word count

席梦寒和胡琦的团队将用Python编程实现网站内容抓取,并对获取的数据进行WordCount操作,统计特定词汇的出现频率。项目将遵循严格的代码规范,确保程序的可读性和效率。

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1. 团队介绍

团队成员:席梦寒,胡琦

2. 项目计划

我们选第一、二个功能点进行编程。

具体计划:

(1).首先爬取网站内容及网页长度;

(2).对爬取的文件内容进行word count操作;

(3).对选定词语出现频率进行统计。

3. 环境配置

编程语言:python

代码规范:

(1)明确类的功能,精确地实现类的设计。一个类仅实现一组相近的功能;

(2)明确设计方法,精确地实现设计方法。如果一个功能将在多出实现,即使只有两行代码,也该编写方法实现;

(3)不使用难懂的技巧性很高的语句,除非很必要。说明:高技巧语句不等于高效率对的程序,实际上程序的效率关键在于算法;

(4)数组声明的时候使用int[]index,不要使用int index[]。

仓库链接:https://gitee.com/Huqi001/readme/issues

转载于:https://www.cnblogs.com/huqi001/p/10212410.html

### DSI3中的Symbol CountWord Count区别及计算方法 在数据处理和编程环境中,DSI3(Data Stream Interface 3)涉及两种不同的计数方式:symbol countword count。 #### Symbol Count Symbol count 是指在一个特定的数据流中所包含的符号数量。这些符号可以是字符、数字或其他任何定义好的标记单位。对于某些协议来说,这可能意味着单个字节或更复杂的编码单元。例如,在ASCII码表里,每个可打印字符都被视为一个单独的符号[^1]。 ```python def calculate_symbol_count(data_stream): """ 计算给定数据流中的符号总数。 参数: data_stream (str): 输入的数据字符串 返回: int: 符号的数量 """ return len(data_stream) ``` #### Word Count 相比之下,word count 则是指一段文本内单词的数量。通常情况下,“词”的定义取决于具体的应用场景;一般而言,默认是以空白符作为分隔来识别词语边界。然而,在不同上下文中也可能存在其他约定俗成的标准用于界定何谓“一词”。 ```python import re def calculate_word_count(text): """ 使用正则表达式统计输入文本中的单词数目 参数: text (str): 待分析的文字内容 返回: int: 单词的数量 """ words = re.findall(r'\b\w+\b', text.lower()) return len(words) ``` 两者之间主要差异在于计量对象的不同——一个是针对基本组成元素即符号本身进行计数,另一个则是基于更高层次的语言学概念即词汇来进行量化描述。因此,在实际应用当中应当依据具体的业务需求选择合适的度量手段。
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