work3

学号2017035107101；
姓名：张绥
码云地址：https://gitee.com/sweetzs/word_frequency

将文件读入缓冲区（dst指文本文件存放路径，设置成形参，也可以不设，具体到函数里设置）
def process_file(dst): # 读文件到缓冲区
try: # 打开文件
f = open(dst, 'r')
except IOError as s:
print (s)
return None
try: # 读文件到缓冲区
bvffer=f.read()
except:
print("Read File Error!")
return None
f.close()

return bvffer

设置缓冲区，将文本度数缓冲区，并对文本的特殊符号进行修改，使其更容易处理，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_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

设置输出函数，运用lambda函数对词频排序，并以“词”——“频”格式输出
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)

将主函数部分改为性能分析代码
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

调用次数最多的

执行时间最长的

本次作业通过学习，更加体会到git的方便，然后分享国外网友制作的Git Cheat Sheet所有常用命令（https://pan.baidu.com/s/1kU5OCOB#list/path=%2F），请注意查收！
然后在修改代码中发现效能分析的好处，体会到效能分析的意义。