文章目录

一、程序分析
- （1）将文件读到缓冲区
- （2）对读到缓冲区的文件内容进行词频统计
- （3）得出单词频率统计结果，输出出现频率前10的单词
- （4）设置一个main函数，将前面的函数进行调用封装
- （5）测试
二、代码风格说明
三、程序运行命令、运行结果
四、性能分析结果及改进
- （1）按调用次数排序，打印前10函数的信息
- （2）按运行时间和函数名进行排序，打印前10行函数的信息
- （3）每个函数具体占用时间
- （4）具体看一下process_buffer函数调用了什么（代码改进）
五、使用可视化分析

一、程序分析

（1）将文件读到缓冲区

（2）对读到缓冲区的文件内容进行词频统计

（3）得出单词频率统计结果，输出出现频率前10的单词

（4）设置一个main函数，将前面的函数进行调用封装

（5）测试

二、代码风格说明

（1）函数名应该小写，单词与单词之间使用"_"相隔

（2）代码块之间相隔两行

（3）注释以 # 和 一个空格 开始

（4）函数注释 一对"""之间

三、程序运行命令、运行结果

对 文件Gone_with_the_wind 进行词频统计

四、性能分析结果及改进

（1）按调用次数排序，打印前10函数的信息

总的运行时间 0.256秒

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）按运行时间和函数名进行排序，打印前10行函数的信息

（3）每个函数具体占用时间

process_buffer函数运行的时间最长。

（4）具体看一下process_buffer函数调用了什么（代码改进）

代码改进：

从分析结果的截图中我们可以看出process_buffer函数在replace上花费了巨大的时间。
因此，将下方代码进行改进:for i in punctuation_en:  # 将文本中的所有英文标点都换为空格buffer = buffer.replace(i, " ")for i in punctuation_zh:  # 将文本中的所有中文标点都换为空格buffer = buffer.replace(i, " ")改为：for i in "!\"#$%&'()*+,-./:;<=>?@[\]^_`{|}~＂＃＄％＆＇（）＊＋，－／：；＜＝＞＠［＼］＾＿｀｛｜｝～｟｠､　、〃〈〉《》【】〜〝〞〟–—‘’‛“”„‟…‧﹏﹑﹔·！？｡。'":buffer = buffer.replace(i, " ")

可以看出运行时间变快了

五、使用可视化分析

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；
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

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一、程序分析

（1）将文件读到缓冲区

（2）对读到缓冲区的文件内容进行词频统计

（3）得出单词频率统计结果，输出出现频率前10的单词

（4）设置一个main函数，将前面的函数进行调用封装

（5）测试

二、代码风格说明

三、程序运行命令、运行结果

四、性能分析结果及改进

（1）按调用次数排序，打印前10函数的信息

（2）按运行时间和函数名进行排序，打印前10行函数的信息

（3）每个函数具体占用时间

（4）具体看一下process_buffer函数调用了什么（代码改进）

五、使用可视化分析

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