Python高效统计文本文件英文单词计数法及优化

在本文中，我们将探讨如何使用Python来统计纯文本文件（如`test.txt`）中英文单词的出现次数。文章提供了两种方法，分别是第一版和第二版。 第一版：简单计数，效率较低 这一版本的代码首先通过`with open`语句打开文件，并使用`isalnum()`函数检查每个字符是否为字母或数字，将连续的字母和数字字符添加到`word`列表中。遇到空白字符（包括空格、制表符、换行符）时，将`word`列表中的内容转换为小写并更新`words_dict`，用于存储单词及其出现次数。最后遍历`word`列表，将剩余的单词（可能只包含一个字符）处理并添加到`words_dict`中。 然而，这个方法存在效率问题，特别是对于大文件，它会一次性读取整个文件内容到内存中，这可能导致内存占用过高，当文件过大时，性能较差。 第二版：逐行读取，处理大文件 第二版的方法改进了这个问题，它采用了逐行读取文件的方式，避免了一次性加载整个文件。这样可以降低内存消耗，适合处理大文件。代码中引入了`for line in f`循环，逐行读取文件，然后对每一行进行单词计数。同样地，使用`isalnum()`检查字符，转换为小写后存储到`words_dict`中。这种方法在处理大文件时能够提供更好的性能。 总结来说，Python统计英文单词出现次数有多种方法，但效率和内存消耗是关键考虑因素。第一版适用于小文件，而第二版则适合处理大型文本文件。在实际应用中，根据文件大小和性能需求选择合适的方法，可以有效提升代码的执行效率和可扩展性。