入力し、最後に「.」を入力すると単語帳(wordlist.csv)が作成される。以下は入力例。単語数によっては時間がかかる。

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

　wordlist.csvは以下のようになる。

余談

　以前、以下の記事を書き、予想以上の反響をいただいた。複数のPDFを扱う際に有用である。しかし、論文を1本ずつ読む場合には、以下の記事で紹介したコードは無駄が多く、使いにくい。そのため、今回の記事のようなコンパクトなコードも考えてみた。

英語論文から単語を抽出&登場回数順にソートし、さらに意味も載った単語帳まで作ってみた。
https://qiita.com/mkunu/items/9b59e77de964a109e46b