标签：import 执行 python item top 创建 小数 压缩 ret
（1）读取文件到缓冲区
def process_file(dst): # 读文件到缓冲区
try: # 打开文件
f1=open(dst,"r")
except IOError as s:
print (s)
return None
try: # 读文件到缓冲区
bvffer=f1.read()
except:
print ("Read File Error!")
return None
f1.close()
return bvffer
（2）缓冲区字符串分割成带有词频的字典
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_freq
bvffer=bvffer.lower()
for x in ‘~!@#$%^&*()_+/*-+\][‘:
bvffer=bvffer.replace(x, " ")
words=bvffer.strip().split()
for word in words:
word_freq[word]=word_freq.get(word,0)+1
return word_freq
（3）将字典按词频排序并输出排名前十的词频对
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）封装main函数
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")
# 直接把分析结果打印到控制台
p = pstats.Stats("result") # 创建Stats对象
p.strip_dirs().sort_stats("call").print_stats() # 按照调用的次数排序
p.strip_dirs().sort_stats("cumulative").print_stats() # 按执行时间次数排序
p.print_callers(0.5, "process_file") # 如果想知道有哪些函数调用了process_file,小数,表示前百分之几的函数信息
p.print_callers(0.5, "process_buffer") # 如果想知道有哪些函数调用了process_buffer
p.print_callers(0.5, "output_result") # 如果想知道有哪些函数调用了output_res
使用4个空格进行缩进
ef process_buffer(bvffer):
if bvffer:
每行代码尽量不超过80个字符
执行次数最多
执行时间最多
下载转换 dot 的 python 代码gprof2dot 官方下载，下载完了，解压缩，将『gprof2dot.py』 copy 到当前分析文件的路径，或者你系统 PATH 环境变量设置过的路径
1. 性能分析：python -m cProfile -o result -s cumulative word_freq.py Gone_with_the_wind.txt;分析结果保存到 result 文件；
2. 转换为图形；gprof2dot 将 result 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 | dot -Tpng -o result.png
得到以下图
标签：import 执行 python item top 创建 小数 压缩 ret
原文地址：https://www.cnblogs.com/zhouzhan/p/9763681.html
