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练习：使用Python中的filter、map、reduce实现词频统计

样例数据：

hello world java python
java java hadoop spark
spark python

需求分析：

1- 文件中有如上的示例数据

2- 读取文件内容。可以通过readline()

3- 将一行内容切分得到多个单个的单词。并且对单词进行过滤filter

4- 数据结构转换：将单词放到字典中，

{

"java":1

}

5-从字典中取出key对应的次数，进行累加操作

6-最终就得到结果

 

方法1: 

with open('./word_count.txt',mode='w',encoding='utf8')as f:f.write("hello world java python java java hadoop spark spark python")

import re
from collections import Counter# 读取文件
with open('./word_count.txt', 'r') as file:text = file.read()# 将文本转换为小写，并去除标点符号和特殊字符
text = re.sub(r'[^\w\s]', '', text.lower())# 使用空格分割文本为单词列表
words = text.split()
# ['hello', 'world', 'java', 'python', 'java', 'java', 'hadoop', 'spark', 'spark', 'python']
# 统计词频
word_counts = Counter(words)
print(word_counts)
# Counter({'java': 3, 'python': 2, 'spark': 2, 'hello': 1, 'world': 1, 'hadoop': 1})

方法2:

# 1- 文件中有如上的示例数据
with open('wordcount.txt',mode='r',encoding='UTF-8') as file_obj:result_dict = {}while True:# 2- 读取文件内容。可以通过readline()line = file_obj.readline()if line=='':break# 3- 将一行内容切分得到多个单个的单词。并且对单词进行过滤filterword_list = line.split()# 3.1- 过滤数据word_list = filter(lambda word:word!='world',word_list)# print(list(word_list),type(list(word_list)))# 4- 数据结构转换map：将单词作为key，单词出现的次数作为valuefor word in word_list:exist_flag = (word in result_dict.keys())if not exist_flag:# 4.1- 如果单词在字典中不存在，直接新增一对key-value(1)word_num = 1else:# 4.2- 如果单词在字典中已经存在，那么将value+=1之后更新字典的value# 5-从字典中取出key对应的次数，进行累加操作word_num += 1result_dict[word] = word_num# 6-最终就得到结果print(result_dict)