编写python程序直接解决传入文件进行词频统计的问题，同样要求实现根据频数从大到小排序的功能，能够正确读取识别中英文混合的txt文件，并记录map与reduce的运行时间和总时间

在Python中，我们可以使用内置模块`collections`的`Counter`类来快速统计词频，并利用`sorted`函数配合lambda表达式来按频率降序排列单词。同时，我们还可以使用`timeit`模块来测量`map`、`reduce`操作以及整个流程的运行时间。

下面是一个简单的示例程序：

import collections
import time
import re

def word_frequency(file_path):
    # 读取文本文件
    with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as file:
        text = file.read()

    # 使用正则表达式处理中英文混合内容，将文本拆分成单词列表
    words = re.findall(r'\b\w+\b', text)

    # 使用Counter计算词频
    start_time_map = time.time()
    freq_counter = collections.Counter(words)
    map_time = time.time() - start_time_map

    # 按照频率降序排序
    sorted_freq = sorted(freq_counter.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)

    return sorted_freq, map_time

# 测试文件路径
file_path = "your_file.txt"
word_list, map_reduce_time = word_frequency(file_path)

print(f"词频统计结果：{word_list}")
print(f"Map操作时间：{map_reduce_time}秒")
total_time = time.time() - start_time_map
print(f"总时间（包括Map和排序）：{total_time}秒")