1. 博客开头给出自己的基本信息，格式建议如下：
  学号:2017*****7212；
  姓名：张佳欢;
  码云项目仓库：https://gitee.com/zhangjiahuan123456/word_frequency/tree/SE7212
2. 程序分析，对程序中的四个函数做简要说明。要求附上每一段代码及对应的说明。
首先声明编码方式和导入string模块中的punctuation方法

# -*- coding: UTF-8 -*-
from string import punctuation

1.读取文件函数--打开文件读入缓冲区并关闭文件

def process_file(dst):     # 读文件到缓冲区 try: # 打开文件 txt = open(dst, "r") except IOError, s: print s return None try: # 读文件到缓冲区 bvffer=txt.read() except: print "Read File Error!" return None txt.close() return bvffer

2.数据处理--去除字符串中的符号将单词分割并读入字典。

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_freqfor item in bvffer.strip().split():word = item.strip(punctuation + ' ') if word in word_freq.keys(): word_freq[word] += 1 else: word_freq[word] = 1 return word_freq

3.输出Top10结果--遍历字典并输出Top10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(item)

4.导入argparse库用于解析命令行数据，依次执行函数

if __name__ == "__main__":import argparseparser = argparse.ArgumentParser()parser.add_argument('dst')args = parser.parse_args()dst = args.dstbvffer = process_file(dst)word_freq = process_buffer(bvffer)output_result(word_freq)

在命令中输入python word_freq.py Gone_with_the_wind.txt运行代码
结果如下,输出了词频Top10的单词和次数:

3. 简单性能分析并改进、提交代码
使用cProfile进行性能分析
python -m cProfile word_freq.py Gone_with_the_wind.txt
测试结果如下图(由于测试数据太多,只列举截图了关键信息,耗时最长,调用最多次数的函数):

:

4. 总结反思

在本次课后作业三词频统计及其效能分析中，效能是一个程序性能的决定性表现，今后要更多的学习python 相关知识，在这次作业中，得到同学们的帮助，很快的解决了问题所在，可见团队重要性。主动学习，争取更高效的完成任务。