Python에서 문자 발생 횟수를 계산하는 방법

이번에는 Python에서 문자 발생 횟수를 계산하는 방법을 보여 드리겠습니다. Python에서 문자 발생 횟수를 계산할 때 주의 사항은 무엇입니까? 실제 사례를 살펴보겠습니다.

Title:

파일에서 각 단어의 발생 횟수를 세고 가장 자주 나타나는 단어 5개를 나열하세요.

서문:

이 질문은 수년간 CET-4 및 CET-6 시험에 등장한 고주파 어휘 통계와 같은 실제 응용 시나리오에서 널리 사용되는 것으로 기억합니다. 암기책을 출간한 그의 프로그래밍 실력은 베스트셀러 어휘집으로, 빈도에 따라 단어를 암기하는 방식으로 학생들 사이에서 큰 인기를 끌고 있다. 이는 프로그래밍 기술을 사용하여 실제 문제를 해결하는 일반적인 시나리오입니다. 또한 데이터 분석 중에 이러한 단어 클라우드 효과는 기본적으로 단어 빈도 통계를 기반으로 글꼴 크기를 조정합니다. Python의 지식을 능숙하게 사용하여 문제를 해결할 수 있다면 Python을 실제로 시작했다는 의미입니다.

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이 질문은 주로 다음 지식 포인트를 검토합니다.

1. 파일을 올바르게 읽고 쓰는 방법

파이썬에서 파일을 읽고 쓰려면 내장 함수를 사용할 수 있습니다. open(), 그리고 python2와 python3의 open 함수 사이에는 특정한 차이점이 있습니다. 예를 들어 Python은 파일을 읽고 쓰기 위한 인코딩 형식을 지정할 수 있지만 Python은 일반적으로 2와 3 모두와 호환될 수 없습니다. io 모듈의 오픈 기능을 활용하여 문서를 확인하여 차이점을 파악하고, 능동적인 학습 능력과 정보 확인 습관을 기를 수 있습니다.

또 다른 요점은 파일을 읽고 쓴 후 파일 설명자를 닫아야 한다는 것입니다. try...Exception...finally 구문을 사용하는 것 외에도 더 우아한 with...as 구문을 사용할 수도 있습니다. 파일을 자동으로 닫습니다.

2. 데이터 정렬 방법

정렬 함수는 자주 사용되는 내장 함수로, 매개변수 키를 지정하여 사용자 정의 정렬을 수행할 수 있기 때문에 사용법도 매우 강력합니다. 숫자와 문자를 정렬할 수도 있지만 목록, 사전, 사용자 정의 개체도 정렬할 수 있습니다. 예를 들어 사람 개체의 경우 연령별로 정렬할 수 있습니다. 또한, list.sort와 sorted의 차이점을 명확히 구분할 수 있다면 유연하게 사용할 수 있다는 의미입니다.

3. 사전의 사용 데이터 유형

단어 빈도 통계를 수행하려면 의심할 여지없이 사전을 사용하는 것이 가장 적합한 데이터 유형입니다. 나타나는 것이 사전의 값으로 사용됩니다. 각 단어의 빈도를 결정함으로써 사전은 각 이름이 전화번호와 연결되어 있는 전화번호부와 매우 유사합니다. 또한, 사전의 가장 큰 특징은 질의 속도가 매우 빠르다는 점이다. 이상적으로는 시간 복잡도가 O(1)이라는 뜻입니다. 사전에 대해 더 자세히 알고 싶다면 이 글을 읽어보세요

https://www.laurentluce.com/posts/python-dictionary-implementation/

4. 정규식의 사용텍스트 및 문자열 처리에서 정규식은 데이터 크롤링이든 데이터 정리든 널리 사용됩니다. Python은 모든

프로그래밍 언어

에서 지원됩니다. 우리가 해야 할 일은 정규식뿐만 아니라 API도 배우는 것입니다. API에 익숙해져야만 실제 시나리오에 적용할 수 있습니다. 정규식에 관한 기사를 추천합니다: http://www.cnblogs.com/huxi/archive/2010/07/04/1771073.html 또한 일부 학생들이 jieba 단어 분할 라이브러리를 도입한 것을 발견했습니다. 도서관에서 하고 있는 중국어 단어 분할은 매우 유용합니다. 관심이 있으시면 배워보세요.

구현분석 후 실제로 매우 빠르게 구현할 수 있습니다. 따라서 요구사항을 받으면 먼저 요구사항을 명확히 하고 이를 달성하기 위해 어떤 기술을 사용할 수 있는지 생각한 다음 코드 작성을 시작해야 합니다. 실제로 직장에서는 코드 작성에 소요되는 시간이 절반도 안 됩니다.

# -*- coding:utf-8 -*-
import io
import re
class Counter:
 def init(self, path):
 """
 :param path: 文件路径
 """
 self.mapping = dict()
 with io.open(path, encoding="utf-8") as f:
  data = f.read()
  words = [s.lower() for s in re.findall("\w+", data)]
  for word in words:
  self.mapping[word] = self.mapping.get(word, 0) + 1
 def most_common(self, n):
 assert n > 0, "n should be large than 0"
 return sorted(self.mapping.items(), key=lambda item: item[1], reverse=True)[:n]
if name == 'main':
 most_common_5 = Counter("importthis.txt").most_common(5)
 for item in most_common_5:
 print(item)

인쇄 결과:

('is', 10)
('better', 8)
('than', 8)
('the', 6)
('to', 5)

요약

귀하의 코드를 보면 여전히 이름이 불규칙한 코드가 많고(PEP8을 읽는 것이 좋습니다) 코드 레이아웃이 혼란스럽습니다(읽기가 어렵습니다. 서식 지정에 Pycharm을 사용하는 것이 좋습니다). 구현 방법이 매우 복잡해 보이는 코드도 많이 있습니다(코드가 복잡할수록 일반적으로 버그가 더 많습니다). 물론 구현 방법이 유일한 것은 아닙니다.

예를 들어, Python 모듈 자체는 dict 클래스에서 상속되고 통계에 사용되는 collections.Counter 클래스를 제공합니다. 일부 학생들은 이 클래스를 사용하여 이를 구현합니다. 제가 구현한 카운터는 실제로 휠 제작과 매우 유사합니다. 휠 제작은 프로그래밍 사고를 연습할 수 있는 작업입니다. 당신이 그것을 더 잘할 수 있다는 확신이 없다면 당신 자신의 바퀴입니다. Python이 카운터 도구를 제공하지 않은 경우 어떻게 할지 생각해 볼 수도 있습니다.

또한 이 모듈은 순서가 지정된 사전 개체 OrderedDict도 제공하므로 수동 정렬 작업을 수행할 필요가 없습니다. 마지막으로, 위에서 언급한 내용을 모두 공부하고 요약해 보시길 권합니다. 100일만 버티시면 파이썬을 잘 이해하실 수 있으실 거라 믿습니다.

이 기사의 사례를 읽은 후 방법을 마스터했다고 생각합니다. 더 흥미로운 정보를 보려면 PHP 중국어 웹사이트의 다른 관련 기사를 주목하세요!

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