请编写py3程序，对一段英文文本，统计其中所有不同单词的个数，以及词频最大的前10%的单词。 所谓“单词”，是指由不超过80个单词字符组成的连续字符串，但长度超过15的单词将只截取保留前15个单词字符。而合法的“单词字符”为大小写字母、数字和下划线，其它字符均认为是单词分隔符。

好的，以下是一段实现你所需功能的 Python 3 代码，可以将其保存为一个.py文件并执行：

import re
from collections import Counter

def get_words(text):
    # 格式化文本，将所有非单词字符替换为空格
    text = re.sub(r'\W+', ' ', text)
    # 将文本中所有单词转换为小写
    words = text.lower().split()
    # 截取长度超过15的单词
    words = [w[:15] if len(w) > 15 else w for w in words]
    return words

def main():
    with open('text.txt', 'r') as f:
        text = f.read()
    words = get_words(text)
    word_count = Counter(words)
    total_words = len(word_count)
    top_words_count = int(total_words * 0.1)
    top_words = word_count.most_common(top_words_count)
    print(f'Total words: {total_words}')
    print(f'Top {top_words_count} words:')
    for word, count in top_words:
        print(f'{word}: {count}')

if __name__ == '__main__':
    main()

这段代码使用了正则表达式和Python标准库中的`Counter`类来完成你所需的功能。具体来说，它定义了一个`get_words`函数来将文本中的单词提取出来并进行格式化处理，然后使用`Counter`类来统计单词出现的频率，并找出出现频率最高的前10%的单词。最后，它输出了总单词数和词频最高的前10%单词。

请将代码中的`text.txt`替换为你要统计的文本文件名，并确保该文件与.py文件在同一目录中。