作业要求：
项目git地址： 第一次用博客园，而此篇文章是在csdn上写的，没有写出博客园的风格，所以排版别扭的可以查看作业简介
- step0-输出某个英文文本文件中 26 字母出现的频率，由高到低排列，并显示字母出现的百分比，精确到小数点后面两位
- step1：输出单个文件中的前 N 个最常出现的英语单词。
- step2: 支持 stop words
- step3: 我们想看看常用的短语是什么， 怎么办呢？
- step4: 把动词形态都统一之后再计数。
- step5: 统计动介短语出现的频率
- 效能分析
guideline
我们收到assigment后，便约了时间，一起讨论了这次的guideline，一直按照这个guideline进行
如何合作
此次结对编程，我们前期独立实现每步的功能，每天晚上19：00-22:30进行讨论，一是确保自己程序的正确性；二是交换各自的idea; 三讨论接下来的工作，与自己的感受。 后期我们整合了一个程序，三个人对其进行测试与效能分析，测试的结果写到腾讯的共享文件里，bug解决后 可以在后面标注已解决，不用删。
编程语言
由于我们三人中，2个人擅长python，2个人了解c/c++，加之人生苦多，我用python，同时为了更快的开发。So我们的开发环境:
- 系统：
win10 - 语言：
python IDE：
pycharm2017代码风格
我们的代码命名使用- 普通变量名：一个或多个单字连结在一起，首字母以小写开头，每个单词首字母大写（第一个单词除外）。 例如： （注释是为了更好地说明命名规则，实际注释风格并非如此）
python wordsCountsDict #存放词频的字典，key为单词，value为频率 - 全局变量：一个或多个单字连结在一起，开头为为g_，每个单词首字母大写（第一个字母除外）。 例如：
python g_wordsCountsDict #存放词频的字典的全局变量 - 函数名/类名： 一个或多个单字连结在一起，每个单词首字母大写 例如：
python def CountLetters(): #用来统计字母的频率的函数 class WordCount(object): - 注释风格
- 函数的说明 写明函数名称，功能输入，输出，作者，日期。
####################################################################################Name:StopWordProcessing()#function：Remove the words from the "stopwords.txt"#input: dict2List : A list transformed by a dict whose keys are words and values are frequencies# ouput: listProcs : A list after removing stopwords#Author: Enoch#Date:2018.10.22###################################################################################
- 某行注释 注释在某行行末
wordsCounts = StopWordProcessing(wordsCounts) # Remove the words from the "stopwords.txt"
单元测试、代码覆盖率与回归测试
对于单元测试、代码覆盖率与回归测试这些概念，可以参考邹老师的博客，在此简要说一下。
单元测试：写完某个模块后，假想一下各种情况，测试文件的正确性。 代码覆盖率：这其实在单元测试的时候已经做了，代码覆盖率都不是100%，那么此程序肯定不是只为此公共功能服务。 回归测试：便是高版本兼容低版本，不是之前实现了统计字母的频率，在实现了可以统计单词频率后，统计字母就出bug。 我们这三部分并不独立，我们把所有的测试合并成一个文件。如下所示
from CountLetters import CountLetters from CountPhrase import CountPhrases from CountPrephrase import CountVerbPre from CountWords import CountWords from CountDir import OperateInDir if(__name__=='__main__'): #test letters #测试统计字母的频率 CountLetters('test.txt',10,None,None) #测试统计字母有没有正常工作,test文件是个20个字的短文。 CountLetters('gone_with_the_wind.txt',-10, None, None) #测试输出前-10时，程序能正确处理 CountLetters('gone_with_the_wind.txt',10,'stopwords.txt','verbs.txt') #测试程序是否正确处理stopword和verb.txt CountLetters('empty.txt', 10, None, None) #测试程序是否正确处理空文件 CountLetters('blanks.txt', 10, None, None) # blank.txt里面全是字符 #test words #测试统计单词的频率 CountWords('test.txt', 10, None, None) CountWords('gone_with_the_wind.txt',10,'stopwords.txt',None) CountWords('gone_with_the_wind.txt',10,None,'verbs.txt') CountWords('gone_with_the_wind.txt', 10, 'stopwords.txt','verbs.txt') CountWords('empty.txt', 10, 'stopwords.txt','verbs.txt') #test phrase #测试统计短语的频率 CountPhrases('test.txt', 10, None, None, 2) CountPhrases('gone_with_the_wind.txt',10,None,'verbs.txt',2) CountPhrases('gone_with_the_wind.txt', 10, 'stopphrase.txt', 'verbs.txt', 2) CountPhrases('blanks.txt', 10, 'stopphrase.txt', 'verbs.txt', 2) # test dir # 测试遍历目录与子目录 OperateInDir(CountWords, 'examples', 10, 'stopwords.txt', 'verbs.txt', True) OperateInDir(CountPhrases, 'examples', 10, 'stopwords.txt', 'verbs.txt', None, 2) # test verbpre #测试统计动介短语的频率 CountVerbPre('empty.txt', 10, None, 'verbs.txt', 'prepositions.txt') CountVerbPre('empty.txt', 10,'stopverbpre.txt', 'verbs.txt', 'prepositions.txt') CountVerbPre('test.txt', 10, None, 'verbs.txt','prepositions.txt') CountVerbPre('gone_with_the_wind.txt', 10, 'stopverbpre.txt', 'verbs.txt', 'prepositions.txt') 如何搭建环境可以参考博客 里面的例子也是引用本次作业的例子，应该通俗易懂吧，哈哈。
little bug
在单元测试的时候发现了一些little bug，放到共享文件里，之后进行了改正
coverage的html的测试报告。
效能分析与提升
效能的定义可以点击 了解，
针对此次任务我们的效能分析为 ：My teammates
杨涛：极强的领悟能力与快速学习能力，热爱科研，对待各项任务都投入极大的热情，看待问题独到而全面，善于运用各种strange tips。就喜欢坑我，刚约了网课就拉我去讨论。
张贺： 超强的逻辑思维与敏锐的洞察力，善于总结与能把握进度，相见恨晚。
总结
此次编程，体会了人生苦短，我用python的感慨；首次对程序进行了单元测试，代码覆盖率与回归测试。用效能分析提升了程序的性能。这次的获益匪浅真不违心。