python统计词频并进行可视化显示_python统计词频

一、程序分析

(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

二、代码风格

缩进

使用4个空格进行缩进

ef process_buffer(bvffer):

if bvffer:

行宽

每行代码尽量不超过80个字符

三、程序运行命令、运行结果截图

四、性能分析结果及改进

执行次数最多

执行时间最多

五、可视化操作

需要安装：graphviz ， "pip install graphviz"； 参考使用cProfile分析Python程序性能:链接

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