一、程序分析

（1）將文件讀入緩沖區（dst指文本文件存放路徑，設置成形參，也可以不設，具體到函數里設置）

def process_file(dst): # 讀文件到緩沖區try: # 打開文件

txt=open(dst,"r")

except IOErrorass:

print sreturnNonetry: # 讀文件到緩沖區

bvffer=txt.read()

except:

print"Read File Error!"

returnNone

txt.close()return bvffer

（2）設置緩沖區，將文本度數緩沖區，并對文本的特殊符號進行修改，使其更容易處理，并讀入字典。

def process_buffer(bvffer):ifbvffer:

word_freq={}

# 下面添加處理緩沖區 bvffer代碼，統計每個單詞的頻率，存放在字典word_freq

bvffer=bvffer.lower()for x in '~!@#$%^&*()_+/*-+\][':

bvffer=bvffer.replace(x, " ")

words=bvffer.strip().split()for word inwords:

word_freq[word]=word_freq.get(word,0)+1

return word_freq

（3）設置輸出函數，運用lambda函數對詞頻排序，并以“詞”——“頻”格式輸出

def output_result(word_freq):ifword_freq:

sorted_word_freq= sorted(word_freq.items(), key=lambda v: v[1], reverse=True)for item in sorted_word_freq[:10]: # 輸出 Top 10的單詞

print item

（4）封裝main函數，以便接下來的cProfile的性能評估

def main():

dst= "Gone_with_the_wind.txt"bvffer=process_file(dst)

word_freq=process_buffer(bvffer)

output_result(word_freq)if __name__ == "__main__":

import cProfile

import pstats

cProfile.run("main()", "result")

# 直接把分析結果打印到控制臺

p= pstats.Stats("result") # 創建Stats對象

p.strip_dirs().sort_stats("call").print_stats() # 按照調用的次數排序

p.strip_dirs().sort_stats("cumulative").print_stats() # 按執行時間次數排序

p.print_callers(0.5, "process_file") # 如果想知道有哪些函數調用了process_file,小數,表示前百分之幾的函數信息

p.print_callers(0.5, "process_buffer") # 如果想知道有哪些函數調用了process_buffer

p.print_callers(0.5, "output_result") # 如果想知道有哪些函數調用了output_res

二、代碼風格說明

縮進

使用4個空格進行縮進

def process_buffer(bvffer):ifbvffer:

word_freq= {}

行寬

每行代碼盡量不超過80個字符

本次編程最長一行代碼(算上下劃線和空格）：78個字符

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

import語句

分行書寫import語句

import cProfile

import pstats

三、程序運行命令、運行結果截圖

詞頻統計結果截圖

四、性能分析結果及改進

執行次數最多：

執行時間最多：

四、性能分析結果及改進

綜合執行次數最多和時間最長，我們可以發現，字典中的get方法是所有話數里用的最多的，要想減少時間，我們可以從替換的符號入手，因為名著《飄》不是一個數學學術性的報告之類的，所以想@#￥%……&*這些之類的符號基本不可能在這本書里出現，所以在規范文本的過程中，我們可以減去對這些符號的替換修改。下面是兩次時間和調用次數的前后對比圖。

for x in '!%()_/-\][':

bvffer=bvffer.replace(x, " ")

前：

后：

由此可見快樂大約0.016秒左右。

五、可視化操作

下載gprof2dot.py將此一個PY（無需將一整個文件夾放入）放到詞頻統計的相同目錄，在graphviz官網下載zip文件，解壓，并將其bin目錄添加到系統的環境變量里。

1. 性能分析：python -m cProfile -o result -s cumulative word_freq.py Gone_with_the_wind.txt;分析結果保存到 result 文件；

2. 轉換為圖形；gprof2dot 將 result 轉換為 dot 格式；再由 graphvix 轉換為 png 圖形格式。

命令：python gprof2dot.py -f pstats result | dot -Tpng -o result.png注意：要通過cmd進去詞頻的py程序的目錄，在其中輸入代碼（必須保證已經有了result文件，不然無法找到目標文件）

最后結果分析如下：