一、程序分析
（1）读文件到缓冲区
(2)处理缓冲区 ，统计每个单词的频率
(3)输出 Top 10 的单词
(4)设置一个main函数，将前面的函数进行调用封装
(5)具体性能分析
二、代码规范说明
（1）python3与python2在一些函数方面调用有区别：例如 python3在print函数的调用上是print（s），而python2在print函数的调用上是print“s”。
（2）python语言对空行有严格的限制，不像C语言有很多的大括号。
三、程序运行结果
（1）对文件Gone_with_the_wind的词频统计的结果：
（2）对文件A_Tale_of_Two_Cities的词频统计的结果：
四、性能分析结果及改进
（1）性能分析结果
1.1.寻找执行时间、次数最多的部分代码分析如下：
【参考博客：https://blog.csdn.net/asukasmallriver/article/details/74356771】
总的运行时间是0.95s。截图如下：
ncalls：表示函数调用的次数；
tottime：表示指定函数的总的运行时间，除掉函数中调用子函数的运行时间；
percall：（第一个percall）等于 tottime/ncalls；
cumtime：表示该函数及其所有子函数的调用运行的时间，即函数开始调用到返回的时间；
percall：（第二个percall）即函数运行一次的平均时间，等于 cumtime/ncalls；
filename:lineno(function)：每个函数调用的具体信息；
1.2.每个函数具体占用时间截图如下：
我们看出在这几个函数当中，我们发现process_buffer函数运行的时间最长。
1.3.我们具体看一下process_buffer函数调用了什么
截图如下：
从分析结果的截图中我们可以看出process_buffer函数在lower上花费了巨大的时间。因此，我们下面将对此函数代码进行改进
(2)代码改进
接下来我们看一下总的运行时间是否进行了改变？
截图如下：
由此我们可以看出比之前运行减少了0.631s。
五、使用可视化分析
（1）graphviz安装和gprof2dot.py下载
【参考：http://www.graphviz.org/ 和 https://pypi.org/project/gprof2dot/#files】
（2）可视化操作
执行下述步骤：
1.性能分析：``` python -m cProfile -o result.out -s cumulative word_freq.py Gone_with_the_wind.txt``` ;分析结果保存到 result.out 文件；
2.转换为图形；gprof2dot 将 result.out 转换为 dot 格式；再由 graphvix 转换为 png 图形格式。 命令：```python gprof2dot.py -f pstats result.out | dot -Tpng -o result.png```
转换得到图如下：
