[本文出自天外归云的博客园]
题目要求:
1、统计英文文档中每个单词出现的次数。
2、统计结果先按次数降序排序,再按单词首字母降序排序。
3、需要考虑大文件的读取。
我的解法如下:
import chardet import re # 大文件读取生成器 def read_big_file(f_path, chunk_size=100): f = open(f_path, 'rb') while True: # 每次读取指定内存大小的内容 chunk_data = f.read(chunk_size) if not chunk_data: break # 获取文件编码并返回解码后的字符串 detect = chardet.detect(chunk_data) # print(f'文件编码:{detect["encoding"]}') yield chunk_data.decode(detect["encoding"]) # Pythonic大文件读取生成器 def read_big_file_pythonic(f_path): with open(f_path, "rb") as f: for line in f.readlines(): yield line.decode() # 设定分词符并用字典统计单词出现次数 def words_freq(data, freq={}): for word in re.split('[,. ]', data): if word in freq: freq[word] += 1 elif word != "": freq[word] = 1 return freq if __name__ == '__main__': f_path = "en_text.txt" freq = {} for i in read_big_file_pythonic(f_path): freq = words_freq(i, freq) print(sorted(freq.items(), key=lambda x: (x[1], x[0]), reverse=True))
其中read_big_file方法存在的问题:按大小进行文件读取可能会在边界处将一个单词拆分为两个单词,目前没找到什么好办法解决。
其中read_big_file_pythonic方法存在的问题:按行迭代读取,如果大文件只有一行就不好了。
所以要看实际情况合理选择两种方法的使用。