1 原代码

import operator
import string


# 读文件
contents = []   # 存放txt文件每行的内容
path = r"C:\Users\Lenovo\Desktop\corpus.tc.en"
with open(path, encoding='gb18030', errors='ignore') as f:
    for line in f.readlines():
        line.encode('latin-1', 'ignore')        # ignore it
        contents.append(line)
# f.close()

# 词频统计
dic = {}
t = []
for line in contents:           # 每一行
    for i in line:              # 去标点, string.punctuation:返回所有标点集
        if i in string.punctuation:
            line = line.replace(i, " ")
    t = line.lower().split()    # 转小写，并根据空格分词
    for word in t:              # 每个词
        if word not in dic:
            dic[word] = 1
        else:
            dic[word] = dic[word] + 1

res = sorted(dic.items(), key=operator.itemgetter(1), reverse=True)     # 排序的结果是list类型, list里面是tuple


# 写入结果
path2 = r'C:\Users\Lenovo\Desktop\result.txt'
file = open(path2, 'w', encoding='utf-8')       # --> with open
for item in res:
    file.write(item[0] + " ")   # "%s %d" % item
    file.write(str(item[1]))
    file.write("\n")

print("写入完成")

2 存在的问题

2.1 内存

我的思路是将该文件全部存到内存contents中，然后再从内存中一行一行取。当文件很大时很容易爆内存，因此最好的解决方式是读一行处理一行。
----------------------------20220323补充：--------------------------------------
这个真的是很重要的一点，不要想着一下先读内存再处理，这真不中。

2.2 with open

打开文件最好选择用类似with open() as f的方式，而不是file = open()。因为前者更安全。
补充一点，用前者不需要加f.close()，但后者需要加。

2.3 标点符号

在NLP中标点符号不要去掉，这也算在tokens里。

2.4 小写问题

不用转小写，因为很多专有名词（比如Apple）和转小写之后的意思（比如apple）截然不同。

2.5 get方法

get方法是python字典的方法，使用方式：

dict.get(key[, value])

value可选，当key不存在时，返回指定的value值（充当设定默认值的作用）。

因此，下面这段代码：

if word not in dic:
	dic[word] = 1
else:
	dic[word] = dic[word] + 1

可以精简为：

dic[word] = dic.get(word, 0) + 1

2.6 字符串拼接

for item in res:
    file.write(item[0] + " ")   # "%s %d" % item
    file.write(str(item[1]))
    file.write("\n")

上面的代码中，python中字符串拼接的+号速度是很慢的。建议用类似的C语言的形式去输出：（具体语法暂时没查到，但是tuple类型确实可以这么用）

for item in res:
	file.write("%s %d\n" % item)

2.7 编码

一会儿用国标码gb一会儿用utf-8太乱了，国际上一般使用的就是utf-8。

2.8 接口与传参

建议处理成一个可以直接调用的函数接口，以后直接传入文件就可以得到结果。

if __name__ == "__main__":
	/*
	*/

假设我们有了handle()和save()函数，那我们可以这样写main函数：

if __name__ == "__main__":
    print(sys.argv)
    save(sys.argv[2], handle(sys.argv[1]))

关于这个部分不理解的可以参考下面两篇文章：
如何简单地理解Python中的if __ name __ == ‘__ main __’
Python中 sys.argv[]的用法简明解释

2.9 关于`r`、`rb`、`w`、`wb`

这一点老师并没有指出来，可能不是大问题。但老师给的代码里还是用到了rb、wb。查阅资料后发现这两个打开文件的方式适合于处理二进制文件。
更多参考：[Python] 详细解答 open 函数中 r 和 rb 的区别

2.10 tqdm（非必要）

当文件较大时，我们可以给处理过程加入进度条。
比如运行如下代码：

from time import sleep
from tqdm import tqdm
for i in tqdm(range(1000)):
    sleep(0.01)

就可以得到这样的结果：（脑部进度条.gif）
在这里插入图片描述
如果涉及对某个数组的循环可以这样：

pbar = tqdm(["a", "b", "c", "d"])
for char in pbar:
    sleep(1)
    pbar.set_description("Processing %s" % char)

我们把需要执行循环的数组用tqdm()一下，就可以显示出进度条了。
（可恶，我被上面这些操作误导了）
正确的思路可以参考我的另一篇文章：tqdm显示逐行读取文件并处理

3 修改代码

在修改了上面的问题后，词频统计的代码修改如下：

# encoding: utf-8
import sys
from tqdm import tqdm

# "abc cd" -> ["abc", "", "cd"]


def handle(srcf):
    vocab = {}
    count = 0
    with open(srcf, "rb") as frd:
        for line in frd:
            count = count + 1
    pbar = tqdm(total=count)

    with open(srcf, "rb") as frd:
        for line in frd:
            tmp = line.strip()  # "\r\n"
            if tmp:
                tmp = tmp.decode("utf-8")
                for word in tmp.split():
                    if word:
                        vocab[word] = vocab.get(word, 0) + 1
            pbar.update(1)
    pbar.close()
    return vocab


def save(fname, obj):
    with open(fname, "wb") as fwrt:
        fwrt.write(repr(obj).encode("utf-8"))


def load(fname):
    with open(fname, "rb") as frd:
        tmp = frd.read().strip()
        rs = eval(tmp.decode("utf-8"))
        return rs


if __name__ == "__main__":
    print(sys.argv)
    save(sys.argv[2], handle(sys.argv[1]))