此作业要求参见：https://edu.cnblogs.com/campus/nenu/2018fall/homework/2145
此作业代码地址：https://git.coding.net/onion102983/cipintongji.git
对上周作业中的功能4 (仅由文件重定向读入，不由控制台读入) 做效能分析
要求0 以 战争与和平 作为输入文件，重读向由文件系统读入。连续三次运行，给出每次消耗时间、CPU参数
使用命令行进入程序所在文件夹，输入如下命令：ptime wf -s < war_and_peace.txt
连续测试三次运行时间截图为：
消耗时间汇总：
| 第一次运行时间 | 1.358 s |
| 第二次运行时间 | 1.391 s |
| 第三次运行时间 | 1.337 s |
| 平均运行时间 | 1.362 s |
CPU参数： Intel(R) Core(TM) i3-3217U CPU @ 1.80GHz 1.80GHz
要求1 给出你猜测程序的瓶颈。你认为优化会有最佳效果，或者在上周在此处做过优化 (或考虑到优化，因此更差的代码没有写出) 。
猜测的瓶颈：1.由文件重定向读入时遍历文档并把大写字母转化为小写时耗时过长。
2.用正则表达式区分单词并统计单词频率时耗时过长。
要求2 通过 profile 找出程序的瓶颈。给出程序运行中最花费时间的3个函数(或代码片断)。要求包括截图。
使用命令行进入程序所在目录后输入以下命令：python -m cProfile -s time wf.py -s < war_and_peace.txt
得到分析结果截图：
由测试结果可知程序运行中最花费时间的3个函数及运行时间和次数：
| 函数 | 调用次数 | 运行时间 |
| findall() | 1 | 0.297s |
| Couter() | 1 | 0.134s |
| read() | 1 | 0.086s |
要求3 根据瓶颈，"尽力而为"地优化程序性能。
把单词频率统计代码封装为一个函数，只有相应功能调用时才会使用。
优化前代码片段：
def doCountByPurText(inputText): words = re.findall(r'[a-z0-9^-]+', inputText.lower()) collect = collections.Counter(words) num = 0 for i in collect: num += 1 print('total %d words ' % num) result = collect.most_common(10) for j in result: print('%-8s%5d' % (j[0], j[1]))
优化后代码片段：
def doCountByPurText(inputText): words = re.findall(r'[a-z0-9^-]+', inputText.lower()) count(words)
要求4 再次 profile，给出在 要求1 中的最花费时间的3个函数此时的花费。要求包括截图。
修改后再次profie：
再次测试三次运行时间截图为：
消耗时间再次汇总：
| 第一次运行时间 | 1.268s |
| 第二次运行时间 | 1.275s |
| 第三次运行时间 | 1.263s |
| 平均运行时间 | 1.268s |
对比可知：平均运行时间由1.362s下降为1.268s