?博客開頭給出自己的基本信息，格式建議如下：

• 學號2017035107122；
• 姓名：張煒一
• 碼云地址：https://gitee.com/weiyi1208/word_frequency

調用次數最多的

執行時間最長的

?

將文件讀入緩沖區（dst指文本文件存放路徑，設置成形參，也可以不設，具體到函數里設置）

def process_file(dst): # 讀文件到緩沖區
try: # 打開文件
txt=open(dst,"r")
except IOError as s:
print (s)
return None
try: # 讀文件到緩沖區
bvffer=txt.read()
except:
print ("Read File Error!")
return None
txt.close()
return bvffer

?

設置緩沖區，將文本度數緩沖區，并對文本的特殊符號進行修改，使其更容易處理，并讀入字典。
def process_buffer(bvffer):
if bvffer:
word_freq = {}
# 下面添加處理緩沖區 bvffer代碼，統計每個單詞的頻率，存放在字典word_freq
bvffer=bvffer.lower()
for x in '~!@#$%^&*()_+/*-+\][':
bvffer=bvffer.replace(x, " ")
words=bvffer.strip().split()
for word in words:
word_freq[word]=word_freq.get(word,0)+1
return word_freq

?

設置輸出函數，運用lambda函數對詞頻排序，并以“詞”——“頻”格式輸出
def output_result(word_freq):
if word_freq:
sorted_word_freq = sorted(word_freq.items(), key=lambda v: v[1], reverse=True)
for item in sorted_word_freq[:10]: # 輸出 Top 10 的單詞
print (item)

?

封裝main函數，以便接下來的cProfile的性能評估
def main():

dst = "Gone_with_the_wind.txt"
bvffer = process_file(dst)
word_freq = process_buffer(bvffer)
output_result(word_freq)

if __name__ == "__main__":
import cProfile
import pstats
cProfile.run("main()", "result")
# 直接把分析結果打印到控制臺
p = pstats.Stats("result") # 創建Stats對象
p.strip_dirs().sort_stats("call").print_stats() # 按照調用的次數排序
p.strip_dirs().sort_stats("cumulative").print_stats() # 按執行時間次數排序

?

本次作業使我學習了python中cProfile的使用方式，通過此次作業是我對如何減少軟件執行時間有了新的想法。

轉載于:https://www.cnblogs.com/weiyi08/p/10616809.html

總結

以上是生活随笔為你收集整理的第三次作业（词频统计及其效能分析）的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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