从信源编码技术：哈夫曼编码、菲诺编码、香农编码技术中选择一种，用代码实现其编码过程。

让我们以哈夫曼编码为例，这是一种自适应的前缀编码，常用于数据压缩。它的基本思想是给频率较高的字符分配较短的编码，反之则较长，以此达到最优的数据压缩比。

以下是使用Python实现的简单哈夫曼编码过程：

首先，我们需要构建一个字典，存储每个字符及其对应的频率：

from collections import Counter

# 假设我们有以下字符及频率
symbols = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E']
freqs = {'A': 10, 'B': 20, 'C': 30, 'D': 40, 'E': 50}

然后，我们将频率构建成一个优先队列（堆），并开始构建哈夫曼树：

import heapq

def build_huffman_tree(freqs):
    heap = [[weight, [char, ""]] for char, weight in freqs.items()]
    heapq.heapify(heap)

    while len(heap) > 1:
        left = heapq.heappop(heap)
        right = heapq.heappop(heap)
        
        combined_freq = left[0] + right[0]
        new_node = [combined_freq, []]
        new_node[1].append(left[1])
        new_node[1].append(right[1])
        heapq.heappush(heap, new_node)

    return heap[0][1]

huffman_tree = build_huffman_tree(freqs)

最后，根据哈夫曼树为每个字符生成编码：

def huffman_encode(symbols, tree):
    code_dict = {symbol: prefix for symbol, prefix in zip(symbols, tree)}
    encoded_string = "".join(code_dict[char] for char in s)
    
    return encoded_string

encoded_text = huffman_encode(symbols, huffman_tree)

现在`encoded_text`就是按照哈夫曼编码压缩后的文本了。