Python統計單字出現的次數_python

最近經理交給我一項任務，統計一個檔案中每個單字出現的次數，列出出現頻率最多的5個字。本文為大家帶來了python 統計單字次數的想法解析，需要的朋友參考下吧

#題目：

統計中每個單字出現的次數，列出出現頻率最多的5個字。

前言：

這題在實際應用場景中使用比較廣泛，例如統計歷年來四、六級考試中出現的高頻詞彙，記得李笑來就利用他的程式設計技能出版過一本背單字的暢銷書，就是根據詞頻來記單詞，深受學生喜歡。這就是一個把程式設計技能用來解決實際問題的典型場景。另外，在資料分析時，那些詞雲效果本質上都是基於詞頻統計來調整字體的大小，如果你能熟練運用Python中的知識來解決問題的話，說明你真的入門Python了。

分析

本題主要檢視以下幾個面向的知識點：

1、如何正確讀取寫檔案

在python中讀寫檔案可以使用內建函數open()，而open 函數在python2 和python3 有一定的區別，例如Python 中可以指定讀寫檔案的編碼格式，而Python 則不可以，為了同時相容2和3，我們通常會使用io模組下面的open 函數，大家可以查文檔搞清楚它們之間的區別，培養主動學習能力和查資料的習慣。

另外一點是讀寫檔案完成之後是需要關閉檔案描述子的，除了可以使用try...except...finally的語法之後，我們還可以使用更優雅的with … as 的語法來自動關閉文件。

2、如何對資料進行排序

sorted函數是一個使用頻率很高的內建函數，它的用法也很強大，因為它可以透過指定參數key 來進行自訂排序，也意味著你不僅可以對數字排序、對字母排序、還可以對列表、字典、自訂的物件進行排序，你只需要要告訴sorted 函數的排序規則是什麼，例如一個people對象，我既可以根據年齡排序也可以根據身高體重來排序，所以這個函數時非常靈活的，另外，對於列表對像有自帶的sort 方法，如果能區分清楚list.sort 與sorted 之間區別那表示你已經能靈活運用了。

3、字典資料類型的運用

做詞頻統計，用字典無疑是最合適的資料類型，單字作為字典的key， 單字出現的次數作為字典的value，很方便地就記錄了每個單字的頻率，字典很像我們的電話本，每個名字關聯一個電話號碼。另外，字典最大的特色就是它的查詢速度會非常快。理想情況下時間複雜度為O(1)，我是說理想情況，如果你想深入了解字典的話，建議看看這篇文章https://www.laurentluce.com/posts/python-dictionary-implementation/

4、正規表示式的運用

對文字、字串處理，正規表示式簡直是神器，無論是做資料爬蟲或資料清洗使用非常廣泛，當然，正規表示式並不是Python特有的東西，所有程式語言都支持，我們要做的除了學習正規表示式還有他的API，只有熟悉了API我們才能運用到實際場景中去。關於正規表示式推薦一篇文章：http://www.cnblogs.com/huxi/archive/2010/07/04/1771073.html ，另外我還發現有同學引進了jieba分詞庫，這個庫在做中文分詞非常有用，有興趣的可以去了解一下。

實作

分析完後，我們實作起來其實是非常快的。所以我們在拿到一個需求的時候，首先肯定是把需求弄清楚，想想大概可以用哪些技術來實現，隨後才是動手寫程式碼，其實我們在工作上，真正寫程式碼的時間還不到一半。

# -*- 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)

列印結果：

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

總結

我在看大家程式碼的時候，很多程式碼依然存在著命名不規範（建議讀PEP8），程式碼的排版混亂（閱讀起來很困難，建議用Pycharm進行格式化）。還有不少程式碼的實作方式看起來很複雜（往往越複雜的程式碼Bug越多）。當然，實作方法不是唯一。

例如Python模組本身就提供了一個collections.Counter的類，它繼承自dict類，就是用於做統計的，我發現有部分同學使用的就是這個類來實現的，細心的你可能發現了，我實現的這個Counter和collections下面那個Counter很像，其實這就是造輪子，造輪子可以鍛鍊我們的程式思維，當然在工作上有現成的東西就沒必要自己造輪子了，除非你有信心去做得更好。你也可以思考思考，如果Python沒有提供Counter這個工具，該怎麼做。

另外，該模組還提供一個有序的字典物件 OrderedDict，使用它可以免去我們手動排序的操作。最後建議大家學習總結上面我提到的所有內容。如果你能堅持100天，相信你對Python的掌握程度是游刃有餘的。

相關推薦：

Python實作二維陣列輸出為圖片_python

python實作對實例屬性進行類型檢查

#

以上是Python統計單字出現的次數_python的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！