作業要求參見：
要求0：以 戰爭與和平 作為輸入檔案，重讀向由檔案系統讀入。連續三次執行，給出每次消耗時間、cpu引數。
上週未完成功能四，這周繼續努力實現功能四，但仍未實現。此次作業使用韓昊同學上週詞頻統計**進行較能分析和優化。
第一次執行截圖：
第二次執行截圖：
第三次執行截圖：
次數時間（s）
12.494
21.855
31.754
平均2.034
cpu引數：intel(r) core(tm) i7-3770 cpu @ 3.40ghz 3.40ghz
要求1:給出你猜測程式的瓶頸。
猜測：**中計算單詞頻數部分使用了for迴圈和判斷語句，猜測此處花費時間較長。
**片段：
dir_a = {} #
計算頻數
for str1 in
list1:
if str1 != '':
if str1 in
dir_a.keys():
dir_a[str1] = dir_a[str1] + 1
else
: dir_a[str1] = 1dir_b = sorted((dir_a).items(), key=lambda x: x[1], reverse=true) #
按照頻數排序
要求2：通過 profile 找出程式的瓶頸。給出程式執行中最花費時間的3個函式(或**片斷)。要求包括截圖。在命令列輸入：
python -m cprofile -s cumulative wf.py war_and_peace.txt該命令可以顯示出程式中每個函式呼叫的次數以及執行時間，並按時間長短進行排序。
執行截圖如下，紅框中為耗時最長的三個函式：
要求3：根據瓶頸，"盡力而為"地優化程式效能。
重點：使用python的collection模組，及其提供的資料型別counter計數器用於計數，廢除原有的for迴圈和判斷語句。
修改**部分：
def要求4：再次 profile，給出在 要求1 中的最花費時間的3個函式此時的花費。要求包括截圖。優化後，三個函式縮排到一秒鐘之內。countnumber(text, flag):
text = text.replace('
\r', '
').replace('
', '
').replace('
.', '
').replace('
,', '
').replace('
"', '')
text =deal_redundantwords(text)
list1 = text.replace('
\n', '
').lower().split() #
儲存原始資料
list2 = list(set(list1)) #
去重之後的資料
if (flag ==0):
print("
total
" + str(len(list2))) #
小文字統計詞彙量（功能1不輸出words）
else
:
print("
total
" + str(len(list2)) + "
words
") #
統計詞彙量
print("\n"
) text =collections.counter(list2)
dir_b = text.most_common(10)
執行截圖：
要求5：程式執行時間。
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