Python找出文件中使用率最高的汉字实例详解

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）。

# -*- 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：

# -*- 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）：

# -*- 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：

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：

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。