本文实例讲述了Python找出文件中使用率最高的汉字的方法。分享给大家供大家参考。具体分析如下：
这是我初学Python时写的，为了简便，我并没在排序完后再去掉非中文字符，稍微会影响性能（大约增加了25％的时间）。
|
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
|
# -*- coding: gbk -*-
import codecs
from time import time
from operator import itemgetter
def top_words(filename, size=10, encoding='gbk'):
count = {}
for line in codecs.open(filename, 'r', encoding):
for word in line:
if u'\u4E00' <= word <= u'\u9FA5' or u'\uF900' <= word <= u'\uFA2D':
count[word] = 1 + count.get(word, 0)
top_words = sorted(count.iteritems(), key=itemgetter(1), reverse=True)[:size]
print '\n'.join([u'%s : %s次' % (word, times) for word, times in top_words])
begin = time()
top_words('空之境界.txt')
print '一共耗时 : %s秒' % (time()-begin)
|
如果想用上新方法，以及让join的可读性更高的话，这样也是可以的：
|
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
|
# -*- coding: gbk -*-
import codecs
from time import time
from operator import itemgetter
from heapq import nlargest
def top_words(filename, size=10, encoding='gbk'):
count = {}
for line in codecs.open(filename, 'r', encoding):
for word in line:
if u'\u4E00' <= word <= u'\u9FA5' or u'\uF900' <= word <= u'\uFA2D':
count[word] = 1 + count.get(word, 0)
top_words = nlargest(size, count.iteritems(), key=itemgetter(1))
for word, times in top_words:
print u'%s : %s次' % (word, times)
begin = time()
top_words('空之境界.txt')
print '一共耗时 : %s秒' % (time()-begin)
|
或者让行数更少（好囧的列表综合）：
|
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
|
# -*- coding: gbk -*-
import codecs
from time import time
from operator import itemgetter
def top_words(filename, size=10, encoding='gbk'):
count = {}
for word in [word for word in codecs.open(filename, 'r', encoding).read() if u'\u4E00' <= word <= u'\u9FA5' or u'\uF900' <= word <= u'\uFA2D']:
count[word] = 1 + count.get(word, 0)
top_words = sorted(count.iteritems(), key=itemgetter(1), reverse=True)[:size]
print '\n'.join([u'%s : %s次' % (word, times) for word, times in top_words])
begin = time()
top_words('空之境界.txt')
print '一共耗时 : %s秒' % (time()-begin)
|
此外还可以引入with语句，这样只需一行就能获得异常安全性。
3者性能几乎一样，结果如下：
|
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
|
的 : 17533次
是 : 8581次
不 : 6375次
我 : 6168次
了 : 5586次
一 : 5197次
这 : 4394次
在 : 4264次
有 : 4188次
人 : 4025次
一共耗时 : 0.5秒
|
引入psyco模块的成绩：
|
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
|
的 : 17533次
是 : 8581次
不 : 6375次
我 : 6168次
了 : 5586次
一 : 5197次
这 : 4394次
在 : 4264次
有 : 4188次
人 : 4025次
一共耗时 : 0.280999898911秒
|
注：测试文件为778KB的GBK编码，40余万字。
希望本文所述对大家的Python程序设计有所帮助。