一、编译环境
（1）测试工具：Pycharm Edu 2017
(2) python版本：3.6.4
二、程序分析
（1）读文件到缓冲区
1 def process_file(path): # 读文件到缓冲区 2 try: # 打开文件 3 f = open(path, ‘r‘) # path为文件路径 4 except IOError as s: 5 print(s) 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() 13 return bvffer
（2）处理缓冲区，统计每个单词频率
def process_buffer(bvffer): # 处理缓冲区，返回存放每个单词频率的字典word_freq if bvffer: # 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 word_freq = {} # 将文本内容都改为小写且去除文本中的中英文标点符号 for ch in ‘“‘!;:,.?”‘: bvffer = bvffer.lower().replace(ch, " ") # strip()删除空白符（包括‘/n‘, ‘/r‘,‘/t‘）；split()以空格分割字符串 words = bvffer.strip().split() for word in words: word_freq[word] = word_freq.get(word, 0) + 1 return word_freq
（3）输出频率前十的单词
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("单词:%s 频数:%d " % (item[0], item[1]))
（4）主函数调用前面已封装的函数
if __name__ == "__main__": path = "Gone_with_the_wind.txt" # 《飘》文件的路径 bvffer = process_file(path) word_freq = process_buffer(bvffer) output_result(word_freq)
三、代码风格说明
（1）python与其他编程语言很大不同是在于没有分号以及花括号，所以python对于空格要求很高，不能使用tab缩进，否则会报IdentationError；
（2）使用try-except的时候，PyCharm在except单词上提示：too broad exception clause，此时需要在try上面加#noinspection PyBroardException；
(3)UTF-8和GBK是两种不同编码，有时乱码的原因是因为编码格式没调；
（4）python2和python3在输出上写法不同，python3的print是一个函数，要加括号；
四、程序运行结果截图
1.Pycharm中运行Gone_with_the_wind.txt结果
2.运行A_Tale_of_Two_Cities结果
五、性能分析结果及改进
（1）性能分析代码
def main(): # main函数封装词频运行 path = "Gone_with_the_wind.txt" bvffer = process_file(path) word_freq = process_buffer(bvffer) output_result(word_freq) if __name__ == "__main__": import cProfile import pstats cProfile.run("main()", filename="word_freq.out") # 创建Stats对象 p = pstats.Stats(‘word_freq.out‘) # 输出调用此处排前十的函数 # sort_stats(): 排序 # print_stats(): 打印分析结果，指定打印前几行 p.sort_stats(‘calls‘).print_stats(10) # 输出按照运行时间排名前十的函数 # strip_dirs(): 去掉无关的路径信息 p.strip_dirs().sort_stats("cumulative", "name").print_stats(10) # 根据上面的运行结果发现函数process_buffer()最耗时间 # 查看process_buffer()函数中调用了哪些函数 p.print_callees("process_buffer")
说明：
ncalls：表示函数调用的次数；
tottime：表示指定函数的总的运行时间，除掉函数中调用子函数的运行时间；
percall：（第一个percall）等于 tottime/ncalls；
cumtime：表示该函数及其所有子函数的调用运行的时间，即函数开始调用到返回的时间；
percall：（第二个percall）即函数运行一次的平均时间，等于 cumtime/ncalls；
filename:lineno(function)：每个函数调用的具体信息；
（2）执行时间最长的代码
for ch in ‘“‘!;:,.?”‘: bvffer = bvffer.lower().replace(ch, " ")
（3）执行次数最多的代码
for word in words: word_freq[word] = word_freq.get(word, 0) + 1
（4）使用可视化工具进行分析
（5）代码改进
将bvffer.lower()放到for循环外
修改后代码：
bvffer = bvffer.lower() # 将文本内容都改为小写且去除文本中的中英文标点符号 for ch in ‘“‘!;:,.?”‘: bvffer = bvffer.replace(ch, " ") # strip()删除空白符（包括‘/n‘, ‘/r‘,‘/t‘）；split()以空格分割字符串
修改前性能分析图：
修改后性能分析图：
可以看出比原来快了0.247s。
原文：https://www.cnblogs.com/ttsscc000/p/9763763.html