代码改变世界

软工作业3:词频统计

2018-10-09 16:46  潘博  阅读(242)  评论(0编辑  收藏  举报

一、程序分析

  1、读取文件到缓冲区

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 1     def process_file():     # 读文件到缓冲区    
 2         try:     # 打开文件    
 3             f = open("C:\\Users\\panbo\\Desktop\\A_Tale_of_Two_Cities.txt", "r")    
 4         except IOError  as e:    
 5             print (e)    
 6             return None    
 7         try:     # 读文件到缓冲区    
 8             bvffer = f.read()    
 9         except:    
10             print ("Read File Error!")    
11             return None    
12         f.close() #关闭文件    
13         return bvffer    
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  2、缓冲区字符串分割成带有词频的字典

 

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 1 def process_buffer(bvffer):
 2     if bvffer:
 3         word_freq = {}
 4         # 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
 5         #文本字符串前期处理
 6         strl_ist = bvffer.replace(punctuation, '').lower().split(' ')
 7         #如果单词在字典里,则字典值加1,不在则添加该单词到字典里
 8         for str in strl_ist:
 9             if str in word_freq.keys():
10                 word_freq[str] = word_freq[str] + 1
11             else:
12                 word_freq[str] = 1
13         return word_freq
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  3、将字典按词频排序并输出排名前十的键值对

 

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1 def output_result(word_freq):
2     if word_freq:
3         sorted_word_freq = sorted(word_freq.items(), key=lambda v: v[1], reverse=True)
4         for item in sorted_word_freq[:10]:  # 输出 Top 10 的单词
5             print (item)
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  4、主程序输出前十结果和分析结果

 

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 1 if __name__ == "__main__":
 2     bvffer = process_file()
 3     word_freq = process_buffer(bvffer)
 4     output_result(word_freq)
 5     import cProfile
 6     import pstats;
 7     p=pstats.Stats('word_freq.out');
 8     #输出调用此处排前十的函数
 9     p.sort_stats('calls').print_stats(10)
10     #输出按照运行时间排名前十的函数
11     p.strip_dirs().sort_stats("cumulative", "name").print_stats(10)
12     #p.print_callers(0.5, "sre_parse.py")
13     #查看每个函数分别调用了哪些函数
14     p.print_callees("process_file")
15     p.print_callees("process_buffer")
16     p.print_callees("output_result")
17     #查看有哪些函数调用了builtins.print
18     p.print_callers(0.5, "builtins.print")
19     p.print_callers(0.5, "builtins.exec")
20     #p.strip_dirs().sort_stats("name").print_stats(3)
21     #p.strip_dirs().sort_stats("cumulative", "name").print_stats(0.5)
22     #p.print_callers(0.5, "built-in")
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二、代码风格说明

  1、python3与python2在print函数的使用上有着细微的区别,在python3中print函数要加上(),如上第一段代码的第五行。

   2、使用4个空格进行缩进(即一个tab键),并且缩进符相同的代码属于同一个级别

  3、模块级函数和类定义之间空两行。

    4、类成员函数之间空一行。

    5、不要使用太多的连续空行来区分代码的逻辑块。

三、程序运行结果截图

  本程序,运行命令全都写在程序中,而非通过dos窗口执行。

   1、A_Tale_of_Two_Cities文本词频统计结果

  

  2、Gone_with_the_wind文本词频统计结果

  

四、性能分析及改进

  1、性能分析

  1.1、模块耗用时间可视化操作

1.  性能分析:``` python -m cProfile -o result.out -s cumulative word_freq.py Gone_with_the_wind.txt``` ;分析结果保存到 result.out 文件;
2.  转换为图形;gprof2dot 将 result.out 转换为 dot 格式;再由 graphvix 转换为 png 图形格式。 命令:```python gprof2dot.py -f pstats result.out | dot -Tpng -o result.png```

 

  转换得到图如下:

 

  从分析图中我们可以看出process_buffer函数中的split方法耗时占用比例最大,为15%。

  1.2、执行时间最多的部分代码

  

      1.3、执行次数最多的部分代码

  

  1.4、找到耗时最多的调用函数为

  

   即为: 1 sorted_word_freq = sorted(word_freq.items(), key=lambda v: v[1], reverse=True)

  

  至此,我们从分别按照调用次数和耗时排序的图片来看,程序消耗最大为0.05秒,可以说相当短,并且调用的函数也比较底层,

我们无从下手对程序进行修改。不妨扩大范围,查看每个模块分别调用了哪些方法,并且耗时为多少,如图所示:

  

  可以看出耗时最多的还是output_result模块所调用的built-in方法。

  2、尝试改进程序代码

  最终,与其他同学作业比较发现,自己的代码编写优良,不存在把循环内的某条代码提到外面减少运行时间的问题。

  并且,本程序时间复杂度与空间复杂度相对较小,程序总运行时间只用0.005秒,再强行修改某过于自找麻烦。