08 分布式计算MapReduce--词频统计

2021/11/24 6:09:50

本文主要是介绍08 分布式计算MapReduce--词频统计,对大家解决编程问题具有一定的参考价值,需要的程序猿们随着小编来一起学习吧!

WordCount程序任务:

程序

WordCount

输入

一个包含大量单词的文本文件

输出

文件中每个单词及其出现次数(频数),

并按照单词字母顺序排序,

每个单词和其频数占一行,单词和频数之间有间隔

1.用你最熟悉的编程环境,编写非分布式的词频统计程序。

  • 读文件
  • 分词(text.split列表)
  • 按单词统计(字典,key单词,value次数)
  • 排序(list.sort列表)
  • 输出

使用python完成以上内容(参考源自博客园逝水经年博文:python统计英文单词出现次数并把结果生成字典 - 逝水经年 - 博客园 (cnblogs.com))

 1 import re
 2 
 3 #打开read.txt并以字符串形式输出文件内容
 4 file=open("read.txt","r")
 5 str=file.read()
 6 print(str)
 7 
 8 # 利用正则将所有非字母的字符过滤掉
 9 str = re.sub(r"[^a-zA-Z]+", " ",str)
10 print("过滤后的字符串:",str)
11 
12 #拆分成列表
13 str = str.split(" ")
14 # 去除多余的空项
15 str.remove("")
16 print("拆分成列表:",str)
17 
18 # 生成字典的key列表
19 dict_keys = []
20 for i in str:
21     if i not in dict_keys:
22         dict_keys.append(i)
23 print("key列表:",dict_keys)
24 
25 # 定义空字典
26 words_dict = {}
27 
28 # 往字典写入key值
29 words_dict.fromkeys(dict_keys)
30 
31 # 遍历key列表,利用count函数统计单词出现次数
32 for j in dict_keys:
33     words_dict[j] = str.count(j)
34 print("字典:",words_dict)
35 
36 #默认排序方式给已拆分的单词排序
37 dict_keys.sort()
38 print("按字母排序:",dict_keys)

编译运行结果如下:

There are several ways to create and maintain a harmonious dormitory life. Firstly, you have to evaluate your life style and try to get rid of your
dirty habits, if there are any. In conclusion, we should try our best to build a harmonious dormitory life for the sake of good study and
good life.
过滤后的字符串: There are several ways to create and maintain a harmonious dormitory life Firstly you have to evaluate your life style and try to get rid of your dirty habits if there are any In conclusion we should try our best to build a harmonious dormitory life for the sake of good study and good life
拆分成列表: ['There', 'are', 'several', 'ways', 'to', 'create', 'and', 'maintain', 'a', 'harmonious', 'dormitory', 'life', 'Firstly', 'you', 'have', 'to', 'evaluate', 'your', 'life', 'style', 'and', 'try', 'to', 'get', 'rid', 'of', 'your', 'dirty', 'habits', 'if', 'there', 'are', 'any', 'In', 'conclusion', 'we', 'should', 'try', 'our', 'best', 'to', 'build', 'a', 'harmonious', 'dormitory', 'life', 'for', 'the', 'sake', 'of', 'good', 'study', 'and', 'good', 'life']
key列表: ['There', 'are', 'several', 'ways', 'to', 'create', 'and', 'maintain', 'a', 'harmonious', 'dormitory', 'life', 'Firstly', 'you', 'have', 'evaluate', 'your', 'style', 'try', 'get', 'rid', 'of', 'dirty', 'habits', 'if', 'there', 'any', 'In', 'conclusion', 'we', 'should', 'our', 'best', 'build', 'for', 'the', 'sake', 'good', 'study']
字典: {'There': 1, 'are': 2, 'several': 1, 'ways': 1, 'to': 4, 'create': 1, 'and': 3, 'maintain': 1, 'a': 2, 'harmonious': 2, 'dormitory': 2, 'life': 4, 'Firstly': 1, 'you': 1, 'have': 1, 'evaluate': 1, 'your': 2, 'style': 1, 'try': 2, 'get': 1, 'rid': 1, 'of': 2, 'dirty': 1, 'habits': 1, 'if': 1, 'there': 1, 'any': 1, 'In': 1, 'conclusion': 1, 'we': 1, 'should': 1, 'our': 1, 'best': 1, 'build': 1, 'for': 1, 'the': 1, 'sake': 1, 'good': 2, 'study': 1}
按字母排序: ['Firstly', 'In', 'There', 'a', 'and', 'any', 'are', 'best', 'build', 'conclusion', 'create', 'dirty', 'dormitory', 'evaluate', 'for', 'get', 'good', 'habits', 'harmonious', 'have', 'if', 'life', 'maintain', 'of', 'our', 'rid', 'sake', 'several', 'should', 'study', 'style', 'the', 'there', 'to', 'try', 'ways', 'we', 'you', 'your']

2.用MapReduce实现词频统计



这篇关于08 分布式计算MapReduce--词频统计的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对大家有所帮助,也希望大家多多支持为之网!


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