优化上述代码，以减少运行时间

好的，对于处理大规模文本文件，我们可以采取以下几个优化措施：

1. 分块读取文本文件：将文本文件分成若干个小块，分块读取和处理可以避免一次性读取大文件导致内存不足或运行缓慢的问题。

2. 多线程处理：在分块读取的基础上，可以使用多线程并行处理不同的文本块，从而进一步提高程序的运行效率。

3. 停用词过滤：将一些无意义的词汇（如“的”、“了”、“是”等）从关键词中剔除，可以减少处理的数据量，同时提高关键词的准确性。

下面是优化后的Python代码示例：

import os
import jieba.analyse
from textrank4zh import TextRank4Keyword
import concurrent.futures

# 定义分块读取函数
def read_in_chunks(file_path, chunk_size=1024*1024):
    with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
        while True:
            data = f.read(chunk_size)
            if not data:
                break
            yield data

# 定义处理函数
def process_chunk(chunk):
    # 使用jieba分词提取关键词
    jieba_keywords = jieba.analyse.extract_tags(chunk, topK=10, withWeight=True)

    # 使用textrank4zh提取关键词
    tr4w = TextRank4Keyword()
    tr4w.analyze(chunk, lower=True, window=2)
    textrank_keywords = tr4w.get_keywords(10, word_min_len=2)

    # 合并两种方法提取的关键词
    keywords = jieba_keywords + textrank_keywords

    return keywords

# 读取文本文件，并按块处理
chunks = []
for chunk in read_in_chunks('input.txt'):
    chunks.append(chunk)

# 多线程并行处理
results = []
with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor() as executor:
    futures = [executor.submit(process_chunk, chunk) for chunk in chunks]
    for future in concurrent.futures.as_completed(futures):
        results.extend(future.result())

# 合并结果，并按权重降序排序
keywords = {}
for keyword, weight in results:
    if keyword in keywords:
        keywords[keyword] += weight
    else:
        keywords[keyword] = weight

keywords = sorted(keywords.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)
keywords = [(keyword, weight) for keyword, weight in keywords if len(keyword) > 1][:10]

# 输出到txt文件中
with open('output.txt', 'w', encoding='utf-8') as f:
    for keyword, weight in keywords:
        f.write(keyword + '\t' + str(weight) + '\n')

这个程序采取了分块读取和多线程并行处理的优化措施，同时也对关键词进行了停用词过滤。相对于之前的程序，这个程序的运行效率会有所提高。