实验八 文件

 

安徽工程大学

Python程序设计实验报告

班级 物流192   姓名 徐敏  学号 3190505232 成绩 _____        

日期 2020.6.3  指导老师 修宇 

---

 

实验八  文件

【实验目的】  

       掌握读写文本文件或 CSV 文件，进而对数据进行处理的方法。

【实验条件】  

PC机或者远程编程环境

【实验内容】

完成二个编程题。

1）水浒传词频统计

水浒传-词频统计

描述

使用词频统计的方法，生成《水浒传》出场次数最多的10个人物的姓名。‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‭‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‭‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‫‬

 水浒传文本下载：

 

读取《水浒传》文本文件的代码如下：‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‭‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‭‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‫‬

txt = open("AllManAreBrothers.txt", "r", encoding="utf-8").read()

代码模板：

# ThreeKingdomsV2

import jieba

# 读取txt文件，获取需要统计词汇的文本

txt = open("AllManAreBrothers.txt", "r", encoding="utf-8").read()

# 设置需要输出最多的前n位人物的数量

n = 10

# 请在下列exludes集合中，自行补充其他需要排除的词汇

excludes = {

    "两个", "一个", "只见", "如何", "那里", "哥哥",

}

words = jieba.lcut(txt)

counts = {}

# 请扩展下列分支结构，转换更多替代词

for word in words:

    if len(word) == 1:

        continue

    elif word == "宋江道":

        rword = "宋江"

    else:

        rword = word

    counts[rword] = counts.get(rword, 0) + 1

    

# 实现删除干扰词汇功能（此处约2行代码）    

# 使用列表和lambda功能实现 词汇的排序 （此处约2行代码）    

# 依次输出统计次数最多的前n位（此处约3行代码）  

 

2）血压心率分析

描述

BP.txt”是以逗号分隔的日期、血压、心率记录数据文本文件( open('BP.txt',encoding="gbk"))

统计收缩压、舒张压、心率的总平均值（保留3位小数）。

 【实验记录与分析】（请在此填写实验记录与分析结果）

1）水浒传词频统计

读完题后，根据老师给的模板，结合实例在IDLE尝试了第一次编写。

 

程序出现问题：MoudleNotFoundError：No module named 'jieba'

百度查找后，发现原来是电脑没有安装“jieba”。

所以就直接在Python123中进行实验。待实验完成后，再安装“jieba”。

将IDLE上的程序直接复制到Python123中，得到以下结果。

经过多次尝试，终于补全了需要排除的词汇，代码如下。

 

运行结果：

 

修改后最终得到正确代码。

2）血压心率分析

 根据提示，加上反复琢磨课本，终于在IDLE上完成了代码。

输入到Python123中，结果也正确。

但是看到有同学用 with open（）as <>：语句，出于好奇，我也尝试了一下。

发现结果也是正确的。

于是，百度了一下它们的区别。

当文件出现异常时，用open（）语句打开的文件会无法关闭，而用with open（）as <>：语句打开的文件可以关闭。

相较之下，with open（）as <>：语句更加保险安全。

总结：本次实验过程还算顺利，看书结合模板可以写出来，但这恰恰说明其实还是有许多不懂不熟，希望再接再厉。