软工作业3:个人编程练习

一、程序分析

1、读文件到缓冲区

def process_file(dst):     # 读文件到缓冲区
    try:  # 打开文件
        f = open(dst, 'r')  # dst为文本的目录路径
    except IOError as s:
        print(s)
        return None
    try:  # 读文件到缓冲区
        bvffer = f.read()
    except:
        print('Read File Error!')
        return None
    f.close()
    return bvffer

2、设置缓冲区，将统计好的单词词频存放到字典中

def process_buffer(bvffer):
    if bvffer:
        word_freq = {}  # 下面添加处理缓冲区 bvffer代码，统计每个单词的频率，存放在字典word_freq
        for ch in '“‘!;,.?”':  # 将文本内容都改为小写且除去文本中的中英文标点符号
            bvffer = bvffer.lower().replace(ch, " ")
        words = bvffer.strip().split()
        # strip()删除空白符（包括'/n', '/r','/t'）；split()以空格分割字符串
        for word in words:
            word_freq[word] = word_freq.get(word, 0) + 1
        return word_freq

3、输出词频前十的单词

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]:                 # 输出 Top 10 的单词
            print("词:%-5s 频:%-4d " % (item[0], item[1]))

4、主函数对之前的函数进行封装

if __name__ == "__main__":
    cProfile.run("main()", "result")
    # 把分析结果保存到文件中,不过内容可读性差...需要调用pstats模块分析结果
    p = pstats.Stats("result")  # 创建Stats对象
    p.strip_dirs().sort_stats("call").print_stats()  # 按照调用的次数排序
    p.strip_dirs().sort_stats("cumulative").print_stats()  # 按执行时间次数排序
    # 根据上面2行代码的结果发现函数process_buffer最耗时间
    p.print_callees("process_buffer")  # 查看process_buffer()函数中调用了哪些函数

二、代码风格说明

用Python进行编程时，不能使用{}、；等符号划分层次，一定要用缩进来划分层次。Python 依赖缩进来确定代码块的层次，行首空白符主要有两种：tab 和空格。

 

三、运行结果说明

四、性能分析结果及改进

1、总运行时间

2、执行次数最多

说明word_freq[word] = word_freq.get(word, 0) + 1执行的次数最多。

3、执行时间最长

4、查看process_buffer()函数中 调用了哪些函数

5、可视化操作

6、改进

为减少耗时，可以把文本中的所有大写改成小写。

bvffer = bvffer.lower()  # 将文本内容都改为小写
     for ch in '“‘!;,.?”':  # 将文本内容都改为小写且除去文本中的中英文标点符号
         bvffer = bvffer.replace(ch, " ")