计算与软件工程 作业四

作业四要求链接	https://edu.cnblogs.com/campus/jssf/infor_computation17-31/homework/10534
课程目标	实现两人合作结对编程
此作业在哪个具体方面帮我实现目标	两人合作解决具体问题
其他参考文献	https://www.cnblogs.com/xinz/archive/2011/08/07/2130332.html
作业正文	https://i-beta.cnblogs.com/posts/edit

作业1

评论的链接：
1.https://www.cnblogs.com/zxy123456/p/12449427.html

2.https://www.cnblogs.com/zhou1231/p/12402349.html

3.https://www.cnblogs.com/cdinzz/p/12406077.html

4.https://www.cnblogs.com/limin123/p/12455500.html

5.https://www.cnblogs.com/shixiaomao12138/p/12451805.html

6.https://www.cnblogs.com/sunsijiao/p/12398371.html

7.https://www.cnblogs.com/xinxiyujisuan/p/12461586.html

8.https://www.cnblogs.com/chenyu666/p/12353096.html

评论代码规范结论：代码要具有简明、易读、无二义性的原则。要做到这些，我们需要注意很多细节，例如缩进、行宽、括号、命名、注释等问题。在这些方面做好的话，就会让代码看起来美观，简明，易于读者阅读与理解。代码设计规范不光是程序书写的格式问题，而且牵涉到程序设计、模块之间的关系、设计模式等方方面面。例如，函数、参数处理、如何处理C++中的类等问题。

作业2

要求：两人自由组队进行结对编程
1.实现一个简单而完整的软件工具（中文文本文件人物统计程序）：针对小说《红楼梦》要求能分析得出各个人物在每一个章回中各自出现的次数，将这些统计结果能写入到一个csv格式的文件。
2.进行单元测试、回归测试、效能测试，在实现上述程序的过程中使用相关的工具。
3.进行个人软件过程（PSP）的实践，逐步记录自己在每个软件工程环节花费的时间。
4.使用源代码管理系统 (GitHub, Gitee， Coding.net, 等)；
5.针对上述形成的软件程序，对于新的文本小说《水浒传》分析各个章节人物出现次数，来考察代码。
·将上述程序开发结对编程过程记录到新的博客中，尤其是需要通过各种形式展现结对编程过程，并将程序获得的《红楼梦》与《水浒传》各个章节人物出现次数与全本人物出现总次数，通过柱状图、饼图、表格等形式展现。
·《红楼梦》与《水浒传》的文本小说将会发到群里。
注意，要求能够分章节自动获得人物出现次数

程序代码

print("红楼梦人物出场次数：")
import jieba #jieba库的应用
excludes = {"什么","一个","我们","那里","你们","如今","说道","知道","起来","姑娘","这里","出来","他们","众人","自己",
            "一面","只见","怎么","两个","没有","不是","不知","这个","听见","这样","进来","咱们","告诉","就是","东西",
            "袭人","回来","大家","只是","只得","不敢","这些"
            }
           
            #列出需要删除的干扰词汇，在多次运行中不断添加来修正
           
txt = open("D:红楼梦.txt","r",encoding='utf-8').read()

# 打开txt文件，格式是utf-8

words = jieba.lcut(txt)

#利用jieba库将红楼梦的所有语句分成词汇

counts = {}

#创建的一个空的字典

for word in words:
    if len(word) == 1:      #删去长度为1的词
        continue
    elif  word == "老太太":
          rword = "贾母"
    elif  word == "太太":
          rword = "王夫人"
    else:
          rword = word
          counts[word] = counts.get(word,0) + 1
    
    #如果字典中没有这个名字则创建，如果有就计数加一
    
for word in excludes:			
    del counts[word]
    
    #删除干扰词
    
items = list(counts.items())

#把保存[姓名：个数]的字典转换成列表

items.sort(key=lambda x:x[1],reverse = True)

#对上述列表进行排序，'True'是降序排列

for i in range(10):
    word,count = items[i]
    print("{0:<10}{1:>5}".format(word,count)) 

#输出前十个结果

import jieba
from collections import Counter
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np


class HlmNameCount():
    # 此函数用于绘制条形图
    def showNameBar(self,name_list_sort,name_list_count):
        # x代表条形数量
        x = np.arange(len(name_list_sort))
        # 处理中文乱码
        plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
        # 绘制条形图，bars相当于句柄
        bars = plt.bar(x,name_list_count)
        # 给各条形打上标签
        plt.xticks(x,name_list_sort)
        # 显示各条形具体数量
        i = 0
        for bar in bars:
            plt.text((bar.get_x() + bar.get_width() / 2), bar.get_height(), '%d' % name_list_count[i], ha='center', va='bottom')
            i += 1
        # 显示图形
        plt.show()

    # 此函数用于绘制饼状图
    def showNamePie(self, name_list_sort, name_list_fracs):
        # 处理中文乱码
        plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
        # 绘制饼状图
        plt.pie(name_list_fracs, labels=name_list_sort, autopct='%1.2f%%', shadow=True)
        # 显示图形
        plt.show()

    def getNameTimesSort(self,name_list,txt_path):
        # 将所有人名临时添加到jieba所用字典，以使jieba能识别所有人名
        for k in name_list:
            jieba.add_word(k)
        # 打开并读取txt文件
        file_obj = open(txt_path, 'rb').read()
        # jieba分词
        jieba_cut = jieba.cut(file_obj)
        # Counter重新组装以方便读取
        book_counter = Counter(jieba_cut)
        # 人名列表，因为要处理凤姐所以不直接用name_list
        name_dict ={}
        # 人名出现的总次数，用于后边计算百分比
        name_total_count = 0
        for k in name_list:
            if k == '熙凤':
                # 将熙凤出现的次数合并到凤姐
                name_dict['凤姐'] += book_counter[k]
            else:
                name_dict[k] = book_counter[k]
            name_total_count += book_counter[k]
        # Counter重新组装以使用most_common排序
        name_counter = Counter(name_dict)
        # 按出现次数排序后的人名列表
        name_list_sort = []
        # 按出现次数排序后的人名百分比列表
        name_list_fracs = []
        # 按出现次数排序后的人名次数列表
        name_list_count = []
        for k,v in name_counter.most_common():
            name_list_sort.append(k)
            name_list_fracs.append(round(v/name_total_count,2)*100)
            name_list_count.append(v)
            # print(k+':'+str(v))
        # 绘制条形图
        self.showNameBar(name_list_sort, name_list_count)
        # 绘制饼状图
        self.showNamePie(name_list_sort,name_list_fracs)
        

if __name__ == '__main__':
    # 参与统计的人名列表
    name_list = ['宝玉, '贾母', '凤姐', '王夫人', '奶奶', '贾琏', '平儿', '黛玉', '宝钗', '老爷' ]
    # 红楼梦txt文件所在路径
    txt_path = 'D:红楼梦.txt'
    hnc = HlmNameCount()
    hnc.getNameTimesSort(name_list,txt_path)

运行截图

CSV列表：

单元测试代码
红楼梦测试代码

import unittest
from red2 import *
class MyTestCase(unittest.TestCase):
    def setUp(self):
        print("测试开始")
    def test_something(self):
        name_list = ['宝玉, '贾母', '凤姐', '王夫人', '奶奶', '贾琏', '平儿', '黛玉', '宝钗', '老爷' ]
        txt_path = 'redstone.txt'
        name_list_count = [3445, 1144, 1038, 969, 759, 671, 585, 540, 521, 518]
        items = list()
        for i in range(12):
            items.append([name_list[i], name_list_count[i]])
        self.assertEqual(items, NameCount().getNameTimesSort(name_list,txt_path))
    def tearDown(self):
        print("测试结束")
if __name__ == '__main__':
    unittest.main()              

总结

1、目前对于软件的认识尚浅，很多编程语言运用并不熟练。相对来说，个人认为Java相对c语言简单。希望在今后的学习中，能够尽量补缺自己的短板。增加就业优势。学习了Python的应用，目前掌握的软件运用技巧尚浅，还需多加锻炼，达到一定的程度。由于掌握的知识有限，未能将每个章节的人物出现次数统计出来。
2、在代码运行过程遇到很多问题：
（1）未安装jieba库，通过查找资料，成功安装jieba库

（2）由于我们的代码运行结果以柱状图和饼图形式呈现，所以Python需要可视化库Matplotlib
码云链接：https://gitee.com/if_evening/hlm