2018（秋）软工作业 3：个人编程练习
一、目的
- 熟悉编程风格
- 自学简单 Python 代码
- 简单性能测试
二、编程
1. Task 1： Fork 项目SE16_WordCount，并创建自己的分支。
- Fork码云的项目地址： https://gitee.com/ntucs/SE16_WordCount.git
- 创建一个分支，以SE+学号后三位为分支名（如SE001），
- 切换到自己分支下，编写项目代码（这里是文件 ：word_freq.py），
- 注意： 完成代码编写后，要提交，并 push 到远端仓库
2. Task 2： 完成以下 Python 代码，实现对输入文件的词频统计
- 说明：文件 word_freq.py 实现对一个文本文件的词频统计功能。
- 用法： $ python word_freq.py filename.txt
- 输出： 上述 文件filename.txt 中排名前十的单词。
# filename： word_freq.py
# 注意：代码风格
from string import punctuation
def process_file(dst): # 读文件到缓冲区
try: # 打开文件
_________（1）_________
except IOError, s:
print s
return None
try: # 读文件到缓冲区
_________（2）_________
except:
print "Read File Error!"
return None
________（3）__________
return bvffer
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
__________________
__________________
_______（4）______
__________________
__________________
return word_freq
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
if __name__ == "__main__":
import argparse
parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument('dst')
args = parser.parse_args()
dst = args.dst
bvffer = process_file(dst)
word_freq = process_buffer(bvffer)
output_result(word_freq)
3. Task 3： 运行代码，截图保存结果写到博客中
- 测试数据下载：大文件Gone_with_the_wind 或 小文件A_Tale_of_Two_Cities；压缩文件，下载后请解压使用。
- 示例：
python word_freq.py Gone_with_the_wind.txt
4. Task 4： 简单性能分析
-
实验: 性能评估--词频统计软件：基于Python 编写： word_freq.py
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A、使用 cProfile 进行性能分析。
-
用法：
python -m cProfile word_freq.py filescounted.txt [| grep word_freq.py]
- 例如： 统计《飘》-Gone with the wind 的词频
python -m cProfile word_freq.py Gone_with_the_wind.txt | grep word_freq.py
-
可视化操作
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需要安装：graphviz ， "pip install graphviz"； 参考使用cProfile分析Python程序性能:链接
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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。
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执行下述步骤：
1. 性能分析：``` python -m cProfile -o result.out -s cumulative word_freq.py Gone_with_the_wind.txt``` ;分析结果保存到 result.out 文件； 2. 转换为图形；gprof2dot 将 result.out 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.out | dot -Tpng -o result.png``` -
转换得到图如下：
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-
指出寻找执行时间、次数最多的部分代码，尝试改进。
PS： 能够改进 4分，只进行性能评估（2分）
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一个能够可视化性能监控结果的博客:使用cProfile分析Python程序性能
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B、代码行级别性能分析工具：line_profiler ——一个能针对代码行级别的性能分析工具。
参考博客:python模块-cProfile和line_profiler（性能分析器）
三、 博客撰写（10分）
（1）程序分析，对程序中的四个函数做简要说明 （3分）
- 附上每一段的程序代码，及对应的说明；
（2）代码风格说明。 （2分）
-
网上检索 Python 代码风格规范，选取其中一条，对照程序 word_freq.py 的对应部分加以说明。
-
Python 代码强调变量命名要*****，例如程序中第 **~ ** 行 代码：
``` print "Read File Error!" # 这里只是举例 ```
（3）程序运行命令、运行结果截图 （2分）
（4）性能分析结果及改进 （3分）
- 指出寻找执行时间、次数最多的部分代码；（1分）
···
ncalls：表示函数调用的次数；
tottime：表示指定函数的总的运行时间，除掉函数中调用子函数的运行时间；
percall：（第一个percall）等于 tottime/ncalls；
cumtime：表示该函数及其所有子函数的调用运行的时间，即函数开始调用到返回的时间；
percall：（第二个percall）即函数运行一次的平均时间，等于 cumtime/ncalls；
filename:lineno(function)：每个函数调用的具体信息；
···
- 尝试改进程序代码 （2分）
