一、基本信息
1、编译环境：python3.6 、 pycharm
2、结对成员：1613072032-赵亦明、1613072033-王楠楠
3、本次作业的地址：https://edu.cnblogs.com/campus/ntu/Embedded_Application/homework/2300
二、项目分析
1、接口封装—将基本功能封装成函数
import re
class workCount:
def process_file(dst): # 读取文件
lines = len(open(dst, 'r').readlines()) # 借助readlines可以获得文本的行数
with open(dst) as f:
bvffer = f.read()
f.close()
return bvffer
def process_buffer(bvffer):
if bvffer:
for ch in ':,.-_':
bvffer = bvffer.lower().replace(ch, " ")
bvffer = bvffer.strip().split()
word_re = "^[a-z]{4}(\w)*"
# 正则匹配至少以4个英文字母开头，跟上字母数字符号，单词以分隔符分割，不区分大小写
words = []
for i in range(len(bvffer)):
word = re.match(word_re, bvffer[i]) # 匹配list中的元素
if word: # 匹配成功，加入words
words.append(word.group())
word_freq = {}
for word in words: # 对words进行统计
word_freq[word] = word_freq.get(word, 0) + 1
return word_freq, len(words)
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('<' + str(item[0]) + '>:' + str(item[1]))
return sorted_word_freq[:10]
def print_result(dst):
buffer = workCount.process_file(dst)
word_freq, counts_words = workCount.process_buffer(buffer)
print('统计单词数:' + str(counts_words))
print('统计最多的10个单词及其词频')
workCount.output_result(word_freq)
2、增加新功能
在完成接口封装的基础上，增加新的功能。增加词组统计以及自定义输出功能。
经过分析，通过增加参数来实现新功能。
(1)实现类的代码
import re
class workCount:
def __init__(self, dst, m, n, o): # dst:文件路径；m:词组长度;n:输出的单词数量
self.dst = dst
self.m = m
self.n = n
self.o = o
def process_file(self): # 读取文件
lines = len(open(self.dst, 'r+').readlines()) # 借助readlines可以获得文本的行数
with open(self.dst) as f:
bvffer = f.read()
f.close()
return bvffer, lines
def process_buffer(self, bvffer):
if bvffer:
for ch in ':,.-_':
bvffer = bvffer.lower().replace(ch, " ")
counts = bvffer.strip().split()
regex = ''
for i in range(self.m):
regex += '[a-z]+'
if i < self.m - 1:
regex += '\s'
result = re.findall(regex, bvffer) # 正则查找词组
word_freq = {}
for word in result: # 将正则匹配的结果进行统计
word_freq[word] = word_freq.get(word, 0) + 1
return word_freq, len(counts)
def output_result(self, 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[:self.n]: # 输出 Top 10 的单词
print('<' + str(item[0]) + '>:' + str(item[1]))
return sorted_word_freq[:self.n]
def print_result(self):
print('查询路径为：' + str(self.dst) + '的文本')
print('统计词组长度为：' + str(self.m) + '且词频前' + str(self.n) + '的单词')
buffer, lines = workCount.process_file(self)
word_freq, counts_words = workCount.process_buffer(self, buffer)
lines = 'lines:' + str(lines)
words = 'words:' + str(counts_words)
print(words)
print(lines)
items = workCount.output_result(self, word_freq)
with open(self.o, 'w+') as w:
w.write(lines+'\n')
w.write(words+'\n')
for item in items: # 格式化
item = '<' + str(item[0]) + '>:' + str(item[1]) + '\n'
w.write(item)
print('写入'+self.o+'文件已完成！')
w.close()
（2）测试类的代码
import lei
import argparse
if __name__ == '__main__':
parser = argparse.ArgumentParser(description="your script description") # description参数可以用于插入描述脚本用途的信息，可以为空
parser.add_argument('--i', '-i', type=str, default='src/test.txt', help="读取文件路径")
parser.add_argument('--m', '-m', type=int, default=1, help="输出的单词数量")
parser.add_argument('--n', '-n', type=int, default=6, help="输出的单词数量")
parser.add_argument('--o', '-o', type=str, default='src/result.txt', help="读取文件路径")
args = parser.parse_args() # 将变量以标签-值的字典形式存入args字典
dst = args.i
m = args.m
n = args.n
o = args.o
obj = lei.workCount(dst, m, n, o)
obj.print_result()
（3）测试截图
改变参数的值，测试自定义的输出。
三、性能分析
1、性能图表
四、PSP 表格
1、结对编程时间开销（单位：分钟）
五、事后分析与总结
1、简述结对编程时，针对某个问题的讨论决策过程。
针对不同的代码解决不同层面的问题，我们花费了很多时间和精力在整理和优化代码上。虽然我们有不同想法，但我们会认真讨论分析选择最优的解决方案。
2、评价对方：请评价一下你的合作伙伴，又哪些具体的优点和需要改进的地方。 这个部分两人都要提供自己的看法。
王楠楠：赵亦明思路清楚，做事细心，对于复杂的问题能认真分析并给出解决办法。
赵亦明：王楠楠态度认真，学习能力很强，讨论时积极思考，在python语言的编写上在不断提高。
3、评价整个过程
在本次结对项目中，对于一些复杂的问题，明显可以感觉到两个人一起思考解决，要比一个人来解决更加严谨，效率更高。结对编程，对于一些问题，大家一定都是有自己的想法，我们会考虑对方的想法，从安全、可实现以及效率等方面综合选择问题的解决办法。整个过程中，彼此都可以学习到对方的优点和长处，也会发现自己的缺点与不足，是一次很好的学习过程。
4、结对编程照片
5、其它
结对编程不仅考验编程能力，更多的是考验彼此的合作能力，两次结对编程都锻炼了彼此的编程能力与合作能力。