15、Python数据处理与性能优化实战

Python数据处理与性能优化实战

在数据处理和分析的过程中，我们常常需要编写脚本从网络上抓取数据，并对这些数据进行统计分析。本文将详细介绍如何编写数据抓取和分析脚本，以及如何对这些脚本进行性能优化。

1. 数据后处理概述

第二个脚本的主要任务是读取JSON编码的文件，并从中提取一些统计信息。我们不仅会统计每个用户提出的问题数量，还会计算以下内容：
- 提问最多的前十个用户
- 回答最多的前十个用户
- 最常被问到的主题
- 最短的回答
- 最常见的前十短语
- 回答最多的前十问题

由于我们主要关注性能优化，而不是自然语言处理（NLP），因此不会深入探讨脚本中少量的NLP细节，而是基于Python的现有知识来提高性能。在脚本的第一个版本中，我们将使用NLTK（http://www.nltk.org）来处理所有NLP功能。

2. 初始代码基础

首先，我们有一个单文件脚本，用于抓取数据并将其保存为JSON格式。其流程如下：
1. 逐页查询问题列表。
2. 对于每一页，收集问题的链接。
3. 对于每个链接，收集前面提到的信息。
4. 移动到下一页并重复上述过程。
5. 最后将所有数据保存到JSON文件中。

以下是具体代码：

from bs4 import BeautifulSoup
import requests
import json
SO_URL = "http://scifi.stackexchange.com"
QUESTIO