Merge pull request 'dev' (#17) from pcz4qfnkl/CodePattern:dev into dev

.gitignore

@@ -0,0 +1,4 @@
+log.txt
+/test
+/.venv
+__pycache__

A 代码模式/10 一盘大棋/1 最基础的写法.py

@@ -1,17 +1,19 @@
-import string
+# 引入停用词表和测试文件的路径
-from cppy.cp_util import *
+from cppy.cp_util import stopwordfilepath, testfilepath
 
-# 准备词和停用词表
+# 准备停用词表
-word_freqs = []
+with open(stopwordfilepath, encoding='utf-8') as f:
-with open( stopwordfilepath,encoding='utf-8' ) as f:
     stop_words = f.read().split(',')
-stop_words.extend(list(string.ascii_lowercase))
+for letter in 'abcdefghijklmnopqrstuvwxyz':
+    stop_words.append(letter)
 
-for line in open( testfilepath ,encoding='utf-8' ):
+# 读文件，逐行扫描文本，发现词，确定不是停用词，计数
+word_freqs = []
+for line in open(testfilepath, encoding='utf-8'):
     start_char = None
     i = 0
     for c in line:
-        if start_char == None:
+        if start_char is None:
             if c.isalnum():
                 # 一个单词开始
                 start_char = i
@@ -32,15 +34,17 @@ for line in open( testfilepath ,encoding='utf-8' ):
                         pair_index += 1
                     if not found:
                         word_freqs.append([word, 1])
-                    elif len(word_freqs) > 1:                        
-                        for n in reversed(range(pair_index)):
-                            if word_freqs[pair_index][1] > word_freqs[n][1]:
-                                # 交换
-                                word_freqs[n], word_freqs[pair_index] = word_freqs[pair_index], word_freqs[n]
-                                pair_index = n
                 # 重置开始标记
                 start_char = None
         i += 1
 
-for tf in word_freqs[0:10]:
+# 使用冒泡排序对词频进行排序
-    print(tf[0], '-', tf[1])
+n = len(word_freqs)
+for i in range(n):
+    for j in range(0, n - i - 1):
+        if word_freqs[j][1] < word_freqs[j + 1][1]:
+            word_freqs[j], word_freqs[j + 1] = word_freqs[j + 1], word_freqs[j]
+
+# 打印频率最高的前10个词
+for tf in word_freqs[:10]:
+    print(tf[0], '-', tf[1])

A 代码模式/10 一盘大棋/2 加入语言特性.py

@@ -1,4 +1,5 @@
-from cppy.cp_util import *
+from cppy.cp_util import stopwordfilepath, testfilepath
+import string
 from collections import Counter
 
 # 准备词和停用词表
@@ -7,7 +8,7 @@ stop_words.update(list(string.ascii_lowercase))
 
 # 读取文件并计算单词频率
 word_freqs = Counter()
-with open(testfilepath,encoding = 'utf8') as f:
+with open(testfilepath, encoding='utf8') as f:
     for line_num, line in enumerate(f, 1):
         start_char = None
         for i, c in enumerate(line):
@@ -22,10 +23,9 @@ with open(testfilepath,encoding = 'utf8') as f:
 # 打印前10个最常见的单词
 for word, freq in word_freqs.most_common(10):
     print(f"{word}-{freq}")
-
 '''
 相比 A01
 使用collections.Counter来计数单词频率，从而简化了代码并提高了效率。
 使用enumerate来获取行号和行内容，使用set来存储停用词，都有助于提高代码的性能和可读性。
 使用most_common方法来获取最常见的单词，使输出更为简洁。
-'''
+'''

A 代码模式/10 一盘大棋/3 Hacker.py

@@ -1,13 +1,14 @@
-import re, sys, collections
+import re
-from cppy.cp_util import *
+import collections
+from cppy.cp_util import stopwordfilepath, testfilepath
 
-stopwords = set(open( stopwordfilepath,encoding = 'utf8' ).read().split(','))
+stopwords = set(open(stopwordfilepath, encoding='utf8').read().split(','))
-words = re.findall('[a-z]{2,}', open( testfilepath,encoding = 'utf8').read().lower())
+words = re.findall('[a-z]{2,}',
+                   open(testfilepath, encoding='utf8').read().lower())
 counts = collections.Counter(w for w in words if w not in stopwords)
 for (w, c) in counts.most_common(10):
     print(w, '-', c)
-
 '''
 熟练的软件工程师，会如此简单完成任务
 后面的例子，我们必须变的啰嗦一些，不能用这种太 hacker 的写法
-'''
+'''

A 代码模式/11 基础结构/函数/1 全局变量.py

@@ -2,8 +2,10 @@ import string
 from collections import Counter
 from cppy.cp_util import *
 
+################################
 # data
-data = []
+################################
+data = ''
 words = []
 word_freqs = []
 
@@ -13,17 +15,12 @@ word_freqs = []
 def read_file(path_to_file):
     global data
     with open(path_to_file,encoding='utf-8') as f:
-        data = data + list(f.read())
+        data = f.read()
 
-def filter_chars_and_normalize():    
+def extractwords():    
     global data
-    global words
+    global words    
-    for i in range(len(data)):                
+    words = data.lower().split()
-        data[i] = ' ' if not data[i].isalnum() else data[i].lower()        
-
-    data_str = ''.join(data)
-    words = words + data_str.split()
-
     with open(stopwordfilepath) as f:
         stop_words = set(f.read().split(','))    
     stop_words.update(string.ascii_lowercase)
@@ -41,7 +38,7 @@ def sort():
 
 if __name__ == "__main__":
     read_file( testfilepath )
-    filter_chars_and_normalize()    
+    extractwords()    
     frequencies()
     sort()
 

A 代码模式/11 基础结构/函数/2 临时变量传递.py

@@ -2,31 +2,26 @@ import re
 from cppy.cp_util import *
 
 
-def filter_chars_and_normalize(str_data):
+def extractwords(str_data):
     pattern = re.compile('[\W_]+')
     word_list = pattern.sub(' ', str_data).lower().split()
     stop_words = get_stopwords()    
     return [w for w in word_list if not w in stop_words]
 
-
 def frequencies(word_list):    
     word_freqs = {}  
     for word in word_list:  
         word_freqs[word] = word_freqs.get(word, 0) + 1    
     return word_freqs
 
-
 def sort(word_freq):    
     return sorted( word_freq.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True )
 
 
-def print_all(word_freqs, n = 10 ):    
-    for word, freq in word_freqs[ :n ]:
-        print(word, '-', freq)        
-
-
 if __name__ == "__main__":
-    print_all(sort(frequencies(     
+    txtcontent = read_file( testfilepath )
-            filter_chars_and_normalize(
+    word_list = extractwords( txtcontent )
-                read_file( testfilepath ))))
+    word_freqs = frequencies( word_list )     
-    )
+    word_sorts = sort ( word_freqs )
+    for tf in word_sorts[:10]:
+        print(tf[0], '-', tf[1])  

A 代码模式/11 基础结构/函数/4 递归.py

@@ -0,0 +1,30 @@
+from cppy.cp_util import *
+from collections import Counter
+
+stop_words = get_stopwords()
+
+def process_chunk(chunk):
+    # 过滤停用词
+    words = [ w for w in chunk if ( not w in stop_words ) and len(w) >= 3 ]
+    return Counter(words)
+
+def process_chunks( chunks,word_freqs,x,max ):
+    next  = x + 1
+    if next < max:
+        process_chunks(chunks,word_freqs,next,max)   
+    word_list = process_chunk(chunks[x])    
+    word_freqs += Counter(word_list)
+
+# def process_chunks( chunks,word_freqs,x,max ):
+#     word_list = process_chunk(chunks[x])    
+#     word_freqs += Counter(word_list)
+#     next  = x + 1
+#     if next < max:
+#         process_chunks(chunks,word_freqs,next,max)   
+  
+  
+# 读数据，按1000个词一组分片
+chunks = get_chunks(testfilepath,2000)
+word_freqs = Counter()
+process_chunks( chunks,word_freqs,0,len(chunks) )
+print_word_freqs( word_freqs.most_common(10) )

A 代码模式/11 基础结构/对象化/1 类对象.py

@@ -0,0 +1,101 @@
+from collections import Counter
+from cppy.cp_util import *
+
+
+class DataStorageManager:
+    """
+    数据模型，读取文件内容，并将内容分割成单词。
+
+    Attributes:
+        _data: 单词列表。
+
+    Methods:
+        _words (self): 返回分割后的单词列表。
+    """
+
+    def __init__(self, path_to_file):
+        self._data = re_split(read_file(path_to_file))
+
+    def words(self):
+        """返回分割后的单词列表。"""
+        return self._data
+
+
+class StopWordManager:
+    """
+    停用词模型
+
+    Attributes:
+        _stop_words: 停用词列表
+
+    Methods:
+        is_stop_word (self, word): 判断给定单词是否为停用词。
+    """
+
+    def __init__(self):
+        self._stop_words = get_stopwords()
+
+    def is_stop_word(self, word):
+        """判断给定单词是否为停用词。"""
+        return word in self._stop_words
+
+
+class WordFrequencyManager:
+    """
+    词频模型，计算并管理单词的频率。
+
+    Attributes:
+        _word_freqs: 使用 Counter 存储单词及其出现次数。
+
+    Methods:
+        increment_count (self, word): 计算词频。
+        sorted(self): 返回按出现次数排序的单词列表。
+
+    """
+
+    def __init__(self):
+        self._word_freqs = Counter()
+
+    def increment_count(self, word):
+        """计算词频。"""
+        self._word_freqs[word] += 1
+
+    def sorted(self):
+        """返回按出现次数排序的单词列表。"""
+        return self._word_freqs.most_common()
+
+
+class WordFrequencyController:
+    """
+    控制器，控制整个流程，读取文件、处理停用词、计算词频并输出结果。
+
+    Attributes:
+        _storage_manager: DataStorageManager 实例，用于读取和处理文件内容。
+        _stop_word_manager: StopWordManager 实例，用于管理停用词。
+        _word_freq_manager: WordFrequencyManager 实例，用于计算和存储单词频率。
+
+    Methods:
+        run(self): 运行方法，遍历单词列表，过滤掉停用词，并计算每个单词的频率，最后输出结果。
+    """
+
+    def __init__(self, path_to_file):
+        self._storage_manager = DataStorageManager(path_to_file)
+        self._stop_word_manager = StopWordManager()
+        self._word_freq_manager = WordFrequencyManager()
+
+    def run(self):
+        """运行方法，遍历单词列表，过滤掉停用词，并计算每个单词的频率，最后输出结果。"""
+        for w in self._storage_manager.words():
+            if not self._stop_word_manager.is_stop_word(w):
+                self._word_freq_manager.increment_count(w)
+
+        word_freqs = self._word_freq_manager.sorted()
+        print_word_freqs(word_freqs)
+
+
+if __name__ == '__main__':
+    WordFrequencyController(testfilepath).run()
+'''
+函数输入参数调用后，你的马上接住返回值
+类输入参数后实例化后，你可以需要的时候去访问你需要的数据（实例属性）
+'''

A 代码模式/11 基础结构/对象化/2 字典对象.py

@@ -0,0 +1,52 @@
+from cppy.cp_util import *
+
+
+def extract_words(obj, path_to_file):
+    """
+    从文件中提取单词并存储在对象的 'data' 字段中。
+
+    Args:
+        obj (dict): 存储数据的字典对象。
+        path_to_file (str): 文件路径。
+    """
+    obj['data'] = extract_file_words(path_to_file)
+
+
+def increment_count(obj, w):
+    """
+    增加单词的计数。如果单词不存在，则将其计数设置为1。
+
+    参数:
+        obj (dict): 存储单词频率的字典对象。
+        w (str): 单词。
+    """
+    obj['freqs'][w] = 1 if w not in obj['freqs'] else obj['freqs'][w] + 1
+
+
+# 数据存储对象，包含初始化和获取单词的方法
+data_storage_obj = {
+    'data': [],  # 存储单词列表
+    'init': lambda path_to_file: extract_words(data_storage_obj, path_to_file
+                                               ),  # 初始化方法，提取文件中的单词
+    'words': lambda: data_storage_obj['data']  # 获取单词列表的方法
+}
+
+# 单词频率对象，包含增加计数和排序的方法
+word_freqs_obj = {
+    'freqs': {},  # 存储单词频率的字典
+    'increment_count':
+    lambda w: increment_count(word_freqs_obj, w),  # 增加单词计数的方法
+    'sorted': lambda: sort_dict(word_freqs_obj['freqs'])  # 获取排序后的单词频率的方法
+}
+
+if __name__ == '__main__':
+    # 初始化数据存储对象，提取文件中的单词
+    data_storage_obj['init'](testfilepath)
+
+    # 遍历单词列表，增加单词的计数
+    for word in data_storage_obj['words']():
+        word_freqs_obj['increment_count'](word)
+
+    # 获取排序后的单词频率并打印
+    word_freqs = word_freqs_obj['sorted']()
+    print_word_freqs(word_freqs)

A 代码模式/11 基础结构/流式调用/1 嵌套调用.py

@@ -0,0 +1,3 @@
+from cppy.cp_util import *
+
+print_word_freqs( sort_dict ( get_frequencies ( extract_file_words(testfilepath) )))

A 代码模式/11 基础结构/流式调用/2 方法bind.py

@@ -0,0 +1,28 @@
+from cppy.cp_util import *
+
+# 如果有连续的对数据加工操作，而且总是把共同加工数据对象当第一个参数，可以用本文件夹方法提升阅读体验
+
+# 框架类
+class FunBind:
+    def bind(self, func,*args, **kwargs):
+        try:
+            self.data = func(self.data,*args, **kwargs)
+        except:
+            self.data = func(*args, **kwargs)
+        return self    
+
+
+data = FunBind()\
+    .bind(extract_file_words,testfilepath)\
+    .bind(get_frequencies)\
+    .bind(sort_dict)\
+    .bind(print_word_freqs,10)\
+    .data
+print(data)
+
+'''
+函数是自由函数,还是正常的函数写法
+使用，
+  - 列举函数名，首部参数外的其它参数
+  - 调用 data 得到最后数据
+'''

A 代码模式/11 基础结构/流式调用/3 重载管道.py

@@ -0,0 +1,28 @@
+from cppy.cp_util import *
+
+'''
+函数是自由函数,还是正常的函数写法
+使用，
+  - 列举函数名，首部参数外的其它参数
+  - 调用 data 得到最后数据
+'''
+  
+class FunPipe:
+    def __init__(self, func, *args, **kwargs):        
+        self.func = func
+        self.args = args
+        self.kwargs = kwargs
+
+    def __or__(self, other):
+        _data = self.func(*self.args, **self.kwargs)                     
+        return FunPipe( other.func,_data,*other.args,**other.kwargs)
+
+    @property
+    def data(self):
+        return self.func(*self.args, **self.kwargs)   
+
+
+# 模仿管道
+pipe = FunPipe(extract_file_words,testfilepath) | FunPipe(get_frequencies) | FunPipe(sort_dict) | FunPipe(print_word_freqs, 10)
+pipe.data
+

A 代码模式/11 基础结构/流式调用/4 类方法.py

@@ -0,0 +1,29 @@
+from cppy.cp_util import *
+
+class Flow:
+    def extract_file_words(self, filepath):
+        self.data = extract_file_words(filepath)
+        return self
+    
+    def get_frequencies(self):
+        self.data = get_frequencies(self.data)
+        return self
+    
+    def sort_dict(self):
+        self.data = sort_dict(self.data)
+        return self        
+
+    def print_word_freqs(self, n):
+        print_word_freqs(self.data, n)
+        return self
+
+
+# 顺序调用
+Flow().extract_file_words(testfilepath).get_frequencies().sort_dict().print_word_freqs(10)
+
+'''
+连续方法调用，看起来比较舒服
+但是需要假设：
+ - 每一个类方法返回 self  ：否则，没法连续
+ - 类方法默认不写第一个参数，数据都在 .data 里面
+'''

A 代码模式/11 基础结构/流式调用/5 类方法.py

@@ -0,0 +1,50 @@
+from cppy.cp_util import *
+
+# 装饰器改写类
+# - 找到以f_开头的方法
+# - 将方法函数的返回值赋值给对象的data属性
+# - 返回对象自身 
+def return_self_decorator(cls):
+    def return_self(func):
+        # 定义一个闭包函数，用于接收参数
+        def wrapper(self, *args, **kwargs):            
+            self.data = func(self, *args, **kwargs)            
+            return self # 返回类自身        
+        return wrapper
+    
+    for name, method in cls.__dict__.items():
+        # 判断属性是否可调用，且属性名以f_开头
+        if callable(method) and name.startswith('f_'):            
+            # 为类改写属性，将封装后的函数赋值
+            setattr(cls, name, return_self(method))    
+    return cls
+
+@return_self_decorator
+class Flow():        
+    def test(self):
+        return 'test'
+    
+    def f_extract_file_words(self, filepath):
+        return extract_file_words(filepath)        
+    
+    def f_get_frequencies(self):
+        return get_frequencies(self.data)        
+    
+    def f_sort_dict(self):
+        return sort_dict(self.data)        
+
+    def f_print_word_freqs(self, n):
+        print_word_freqs(self.data, n)        
+
+
+# 顺序调用
+Flow().f_extract_file_words(testfilepath).f_get_frequencies().f_sort_dict().f_print_word_freqs(10)
+
+'''
+改写后，参与 function flow 功能的方法 
+ - 需要以 'f_' 开头
+ - 类方法默认不写第一个参数，数据都在 .data 里面
+
+仍旧需要特殊的方法写法
+所以，还是 1，2种方法比较自然
+'''

A 代码模式/12 语言特性/1 类生成器/元类.py

@@ -0,0 +1,26 @@
+from cppy.cp_util import *
+from collections import Counter
+
+# 定义一个带计数器的元类
+class CounterMetaclass(type):
+    def __new__(mcs, name, bases, attrs):         
+        attrs['_counter'] =  Counter()
+        return super().__new__(mcs, name, bases, attrs)
+
+# 基于元类创建类
+class Word( metaclass=CounterMetaclass ):
+    def __init__(self, word):
+        self.word = word
+        self._counter[self.word] += 1
+
+    @classmethod
+    def get_word_freqs(cls,n) -> Counter:
+        return cls._counter.most_common(n)
+    
+
+for word in  extract_file_words ( testfilepath ) :  Word(word)
+print_word_freqs(Word.get_word_freqs(10))
+
+'''
+常用于将依赖项（如服务或配置）自动注入到类中。
+'''

A 代码模式/12 语言特性/2 暂停执行/1 生成器.py

@@ -0,0 +1,20 @@
+from cppy.cp_util import *
+
+#
+# 生成器
+#
+def non_stop_words(testfilepath): 
+    stopwords = get_stopwords()
+    data_str = read_file(testfilepath)
+    wordlist = re_split( data_str )
+    for word in wordlist:
+        if word not in stopwords: 
+            yield word   # 弹出一个非停用词
+
+
+freqs = {}
+for word in non_stop_words(testfilepath):
+    freqs[word] = freqs.get(word, 0) + 1        
+
+data  = sort_dict(freqs)
+print_word_freqs(data)

A 代码模式/12 语言特性/2 暂停执行/2 异步.py

@@ -3,6 +3,10 @@ import aiofiles
 from collections import Counter
 from cppy.cp_util import *
 
+
+#
+# 协程: 有点复杂; 读文件的Io还是太快，的爬虫
+#
 async def read_file(file_path):
     async with aiofiles.open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as file:
         content = await file.read()
@@ -21,7 +25,8 @@ async def main():
         top_words = await count_words(text)
         wordfreqs += top_words
     for word, count in wordfreqs.most_common(10):
-        print(f"{word}: {count//10}")
+        print(f"{word}: {count//10}")   # 突出 Io 的提升价值
+
 
 # 运行异步主函数
 asyncio.run(main())

A 代码模式/12 语言特性/3 运行期符号表/2 装饰/3 参数类型检查.py

@@ -1,7 +1,7 @@
 from collections import Counter
 from cppy.cp_util import *
 
-class AcceptTypes:
+class TypesCheck:
     def __init__(self, *args):
         self._args = args
 
@@ -9,22 +9,23 @@ class AcceptTypes:
         def wrapped_f(*args, **kwargs):
             for i, arg_type in enumerate(self._args):
                 if not isinstance(args[i], arg_type):
-                    raise TypeError(f"Argument {i} expected {arg_type}, got {type(args[i])}")
+                    raise TypeError(f" {i} expected {arg_type}, got {type(args[i])}")
             return f(*args, **kwargs)
         return wrapped_f
 
-@AcceptTypes(str)
+@TypesCheck(str)
 def extract_words_(path_to_file):
     return extract_file_words(path_to_file)    
 
-@AcceptTypes(list)
+@TypesCheck(list)
 def frequencies_(word_list):
     return Counter(word_list)
 
-@AcceptTypes(Counter)
+@TypesCheck(Counter)
 def sort_(word_freq):
     return word_freq.most_common()
 
+
 if __name__ == '__main__':
     word_freqs = sort_(frequencies_(extract_words_( testfilepath )))
     print_word_freqs(word_freqs)

A 代码模式/12 语言特性/3 运行期符号表/3 反射/反射_类.py

@@ -19,19 +19,17 @@ class sortTaskHandler:
 #  应用框架
 ##########################################
 def handle_task(task_type,*args):    
-    handler_class_name = f"{task_type}TaskHandler" # 构建处理器类名
+    handler_class_name = f"{task_type}TaskHandler" # 构建处理器类名   
-    
+
-    # 使用globals()获取当前全局符号表
     handler_class = globals().get(handler_class_name)    
     if handler_class:        
         handler = handler_class() # 实例化处理器类        
         return handler.handle(*args) # 调用处理方法
     else:
-        print(f"No handler found for task type: {task_type}")        
+        print(f"No found for task type: {task_type}")       
 
 
-if __name__ == '__main__':   
+word_list = handle_task("words",util.testfilepath)
-    word_list = handle_task("words",util.testfilepath)
+word_freq = handle_task("frequencies",word_list)
-    word_freq = handle_task("frequencies",word_list)
+word_sort = handle_task("sort",word_freq)        
-    word_sort = handle_task("sort",word_freq)        
+util.print_word_freqs(word_sort)
-    util.print_word_freqs(word_sort)

A 代码模式/13 多计算单元/数据共享/1 内存/1 队列.py

@@ -0,0 +1,56 @@
+import  threading, queue
+from cppy.cp_util import *
+from collections import Counter
+
+stop_words = get_stopwords()
+
+# 待处理数据放一个队列，多个线程轮流计数，最后合并统一计数
+class WordFrequencyCounter:
+    def __init__(self, input_file):
+        self.word_space = queue.Queue()
+        self.freq_space = queue.Queue()                
+        for chunk in get_chunks(input_file,3000):                        
+            self.word_space.put(chunk)        
+
+    def process_words(self):
+        while not self.word_space.empty():
+            try:
+                chunk = self.word_space.get_nowait()  # 不使用超时，持续获取数据
+            except queue.Empty:
+                break  # 队列为空，退出循环
+            # print(f"Worker thread ID: {threading.get_ident()}",len(chunk))  
+            words = [ w for w in chunk if w not in stop_words and len(w) >= 3 ]
+            word_freqs = Counter(words)
+            self.freq_space.put(dict(word_freqs))  # 将Counter对象转换为字典
+
+    def run(self):
+        workers = [ threading.Thread(target=self.process_words) for _ in range(5)]
+        for worker in workers:  worker.start()
+        for worker in workers:  worker.join()
+
+        word_freqs = Counter()  # 初始化一个空的Counter对象
+        while not self.freq_space.empty():
+            freqs = self.freq_space.get()            
+            if freqs:  # 确保freqs非空
+                word_freqs.update(freqs)  
+
+        print_word_freqs ( sort_dict (word_freqs) )
+        
+
+@timing_decorator
+def main(): 
+    counter = WordFrequencyCounter( testfilepath )
+    counter.run()
+
+if __name__ == '__main__':
+    main()
+
+'''
+在多线程之间传递数据，建议使用线程安全的队列，如queue.Queue或multiprocessing.Queue（后者也适用于多进程环境）。
+这些队列提供了线程安全的数据传输机制，可以避免竞态条件和数据损坏。
+全局变量不可预测
+
+multiprocessing.Queue 利用了操作系统提供的进程间通信（IPC, Inter-Process Communication）机制，具体实现取决于不同操作系统的支持。
+在Unix/Linux系统中，multiprocessing.Queue通常基于管道（pipes）、共享内存和/或消息队列等机制实现。
+而在Windows系统上，可能使用命名管道（named pipes）或者内存映射文件（memory-mapped files），以及某些版本的Windows特有的进程间同步对象如Mutexes、Semaphores和事件。
+'''    

A 代码模式/13 多计算单元/数据共享/2 本地服务/2 服务进程_不合并.py

@@ -0,0 +1,62 @@
+'''
+使用 multiprocessing.Manager:
+Manager 提供了一个可以在不同进程之间共享和修改的数据类型，如 list, dict, Namespace 等。
+它实际上是在背后启动了一个单独的服务器进程，其他进程通过代理来访问这些共享对象。
+
+使用 multiprocessing.Manager 来完成统计词频
+需要注意：
+ - Manager() 必须用函数包起来,不能按脚本随便放外面，否则会提示freeze_support
+ - 工作函数需要放到外面，不能做内部函数。否则会提示参数错误
+ - 无法在 Jupyter 类似环境运行 
+'''
+
+from cppy.cp_util import *
+from collections import Counter
+from multiprocessing import Manager, Process
+
+stop_words = get_stopwords()
+
+def process_chunk(shared_chunks,word_count):    
+    while True:
+        try:
+            chunk = shared_chunks.pop(0)  # 从共享列表中取出一个数据块        
+            if chunk is None: break # 如果取出的是None，表示所有数据块已处理完毕
+            words = extract_str_words(chunk)            
+            for word in words:
+                if word not in stop_words:
+                    word_count[word] = word_count.get(word, 0) + 1
+        except Exception as e:
+            print(e)
+            break
+
+
+@timing_decorator
+def main():         
+    # 创建一个Manager实例    
+    manager = Manager() 
+    shared_chunks = manager.list()     
+    word_count = manager.dict()
+
+    # 读取文件并按块大小分割，将块添加到共享列表中  
+    chunk_size = 1024 * 10  # 假设每个块是10KB，可以根据需要调整  
+    with open(testfilepath, 'r', encoding='utf-8') as f:  
+        while True:  
+            chunk = f.read(chunk_size)  
+            if not chunk: break  
+            shared_chunks.append(chunk)
+        shared_chunks.append(None)         
+    print('-------------------',len(shared_chunks))
+    processes = [ Process( target=process_chunk, 
+                          args=(shared_chunks,word_count)) 
+                    for _ in range( 4 ) ]  # 假设启动4个工作进程    
+    for p in processes:  p.start()    
+    for p in processes:  p.join()
+
+    # 将Manager类型的字典转换为普通的字典，以便使用Counter  
+    word_count = dict(word_count)  
+    word_freqs = Counter(word_count).most_common(10)      
+    print_word_freqs(word_freqs)    
+
+
+if __name__ == '__main__':
+    main()

A 代码模式/13 多计算单元/数据共享/2 本地服务/2 服务进程_分包.py

@@ -0,0 +1,42 @@
+'''
+使用 multiprocessing.Manager:
+Manager 提供了一个可以在不同进程之间共享和修改的数据类型，如 list, dict, Namespace 等。
+它实际上是在背后启动了一个单独的服务器进程，其他进程通过代理来访问这些共享对象。
+'''
+# 使用 multiprocessing.Manager 来完成统计词频
+# 怎么得到最快的一个结果，是一个试错过程：X程创建数目多少、分片的大小 ...
+
+from cppy.cp_util import *
+from collections import Counter
+from multiprocessing import Manager, Process
+
+stop_words = get_stopwords()
+
+def process_chunk(chunk,word_count):    
+    words = [ w for w in chunk if ( not w in stop_words ) and len(w) >= 3 ]    
+    for word in words: # 非常化时间
+        word_count[word] = word_count.get(word, 0) + 1
+    # word_count.update( Counter(words) ) # 类型不起作用
+
+@timing_decorator
+def main():   
+    manager = Manager()
+    word_count = manager.dict()
+
+    chunks = get_chunks(testfilepath,2800)    
+    print('-------------------',len(chunks))
+    processes = []
+    for chunk in chunks:
+        p = Process(target=process_chunk, 
+                    args=(chunk,word_count) )
+        processes.append(p)
+        p.start()
+
+    for p in processes:  p.join()
+
+    word_count = dict(word_count)  
+    word_freqs = Counter(word_count).most_common(10)      
+    print_word_freqs(word_freqs)    
+
+if __name__ == '__main__':
+    main()

A 代码模式/13 多计算单元/数据共享/3 数据库/数据库.py

@@ -4,20 +4,10 @@ from cppy.cp_util import testfilepath,db_filename,extract_file_words
 
 # 数据库表结构
 TABLES = {
-    'documents': '''CREATE TABLE IF NOT EXISTS documents (
-                        id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
-                        name TEXT NOT NULL
-                    )''',
     'words': '''CREATE TABLE IF NOT EXISTS words (
-                    doc_id INTEGER NOT NULL,
+                    doc_name INTEGER NOT NULL,
-                    value TEXT NOT NULL,
+                    value TEXT NOT NULL
-                    FOREIGN KEY (doc_id) REFERENCES documents (id)
+                )''',    
-                )''',
-    'characters': '''CREATE TABLE IF NOT EXISTS characters (
-                        word_id INTEGER NOT NULL,
-                        value TEXT NOT NULL,
-                        FOREIGN KEY (word_id) REFERENCES words (id)
-                )'''
 }
 
 
@@ -33,15 +23,10 @@ def create_db_schema(connection):
 def load_file_into_database(path_to_file, connection):        
     words = extract_file_words( path_to_file )
 
-    c = connection.cursor()
+    doc_name = os.path.basename(testfilepath).split('.')[0]     
-    c.execute("INSERT INTO documents (name) VALUES (?)", (path_to_file,))
+    c = connection.cursor()        
-    doc_id = c.lastrowid
-
     for w in words:
-        c.execute("INSERT INTO words (doc_id, value) VALUES (?, ?)", (doc_id, w))
+        c.execute("INSERT INTO words (doc_name, value) VALUES (?, ?)", (doc_name, w))        
-        word_id = c.lastrowid
-        for char in w:
-            c.execute("INSERT INTO characters (word_id, value) VALUES (?, ?)", (word_id, char))
     connection.commit()
     c.close()
 
@@ -49,11 +34,9 @@ def load_file_into_database(path_to_file, connection):
 # 建数据库，处理数据入库
 #######################################################
 
-# 获取当前文件所在的目录  
-current_dir = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))   
 # 构造数据库文件的完整路径  
+current_dir = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))   
 db_file_path = os.path.join(current_dir, db_filename)    
-
 if os.path.exists(db_file_path):          
     os.remove(db_file_path)   
 
@@ -68,4 +51,11 @@ with sqlite3.connect(db_file_path) as connection:
     c = connection.cursor()
     c.execute("SELECT value, COUNT(*) as C FROM words GROUP BY value ORDER BY C DESC LIMIT 10")
     for row in c.fetchall():
-        print(row[0], '-', row[1])
+        print(row[0], '-', row[1])
+
+
+'''
+也可以把数据库看做解决共享数据的竞争死锁的办法
+不过本例中的计算太快
+用数据库共享数据成本太高
+'''        

A 代码模式/13 多计算单元/数据共享/4 网络/restful/app.py

@@ -0,0 +1,76 @@
+# -*- coding: utf-8 -*-
+from flask import Flask, request, jsonify, abort
+from functools import lru_cache
+from cppy.cp_util import *
+from functools import cache
+
+app = Flask(__name__)
+
+# 模拟数据库
+books_db = []
+
+# 用于缓存用户数据库的装饰器
+@lru_cache(maxsize=None)
+def get_books_db():
+    return books_db
+
+#查询所有资源
+@app.route('/books', methods=['GET'])
+def get_books():
+    return jsonify(get_books_db())
+
+#查询某个资源
+@app.route('/books/<int:book_id>', methods=['GET'])
+def get_book(book_id):
+    book = next((book for book in get_books_db() if book['id'] == book_id), None)
+    if book is None:
+        abort(404)
+    return jsonify(book['content'])
+
+
+# 创建或更新新资源
+@app.route('/books/<int:book_id>', methods=['PUT'])
+def update_book(book_id):
+    global books_db
+    book_to_update = request.json
+    print(book_to_update)
+    books_db = get_books_db()
+
+    book = next((book for book in books_db if book['id'] == book_id), None)
+
+    if book is None:
+        # 如果资源不存在，创建新资源
+        books_db.append(book_to_update)
+    else:
+        # 如果资源存在，更新资源
+        book.update(book_to_update)
+        # 清除缓存的数据库
+        cache.delete(get_books_db)
+
+    return jsonify(books_db), 200
+
+#操作一个资源
+@app.route('/books/<int:book_id>/word_frequency', methods=['GET'])
+def word_frequency(book_id):
+    global books_db
+    book = next((book for book in get_books_db() if book['id'] == book_id), None)
+    filepath = book['content']
+    word_list = extract_file_words(filepath)
+    word_frequency = get_frequencies(word_list)
+    word_frequency = sort_dict(word_frequency)
+    print_word_freqs(word_frequency)
+    return jsonify(word_frequency), 200
+
+@app.route('/books/<int:book_id>', methods=['DELETE'])
+def delete_book(book_id):
+    global books_db
+    books_db = [book for book in books_db if book['id'] != book_id]
+
+    if len(books_db) == len([l for l in books_db if l['id'] == book_id]):
+        abort(404)  # 用户不存在
+
+    return jsonify({'message': f'book {book_id} deleted'}), 200
+
+if __name__ == '__main__':
+    app.run(debug=True)
+

A 代码模式/13 多计算单元/数据共享/4 网络/restful/client.py

@@ -0,0 +1,45 @@
+# -*- coding: utf-8 -*-
+import requests
+from cppy.cp_util import *
+
+# 查询资源，得到空列表
+url = 'http://127.0.0.1:5000//books'
+response = requests.get(url)
+print(response.json())
+time.sleep(2)
+
+# - 创建一个1号资源
+print('创建一个1号资源')
+book_1 = {"id": 1, "title": "Python编程:从入门到实践", "content": testfilepath}
+url = 'http://127.0.0.1:5000/books/1'
+response = requests.put(url,json=book_1)
+time.sleep(2)
+
+# - 创建一个2号资源（修改testfilepaht变量）
+print('创建一个2号资源')
+testfilepath = testfilepath.replace('Prey.txt','Pride-and-Prejudice.txt')
+book_2 = {"id": 2, "title": "深入浅出计算机组成原理", "content": testfilepath}
+url = 'http://127.0.0.1:5000/books/2'
+response = requests.put(url,json=book_2)
+time.sleep(2)
+
+# - 创建一个3号资源（修改testfilepaht变量）正好有3个文件
+print('创建一个3号资源')
+testfilepath = testfilepath.replace('Pride-and-Prejudice.txt','test.txt')
+book_3 = {"id": 3, "title": "算法导论", "content": testfilepath}
+url = 'http://127.0.0.1:5000/books/3'
+response = requests.put(url,json=book_3)
+time.sleep(2)
+
+# - 查询资源，看到结果
+print('查询资源，看到结果')
+url = 'http://127.0.0.1:5000//books'
+response = requests.get(url)
+print(response.json())
+time.sleep(2)
+
+# - 操作1号资源，得到词频
+print('操作1号资源，得到词频')
+url = 'http://127.0.0.1:5000/books/1/word_frequency'
+response = requests.get(url)
+print_word_freqs(response.json())

A 代码模式/13 多计算单元/数据分包/1 mapreduce.py

@@ -0,0 +1,33 @@
+# -*- coding: utf-8 -*-
+from collections import Counter
+from cppy.cp_util import *
+from functools import reduce
+
+stop_words = get_stopwords()
+
+# map - reduce
+def process_chunk(chunk): # 过滤停用词    
+    words = [ w for w in chunk if ( not w in stop_words ) and len(w) >= 3 ]
+    return Counter(words)
+
+def merge_counts(count1,count2):
+    return count1 + count2    
+
+
+@timing_decorator
+def main():   
+    # 读数据，按1000个词一组分片
+    chunks = get_chunks(testfilepath,1000)
+
+    # 使用 map 方法和 process_chunk 函数处理每个分区
+    counts_list = list(map(process_chunk, chunks))
+    #  使用 reduce 和 merge_counts 函数统计所有分区的词频
+    total_counts = (reduce(merge_counts,counts_list))
+
+    # 输出最高频的n个词
+    print_word_freqs(total_counts.most_common(10))
+
+
+if __name__ == '__main__':
+    main()
+

A 代码模式/13 多计算单元/数据分包/2 多线程.py

@@ -0,0 +1,48 @@
+# -*- coding: utf-8 -*-
+from collections import Counter
+from cppy.cp_util import *
+from multiprocessing.pool import ThreadPool
+
+
+#
+# 多线程
+#
+stop_words = get_stopwords()
+
+def process_chunk(chunk):
+    # 过滤停用词    
+    words = [ w for w in chunk if ( not w in stop_words ) and len(w) >= 3 ]
+    return Counter(words)
+
+
+def merge_counts(counts_list):
+    """合并多个Counter对象的总和"""
+    return sum(counts_list, Counter())
+
+
+def thread_function(chunk, counts_list):
+    word_count = process_chunk(chunk)
+    counts_list.append(word_count)
+
+
+@timing_decorator
+def main():    
+    # 读数据，按1000个词一组分片
+    chunks = get_chunks(testfilepath,1000)
+
+    # 线程池    
+    pool = ThreadPool(len(chunks))  # 随意指定的线程数       
+
+    counts_list = pool.map(process_chunk, chunks)
+    pool.close()
+    pool.join()
+
+    # 合并计数
+    total_counts = merge_counts(counts_list)
+
+    # 输出最高频的n个词
+    print_word_freqs(total_counts.most_common(10))
+
+
+if __name__ == '__main__':
+    main()

A 代码模式/13 多计算单元/数据分包/3 多进程.py

@@ -0,0 +1,42 @@
+# -*- coding: utf-8 -*-
+import multiprocessing
+from collections import Counter
+from cppy.cp_util import *
+
+
+#
+# 多进程: 因为创建进程相比计算过程开销太大，结果最慢
+#
+stop_words = get_stopwords()
+
+def process_chunk(chunk):
+    # 过滤停用词    
+    words = [ w for w in chunk if ( not w in stop_words ) and len(w) >= 3 ]
+    return Counter(words)
+
+def merge_counts(counts_list):
+    """合并多个Counter对象的总和"""
+    return sum(counts_list, Counter())
+
+
+@timing_decorator
+def main():
+    # 读取文件内容，分割文件内容为多个块，每个块由一个进程处理    
+    chunks = get_chunks(testfilepath,1000)
+
+    # 使用多进程处理每个块
+    pool = multiprocessing.Pool(processes=multiprocessing.cpu_count())
+    counts_list = pool.map(process_chunk, chunks)
+    pool.close()
+    pool.join()
+
+    # 合并计数
+    total_counts = merge_counts(counts_list)
+
+    # 输出最高频的n个词
+    print_word_freqs(total_counts.most_common(10))
+
+
+if __name__ == '__main__':
+    main()   
+

A 代码模式/13 多计算单元/数据分包/4 抽象并发.py

@@ -2,24 +2,28 @@ import concurrent.futures
 from collections import Counter  
 import cppy.cp_util as util
 
+'''
+concurrent.futures模块为Python中的并发编程提供了一个统一接口,
+这个模块隐藏了低层次的线程和进程创建、同步和清理的细节,提供了一个更高层次的API来处理并发任务。
+当前版本推荐它与asyncio模块结合使用完成Python中的各种异步编程任务。
+'''
+stop_words = util.get_stopwords()
 
 class WordFrequencyAgent:  
     def __init__(self, words):          
         self.words = words  
   
-    def compute_word_frequency(self):          
+    def compute_word_frequency(self):
-        self.word_freq = Counter(self.words)  
+        words = [ w for w in self.words if ( not w in stop_words ) and len(w) >= 3 ]          
+        self.word_freq = Counter( words)  
   
     def get_word_frequency(self):  
         return self.word_freq
 
     
 # 将文本分割成多个部分，并为每个部分创建一个Agent
-def create_agents(words, num_agents = 4 ):  
+def create_agents( words ):          
-    text_chunks = [ words[i::num_agents] for i in range(num_agents) ]  
+    return [ WordFrequencyAgent(chunk) for chunk in words ]    
-    agents = [ WordFrequencyAgent(chunk) for chunk in text_chunks ]
-    return agents    
-
 
 def compute_all_word_frequencies(agents):  
     with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor() as executor:  
@@ -27,13 +31,7 @@ def compute_all_word_frequencies(agents):
         future_to_agent = {executor.submit(agent.compute_word_frequency): agent for agent in agents}  
         for future in concurrent.futures.as_completed(future_to_agent):  
             agent = future_to_agent[future]  
-            try:  
+            data = future.result()   # 词频被保存在agent中
-                # 获取计算结果，但不处理异常  
-                data = future.result()  
-            except Exception as exc:  
-                print(f'生成 {agent.text_chunk[:10]}... 的词频时出错: {exc}')  
-            # 词频已经被保存在agent中
-
 
 # 所有Agent计算完成后，合并它们的词频结果
 def merge_word_frequencies(agents):  
@@ -42,11 +40,13 @@ def merge_word_frequencies(agents):
         merged_freq.update(agent.get_word_frequency())  
     return merged_freq  
 
-
+@util.timing_decorator
-if __name__ == '__main__':       
+def main():   
-    words = util.extract_file_words(util.testfilepath) # 从文本抽词
+    words = util.get_chunks(util.testfilepath)
     agents = create_agents(words)  # 创建代理
     compute_all_word_frequencies(agents)  # 计算
     merged_word_freq = merge_word_frequencies(agents)   # 合并结果    
-    for (w, c) in merged_word_freq.most_common(10):  # 排序输出
+    util.print_word_freqs(merged_word_freq.most_common(10))  # 排序输出  
-        print(w, '-', c)
+
+if __name__ == '__main__':       
+  main()

A 代码模式/14 人机交互/1 终端/终端命令行/command_line_1.py

@@ -0,0 +1,46 @@
+import sys
+import re
+from collections import Counter
+
+# 使用  ： python command_line_1.py testfilepath 10
+
+# 清洗文本，移除标点符号并转换为小写
+def clean_text(text):
+    return re.sub(r'[^\w\s]', '', text).lower()
+
+# 统计词频
+def count_frequencies(text):
+    return Counter(word for word in clean_text(text).split())
+
+# 主函数
+def main():
+    # 检查命令行参数数量
+    if len(sys.argv) != 3:
+        print("Usage: python command_line_1.py <file_path> <n>")
+        sys.exit(1)
+
+    file_path = sys.argv[1]
+    n = int(sys.argv[2])
+
+    try:
+        # 打开文件并读取内容
+        with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as file:
+            text = file.read()
+
+        # 统计词频
+        frequencies = count_frequencies(text)
+
+        # 获取前n个最常见的单词
+        most_common = frequencies.most_common(n)
+
+        # 输出结果
+        for word, freq in most_common:
+            print(f"{word}: {freq}")
+
+    except FileNotFoundError:
+        print(f"File not found: {file_path}")
+    except ValueError as e:
+        print(f"Error: {e}")
+
+if __name__ == "__main__":
+    main()

A 代码模式/14 人机交互/1 终端/终端命令行/command_line_2.py

@@ -0,0 +1,48 @@
+import re
+from collections import Counter
+
+# 清洗文本，移除标点符号并转换为小写
+def clean_text(text):
+    return re.sub(r'[^\w\s]', '', text).lower()
+
+# 统计词频
+def count_frequencies(text):
+    return Counter(word for word in clean_text(text).split())
+
+# 交互式提示用户输入文件路径和前n个单词的数量
+def interactive_mode():
+    file_path = input("请输入文件路径 >> ")
+    try:
+        n = int(input("请输入你想要输出的前n个最常见单词的数量 >> "))
+        if n <= 0:
+            raise ValueError("数量必须大于0。")
+    except ValueError as e:
+        print(f"输入错误：{e}")
+        return
+
+    try:
+        # 打开文件并读取内容
+        with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as file:
+            text = file.read()
+
+        # 统计词频
+        frequencies = count_frequencies(text)
+
+        # 获取前n个最常见的单词
+        most_common = frequencies.most_common(n)
+
+        # 输出结果
+        for word, freq in most_common:
+            print(f"{word}: {freq}")
+    except FileNotFoundError:
+        print(f"文件未找到: {file_path}")
+    except Exception as e:
+        print(f"发生错误: {e}")
+
+# 主函数
+def main():
+    print("欢迎使用词频统计工具。")
+    interactive_mode()
+
+if __name__ == "__main__":
+    main()

A 代码模式/14 人机交互/3 Web/simpleWeb/app.py

@@ -0,0 +1,30 @@
+from flask import Flask, render_template, request, redirect, url_for
+from collections import Counter
+from cppy.cp_util import *
+import os
+
+app = Flask(__name__)
+
+@app.route('/', methods=['GET', 'POST'])
+def index():
+    if request.method == 'POST':
+        # 获取上传的文件
+        file = request.files['file']
+        
+        # 保存临时文件并读取内容
+        filename = os.path.join('/temp', file.filename)
+        file.save(filename)
+
+        # 计算词频
+        words = extract_file_words(filename)
+        word_counts = Counter(words)
+
+        # 删除临时文件
+        os.remove(filename)
+
+        return render_template('result.html', word_counts=word_counts.most_common())
+
+    return render_template('index.html')
+
+if __name__ == '__main__':
+    app.run(debug=True)

A 代码模式/14 人机交互/3 Web/simpleWeb/templates/index.html

@@ -0,0 +1,14 @@
+<!DOCTYPE html>
+<html lang="en">
+<head>
+    <meta charset="UTF-8">
+    <title>Upload Text File</title>
+</head>
+<body>
+    <h1>Upload a Text File to Count Word Frequencies</h1>
+    <form action="/" method="post" enctype="multipart/form-data">
+        <input type="file" name="file">
+        <input type="submit" value="Submit">
+    </form>
+</body>
+</html>

A 代码模式/14 人机交互/3 Web/simpleWeb/templates/result.html

@@ -0,0 +1,16 @@
+<!DOCTYPE html>
+<html lang="en">
+<head>
+    <meta charset="UTF-8">
+    <title>Word Frequencies</title>
+</head>
+<body>
+    <h1>Top Word Frequencies:</h1>
+    <ul>
+    {% for word, count in word_counts %}
+        <li>{{ word }}: {{ count }}</li>
+    {% endfor %}
+    </ul>
+    <a href="{{ url_for('index') }}">Back to Upload</a>
+</body>
+</html>

A 代码模式/15 工程化/1 复用/函数调用复用.py

@@ -23,9 +23,9 @@ top_10_words = calculate_word_frequency(testfilepath)
 print_word_freqs(top_10_words)
 
 '''
-python 提供了一种缓存调用函数的机制
+Python 提供了一个缓存调用函数的装饰器
-import functools  
+import functools
-  
+
 # 使用 functools.lru_cache 缓存结果  
 @functools.lru_cache(maxsize=None)  
 def calculate_word_frequency(file_path):

A 代码模式/15 工程化/1 复用/对象复用.py

@@ -0,0 +1,34 @@
+# 创建对象是消耗资源的，如果发现对象已经存在，可以返回引用，不创造新对象 。设计模式中这个做法叫享元
+from cppy.cp_util import *
+
+#享元类
+class WordFrequencyController():
+    def __init__(self, controllertype,filepath ):
+        word_list = extract_file_words(filepath)
+        word_freq = get_frequencies(word_list)
+        self.word_freq = sort_dict(word_freq)
+        self.number = controllertype
+    def print_word_freqs( self ):
+        print_word_freqs( self.word_freq,self.number)        
+
+#享元工厂
+class WordFrequencyControllerFactory():
+    def __init__(self):
+        self.types = {}
+
+    def get_WordFrequencyController(self, number,testfilepath):
+        if number not in self.types:
+            self.types[number] = WordFrequencyController(number,testfilepath) # 创建新的对象
+            print('new obj: ','*'*30,number)                        
+        else:
+            print('ref obj: ','*'*30,number)
+        return self.types[number] # 重复使用已存在的对象
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    factory = WordFrequencyControllerFactory()
+    for number in [ 1,3,5,3,5,7 ]:
+        WordFrequency = factory.get_WordFrequencyController(number,testfilepath)
+        # print(flush=True)
+        WordFrequency.print_word_freqs()
+    

A 代码模式/15 工程化/2 松耦合/1 观察者/1 观察者.py

@@ -0,0 +1,64 @@
+'''
+入门级示例，是用来帮助理解其他例子
+
+把观察者挂到自己的处理队列上
+适当时机调用所有队列上的约定的观察者的 update 方法
+如果观察者有多个职能参与不同的任务链，不一定要统一命名update方法
+
+这是一个示例性质的原型，具体环境下需要调整
+'''
+
+import collections  
+from abc import ABC, abstractmethod  
+from cppy.cp_util import *
+
+# 定义观察者接口 ，在 Pyhon中并不是必须
+class Observer(ABC):
+    @abstractmethod
+    def update(self, word):
+        pass
+  
+# 定义具体观察者类，用于统计词频  
+class WordFrequencyObserver(Observer):  
+    def __init__(self):  
+        self.word_count = collections.Counter()          
+  
+    def update(self, word):  
+        self.word_count[word] += 1  
+
+  
+# 定义主题类  
+class WordSubject:  
+    def __init__(self):  
+        self.observers = []  
+  
+    def attach(self, observer):  
+        self.observers.append(observer)  
+  
+    def notify(self, word):  
+        for observer in self.observers:  
+            observer.update(word)  
+  
+  
+# 主函数  
+def main(testfilepath, top_n = 10 ):  
+    stopwords = get_stopwords()  
+    subject = WordSubject()  
+  
+    # 创建一个观察者并附加到主题  
+    observer = WordFrequencyObserver()  
+    subject.attach(observer)  
+  
+    # 处理文件      
+    wordlist = re_split( read_file(testfilepath) )
+    for word in wordlist:  
+        if word not in stopwords:  
+            subject.notify(word)  # 通知
+  
+    # 打印最高的N个词频  
+    top_words = observer.word_count.most_common(top_n) 
+    print_word_freqs(top_words)
+    
+  
+if __name__ == "__main__":          
+    main( testfilepath )

A 代码模式/15 工程化/2 松耦合/1 观察者/2 观察者.py

@@ -0,0 +1,69 @@
+
+'''
+本例的基本模式还是观察者
+基类 Subject 提供注册和提醒注册上的对象提醒机制
+
+因为函数和参数混杂在一起传递，使得各个模块的处理结构其实是 case by case
+'''
+
+from collections import Counter
+from typing import List
+from cppy.cp_util import *
+
+class Subject:
+    def register_handler(self, handler: callable, *args, **kwargs):
+        self.handler = handler
+        self.args = args
+        self.kwargs = kwargs
+
+    def notify(self, *args, **kwargs):
+        self.handler( self.data, *self.args, **self.kwargs)
+        
+
+
+# 组件一：TextLoader - 负责读取文本并过滤停用词
+class TextLoader(Subject):
+    def load_text(self, filename: str) -> List[str]:
+        return extract_file_words(filename)
+
+    def notify(self, *args, **kwargs):
+        filename = args[0]
+        self.data = self.load_text(filename)
+        super().notify(self.data, *args, **kwargs)        
+
+
+# 组件二：WordCounter - 计算词频
+class WordCounter(Subject):
+    def count_words(self, words: List[str]) -> dict:
+        return Counter(words)
+
+    def notify(self, *args, **kwargs ):
+        words = args[0] 
+        self.data = self.count_words(words)        
+        super().notify(self.data, *args, **kwargs)
+
+
+# 组件三：TopWordsPresenter - 排序并输出前10个词
+class TopWordsPresenter(Subject):    
+    def notify(self, words,*args, **kwargs):                
+        n = args[0]                   
+        top_words = words.most_common(n)
+        print_word_freqs( top_words )
+
+
+# 主程序逻辑
+def main():
+    loader = TextLoader()
+    counter = WordCounter()
+    presenter = TopWordsPresenter()
+
+    # 注册事件处理器
+    loader.register_handler(counter.notify)
+    counter.register_handler( presenter.notify,10 )
+
+    # 触发加载文本并开始流程
+    loader.notify(testfilepath)
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    main()

A 代码模式/15 工程化/2 松耦合/1 观察者/3 注册回调.py

@@ -0,0 +1,86 @@
+################ 待整理 
+'''
+注册者 = 观察者
+
+每个组件提供注册消息接口和注册消息动作
+
+在其它单元上注册自己对于特定事件（消息）的响应函数
+同时负责自己的注册队列的序贯调用
+Python 中有一个Callable类型，可以用来判断是否是可以回调类型
+from typing import Callable
+
+这是一个示例性质的原型，具体分布式环境下需要调整
+'''
+
+from collections import defaultdict
+from cppy.cp_util import *
+
+#
+#  event_manager
+#
+class EventManager:
+    def __init__(self):
+        self.load_handlers = []  # 用于加载文件的事件处理器
+        self.process_handlers = []  # 用于处理数据的事件处理器
+        self.end_handlers = []  # 用于结束流程的事件处理器        
+
+    def register_load_event(self, handler):
+        self.load_handlers.append(handler)
+
+    def register_process_event(self, handler):
+        self.process_handlers.append(handler)
+
+    def register_end_event(self, handler):
+        self.end_handlers.append(handler)
+    
+    # 运行框架，按顺序执行注册的事件处理器
+    def run(self, file_path):
+        for handler in self.load_handlers:        handler(file_path)
+        for handler in self.process_handlers:     handler()
+        for handler in self.end_handlers:         handler()
+
+
+#
+# 功能组件
+#
+# 定义数据存储类，用于模拟文件内容的加载和处理
+class TextData:        
+    _word_event_handlers = []
+
+    def __init__( self, event_manager ):
+        self._stop_words = get_stopwords()                
+        event_manager.register_load_event(self.__load)
+        event_manager.register_process_event(self.__process_words)
+
+    def __load(self, path_to_file):        
+        self._data = re_split( read_file(path_to_file) )    
+
+    def __process_words(self):
+        for word in self._data:            
+            if word not in self._stop_words:
+                for handler in self._word_event_handlers:
+                    handler(word)
+
+    def register_word_event(self, handler):
+        self._word_event_handlers.append(handler)
+
+
+class WordFrequencyCounter:
+    def __init__(self, event_manager, data_storage):
+        self._word_freqs = defaultdict(int) # 存储单词频率
+        data_storage.register_word_event(self.__increment_count) # 注册单词事件
+        event_manager.register_end_event(self.__print_freqs) # 注册结束事件
+
+    def __increment_count(self, word):
+        self._word_freqs[word] += 1
+
+    def __print_freqs(self):
+        print_word_freqs ( sort_dict (self._word_freqs) )       
+
+
+if __name__ == '__main__':
+    em = EventManager()    
+    data_storage = TextData(em)
+    word_freq_counter = WordFrequencyCounter(em, data_storage)
+
+    em.run(testfilepath)

A 代码模式/15 工程化/2 松耦合/1 观察者/4 订阅发布.py

@@ -0,0 +1,107 @@
+################ 待整理 
+
+from cppy.cp_util import *
+'''
+订阅者 = 注册者 = 观察者
+
+注册回调的一个变体
+要点是：中心化、统一化
+
+为了简化消息订阅可能形成的复杂性，
+提供一个中心消息管理器统一负责消息的订阅和回调
+各个功能组件只是完成自己的功能，
+在中心管理器上订阅消息挂到自己响应的处理函数上
+
+总结，相比较的改变：
+- 注册的时候，通过提供一个类型字段标识不同消息
+- 其它实体不做注册和做回调，统一这两个功能到一个中心单元
+
+这是一个示例性质的原型，具体分布式环境下需要调整
+'''
+from collections import defaultdict
+#################################################
+# Event Manager
+#################################################
+class EventManager:
+    def __init__(self):
+        self._subs = defaultdict(list)
+
+    def subscribe(self, event_type, handler):
+        self._subs[event_type].append(handler)
+
+    def publish(self, event):
+        event_type = event[0]        
+        for handle in self._subs.get(event_type, []):  
+            handle(event)
+
+#################################################
+# Application Entities
+#################################################
+class DataStorage:    
+    def __init__(self, event_manager):
+        self._event_manager = event_manager
+        self._event_manager.subscribe('load', self._load)
+        self._event_manager.subscribe('start', self.produce_words)
+
+    def _load(self, event):        
+        self._data = extract_file_words( event[1] )
+
+    def produce_words(self, _):        
+        for word  in self._data:
+            self._event_manager.publish(('word', word ))
+        self._event_manager.publish(('eof', None))
+
+class StopWordFilter:    
+    def __init__(self, event_manager):        
+        self._event_manager = event_manager
+        self._event_manager.subscribe('load', self.load_stop_words)
+        self._event_manager.subscribe('word', self.filter_word)
+        self._stop_words = set()
+
+    def load_stop_words(self, _ ):        
+        self._stop_words = set( get_stopwords() )
+
+    def filter_word(self, event):
+        word = event[1]
+        if word not in self._stop_words:
+            self._event_manager.publish(('valid_word', word))
+
+class WordFrequencyCounter:    
+    def __init__(self, event_manager):        
+        self._event_manager = event_manager
+        self._event_manager.subscribe('valid_word', self.count_word)
+        self._event_manager.subscribe('print', self.print_freqs)
+        self._word_freqs = {}
+
+    def count_word(self, event):
+        word = event[1]
+        self._word_freqs[word] = self._word_freqs.get(word, 0) + 1        
+
+    def print_freqs(self, _ ):
+        print_word_freqs ( sort_dict (self._word_freqs) )      
+      
+class WordFrequencyApp:
+    def __init__(self, event_manager):
+        self._event_manager = event_manager
+        self._event_manager.subscribe('run', self.start_application)
+        self._event_manager.subscribe('eof', self.stop_application)
+
+    def start_application(self, event):
+        path_to_file = event[1]
+        self._event_manager.publish(('load', path_to_file))
+        self._event_manager.publish(('start', ))
+
+    def stop_application(self, _ ):
+        self._event_manager.publish(('print', ))
+
+
+def main():    
+    event_manager  = EventManager()
+    DataStorage( event_manager )
+    StopWordFilter( event_manager )
+    WordFrequencyCounter( event_manager )
+    WordFrequencyApp( event_manager )
+    event_manager.publish(('run', testfilepath ))
+
+if __name__ == "__main__":
+    main()    

A 代码模式/15 工程化/2 松耦合/1 观察者/readme.MD

@@ -0,0 +1,9 @@
+
+注册
+- 解耦合：通过回调函数，可以将不同部分的代码逻辑分离，降低模块之间的耦合度。
+- 主动通信：注册回调模式实现了下层模块与上层模块之间的主动通信。当下层模块发生特定事件或满足特定条件时，可以主动调用上层模块注册的回调函数，而不需要上层模块不停地轮询下层模块的状态。
+
+- 异步处理：回调函数常用于异步操作的响应处理，可以在主线程之外执行耗时操作，提升程序的效率和响应速度。
+- 简化设计：在某些情况下，使用回调函数可以避免复杂的控制流设计，使代码更加简洁明了。
+
+- 适应变化：随着项目的发展，需求可能会发生变化。注册回调模式使得在不影响现有代码的基础上，容易添加新功能或修改现有逻辑。

A 代码模式/15 工程化/2 松耦合/2 消息链/1 只有消息接口.py

@@ -0,0 +1,98 @@
+################ 待整理 
+''' 
+应用场景针对各个组件的 notify 方法发指令来驱动所有工作
+这是一个示例性质的原型，具体分布式环境下需要调整
+
+notify 用了四种写法，是和本主题无关的测试
+'''
+from cppy.cp_util import *
+from collections import defaultdict
+
+badmsg = lambda : exec ('''  raise Exception("Message not understood " , action ) ''')
+class fff:
+    def __init__(self, d):
+        self._data = defaultdict( badmsg )
+        self._data.update(d)
+
+    def __getitem__(self, key):        
+        return self._data[key]
+
+
+class DataStorageMod():    
+    def __init__(self):
+        self._data = []
+
+    def notify(self, action, *args):
+        return {
+            'init': lambda : self._init,
+            'words': lambda : self._words
+        }.get( action , badmsg )()(*args)
+
+    def _init(self, path_to_file):
+        self._data = re_split( read_file(path_to_file) )
+
+    def _words(self):
+        return self._data
+   
+
+class StopWordMod():    
+    _stop_words = []
+
+    def notify(self, action, *args):
+        return {  'init': self._init,
+          'is_stop_word': self._is_stop_word
+        }[ action ](*args)  
+ 
+    def _init(self):        
+        self._stop_words = get_stopwords()  
+
+    def _is_stop_word(self, wordx):
+        return wordx in self._stop_words
+
+
+class WordFrequencyMod():    
+    _word_freqs = {}
+
+    def notify(self, action, *args):        
+        return fff( {
+            'increment_count':  lambda : self._increment_count,
+            'sorted':           lambda : self._sorted
+        })[ action ]()(*args)
+ 
+    def _increment_count(self, word):    
+        self._word_freqs[word] = self._word_freqs.get(word,0) + 1
+        
+    def _sorted(self):        
+        return sort_dict(self._word_freqs)
+
+
+class ScenarioManager():
+
+    def notify(self, action, *args):
+        if action == 'init':
+            return self._init( *args)
+        elif action == 'run':
+            return self._run()
+        else:
+            raise Exception("Message not understood " + action )
+ 
+    def _init(self, path_to_file):
+        self._storage_manager = DataStorageMod()
+        self._stop_word_manager = StopWordMod()
+        self._word_freq_manager = WordFrequencyMod()
+        self._storage_manager.notify('init', path_to_file)
+        self._stop_word_manager.notify('init')
+
+    def _run(self):
+        for word  in self._storage_manager.notify('words'):
+            if not self._stop_word_manager.notify('is_stop_word', word):
+                self._word_freq_manager.notify('increment_count', word )
+
+        word_freqs = self._word_freq_manager.notify('sorted')        
+        print_word_freqs(word_freqs)        
+
+
+if __name__ == '__main__':
+    sm = ScenarioManager()
+    sm.notify('init', testfilepath)
+    sm.notify('run')

A 代码模式/15 工程化/2 松耦合/2 消息链/2 调用链.py

@@ -0,0 +1,24 @@
+from cppy.cp_util import *
+
+# 这个例子没有实际意义，是用来帮助理解其他例子
+# 主程序只需要启动第一个动作，后面的顺序逻辑写到各个函数里面了
+
+def readfile(file_path, func):
+    data = read_file(file_path)
+    func(data, frequencies)
+
+def extractwords(str_data,func):       
+    func(extract_str_words(str_data), sort)
+
+def frequencies(word_list, func):
+    wf = get_frequencies(word_list)    
+    func(wf, printall)
+
+def sort(wf, func):
+    func(sort_dict(wf), None)
+
+def printall(word_freqs, _ ):
+    print_word_freqs(word_freqs) 
+
+if __name__ == "__main__":
+    readfile(testfilepath, extractwords)

A 代码模式/15 工程化/2 松耦合/2 消息链/3 消息链.py

@@ -0,0 +1,102 @@
+'''
+后续组件挂载到前序组件后续链上
+仅提供 self.next_observer 的抽象关系
+后续组件接到指令和数据，自己决定动作
+
+理论上每个组件可以参与到多个生产队列
+
+本例使用了类来封装消息，相对于字符串理论上提供了更丰富的扩展可能
+这是一个示例性质的原型，具体环境下需要调整
+'''
+
+from collections import Counter  
+from typing import List,  Dict  
+from cppy.cp_util import *
+
+# 定义消息类型  
+class Message:  
+    def __init__(self, data):  
+        self.data = data  
+  
+class TokenizedText(Message):  
+    pass  
+  
+class FilteredText(Message):  
+    pass  
+  
+class WordFrequency(Message):  
+    pass  
+  
+# 定义观察者接口  
+class Observer:  
+    def notify(self, message: Message):  
+        pass  
+  
+# 切词订阅者  
+class TokenizerSubscriber(Observer):  
+    def __init__(self, next_observer: Observer):  
+        self.next_observer = next_observer  
+      
+    def notify(self, message: Message):  
+        if not isinstance(message.data, str):  
+            return  
+        tokenized_text = re_split(message.data)  
+        self.next_observer.notify(TokenizedText(tokenized_text))  
+  
+# 停用词订阅者  
+class StopWordsRemoverSubscriber(Observer):  
+    def __init__(self, next_observer: Observer, stop_words: List[str]):  
+        self.next_observer = next_observer  
+        self.stop_words = set(stop_words)  
+      
+    def notify(self, message: Message):  
+        if not isinstance(message, TokenizedText):  
+            return  
+        filtered_text = [word for word in message.data if word not in self.stop_words and len(word)>2 ]  
+        self.next_observer.notify(FilteredText(filtered_text))  
+  
+# 词频统计订阅者  
+class WordFrequencyCalculatorSubscriber(Observer):  
+    def __init__(self, next_observer: Observer):  
+        self.next_observer = next_observer          
+
+    def notify(self, message: Message):          
+        if not isinstance(message, FilteredText):  
+            return  
+        word_freq = Counter(message.data)          
+        self.next_observer.notify( WordFrequency(word_freq) )
+        
+  
+# 输出前N个词订阅者  
+class TopNWordsDisplaySubscriber(Observer):  
+    def __init__(self, n: int):  
+        self.n = n  
+      
+    def notify(self, message: Message):  
+        if not isinstance(message, WordFrequency):  
+            return          
+        print_word_freqs( message.data.most_common(self.n) )
+        
+  
+# 模拟发布者  
+def publish_text(text: str, observers: List[Observer]):  
+    for observer in observers:  
+        observer.notify(Message(text))  
+  
+# 主函数  
+def main():  
+    text = read_file()
+    
+    stop_words = get_stopwords()
+  
+    # 创建订阅者链  
+    display_subscriber = TopNWordsDisplaySubscriber( n=10 )  
+    freq_subscriber = WordFrequencyCalculatorSubscriber(display_subscriber)  
+    stop_words_subscriber = StopWordsRemoverSubscriber(freq_subscriber, stop_words)  
+    tokenizer_subscriber = TokenizerSubscriber(stop_words_subscriber)  
+  
+    # 发布文本  
+    publish_text(text, [tokenizer_subscriber])  
+  
+if __name__ == "__main__":  
+    main()

A 代码模式/15 工程化/2 松耦合/2 消息链/4 消息队列.py

@@ -1,26 +1,34 @@
+################ 待整理 
+''' 
+多线程各个模块比较乱的但是协作序贯的完成了数据处理
+各个组件完全不能互操作，仅依靠队列发消息进行协作
+
+适合环节多，数据可分块，有IO-计算性能设计考量要求，让各个模块自己适应调整
+在某些情况下，可以避免复杂的控制流设计，使代码简洁
+'''
+
 from threading import Thread
 from queue import Queue
 from cppy.cp_util import *
 
-class ActiveWFObject(Thread):
+class ThreadObject(Thread):
     def __init__(self):
         super().__init__()
         self.queue = Queue()
-        self._stopMe = False
+        self._over = False
         self.start()
 
     def run(self):
-        while not self._stopMe:
+        while not self._over:
             message = self.queue.get()
             self._dispatch(message)
-            if message[0] == 'die':
+            if message[0] == 'over':
-                self._stopMe = True
+                break
 
 def send(receiver, message):
     receiver.queue.put(message)
 
-class DataStorageManager(ActiveWFObject):
+class TxtManager(ThreadObject):    
-    """ Models the contents of the file """
     _data = ''
 
     def _dispatch(self, message):
@@ -28,23 +36,21 @@ class DataStorageManager(ActiveWFObject):
             self._init(message[1:])
         elif message[0] == 'send_word_freqs':
             self._process_words(message[1:])
-        else:
+        else:            
-            # forward
             send(self._stop_word_manager, message)
  
     def _init(self, message):
-        path_to_file = message[0]
+        self._data = extract_file_words(message[0])
-        self._stop_word_manager = message[1]    
+        self._stop_word_manager = message[1]            
-        self._data = extract_file_words(path_to_file)
 
     def _process_words(self, message):
         recipient = message[0]        
         for w in self._data:
             send(self._stop_word_manager, ['filter', w])
-        send(self._stop_word_manager, ['top10', recipient])
+        send(self._stop_word_manager, ['topWord', recipient])
+
 
-class StopWordManager(ActiveWFObject):
+class FilterManager(ThreadObject):    
-    """ Models the stop word filter """
     _stop_words = []
 
     def _dispatch(self, message):
@@ -52,8 +58,7 @@ class StopWordManager(ActiveWFObject):
             self._init(message[1:])
         elif message[0] == 'filter':
             return self._filter(message[1:])
-        else:
+        else:            
-            # forward
             send(self._word_freqs_manager, message)
  
     def _init(self, message):        
@@ -65,31 +70,29 @@ class StopWordManager(ActiveWFObject):
         if word not in self._stop_words:
             send(self._word_freqs_manager, ['word', word])
 
-class WordFrequencyManager(ActiveWFObject):
+class WFManager(ThreadObject):    
-    """ Keeps the word frequency data """
     _word_freqs = {}
 
     def _dispatch(self, message):
         if message[0] == 'word':
             self._increment_count(message[1:])
-        elif message[0] == 'top10':
+        elif message[0] == 'topWord':
-            self._top10(message[1:])
+            self._topWord(message[1:])
  
     def _increment_count(self, message):
         word, = message
         self._word_freqs[word] = self._word_freqs.get(word, 0) + 1
 
-    def _top10(self, message):
+    def _topWord(self, message):
         recipient = message[0]
         freqs_sorted = sort_dict ( self._word_freqs )
-        send(recipient, ['top10', freqs_sorted])
+        send(recipient, ['topWord', freqs_sorted])
-
-class WordFrequencyController(ActiveWFObject):
 
+class MyController(ThreadObject):
     def _dispatch(self, message):
         if message[0] == 'run':
             self._run(message[1:])
-        elif message[0] == 'top10':
+        elif message[0] == 'topWord':
             self._display(message[1:])
         else:
             raise Exception("Message not understood " + message[0])
@@ -101,20 +104,20 @@ class WordFrequencyController(ActiveWFObject):
     def _display(self, message):
         word_freqs, = message
         print_word_freqs( word_freqs)        
-        send(self._storage_manager, ['die'])
+        send(self._storage_manager, ['over'])
-        self._stopMe = True
+        self._over = True
 
 
-if __name__ == '__main__':
+if __name__ == '__main__':    
-    word_freq_manager = WordFrequencyManager()
+    word_freq_manager = WFManager()
-    stop_word_manager = StopWordManager()
+    stop_word_manager = FilterManager()
-    storage_manager = DataStorageManager()
+    storage_manager = TxtManager()
+    wfcontroller = MyController()
 
-    send(stop_word_manager, ['init', word_freq_manager])
     send(storage_manager, ['init', testfilepath, stop_word_manager])
-
+    send(stop_word_manager, ['init', word_freq_manager])        
-    wfcontroller = WordFrequencyController()
     send(wfcontroller, ['run', storage_manager])
 
-    # Wait for the active objects to finish
+    # 等待所有管理器完成工作
-    [t.join() for t in [word_freq_manager, stop_word_manager, storage_manager, wfcontroller]]
+    threads = [word_freq_manager, stop_word_manager, storage_manager, wfcontroller]
+    for thread in threads:  thread.join()

A 代码模式/15 工程化/2 松耦合/3 微服务/client_app.py

@@ -0,0 +1,25 @@
+import requests
+from cppy.cp_util import *
+
+def main():
+    # 读测试文件的内容
+    content = read_file()
+
+    # 抽词
+    tokenize_response = requests.post("http://localhost:7770/tokenize", json={"text": content})
+    words = tokenize_response.json()["words"]
+
+    # 计算词频
+    count_response = requests.post("http://localhost:7771/count", json={"words": words})
+    word_count = count_response.json()["word_count"]
+
+    # 排序
+    sort_response = requests.post("http://localhost:7772/sort", json={"word_count": word_count})
+    top_10_words = sort_response.json()["top_10_words"]
+
+    print("Top 10 words:")
+    print_word_freqs(top_10_words)
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    main()

A 代码模式/15 工程化/2 松耦合/3 微服务/counter_service.py

@@ -0,0 +1,14 @@
+from fastapi import FastAPI
+from collections import Counter
+from cppy.cp_util import *
+import uvicorn
+
+app = FastAPI()
+
+@app.post("/count")
+async def count(words_list: dict):  # {"words": ["word1", "word2", ...]}
+    word_count = Counter(words_list["words"])
+    return {"word_count": dict(word_count)}
+
+if __name__ == "__main__":
+    uvicorn.run(app, host="127.0.0.1", port= 7771)

A 代码模式/15 工程化/2 松耦合/3 微服务/sorter_service.py

@@ -0,0 +1,13 @@
+from fastapi import FastAPI
+import uvicorn
+
+app = FastAPI()
+
+@app.post("/sort")
+async def sort(word_count_dict: dict):
+    sorted_word_count = sorted(word_count_dict["word_count"].items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)
+    top_10_words = sorted_word_count[:10]
+    return {"top_10_words": top_10_words}
+
+if __name__ == "__main__":
+    uvicorn.run(app, host="127.0.0.1", port= 7772)

A 代码模式/15 工程化/2 松耦合/3 微服务/tokenizer_service.py

@@ -0,0 +1,13 @@
+from fastapi import FastAPI
+from cppy.cp_util import *
+import uvicorn
+
+app = FastAPI()
+
+@app.post("/tokenize")
+async def tokenize(text: str):
+    words = extract_str_words(text)
+    return {"words": words}
+
+if __name__ == "__main__":
+    uvicorn.run(app, host="127.0.0.1", port= 7770)

A 代码模式/15 工程化/2 松耦合/4 插件/config.ini

@@ -0,0 +1,5 @@
+
+
+[Plugins]
+;; Options: plugins/f1.pyc, plugins/f2.pyc
+frequencies = plugins/f2.pyc

A 代码模式/15 工程化/2 松耦合/4 插件/plugin.py

@@ -0,0 +1,30 @@
+import configparser, importlib.machinery
+from cppy.cp_util import *
+
+class PluginManager:
+    def __init__(self):
+         self.plugins = {}
+
+    def load_plugins(self):        
+        _dir = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))  
+        os.chdir(_dir)   
+
+        config = configparser.ConfigParser()
+        config.read("config.ini")    
+
+        frequencies_plugin = config.get("Plugins", "frequencies")
+        
+        # 加载插件
+        self.plugins['word_freqs'] = importlib.machinery.SourcelessFileLoader('', frequencies_plugin).load_module()
+
+    def get_plugin(self, name):
+        return self.plugins.get(name)
+
+
+# 创建 PluginManager 实例
+plugin_manager = PluginManager()
+plugin_manager.load_plugins()
+
+wordlist = extract_file_words(testfilepath)  # 提取文件中的单词
+word_freqs = plugin_manager.get_plugin('word_freqs').top_word(wordlist)  # 调用实例方法
+print_word_freqs(word_freqs)  # 打印词频

A 代码模式/15 工程化/2 松耦合/4 插件/plugins-src/buildingPyc.py

@@ -0,0 +1,28 @@
+import py_compile
+
+py_compile.compile('f1.py')
+py_compile.compile('f2.py')
+
+import os
+import shutil
+
+# 设置源目录和目标目录
+source_dir = os.path.join(os.path.dirname(__file__), '__pycache__')  # 当前目录下的 __pycache__ 目录
+target_dir = os.path.join(os.path.dirname(__file__), '..', 'plugins')  # 上一级目录下的 plugins 目录
+
+# 确保目标目录存在
+os.makedirs(target_dir, exist_ok=True)
+
+# 遍历源目录中的所有 .pyc 文件
+for filename in os.listdir(source_dir):
+    if filename.endswith('.pyc'):
+        # 提取文件名的前两个字符
+        new_filename = filename[:2]
+        # 构建源文件和目标文件的完整路径
+        source_file = os.path.join(source_dir, filename)
+        target_file = os.path.join(target_dir, new_filename + '.pyc')
+        # 拷贝文件
+        shutil.copyfile(source_file, target_file)
+        # 删除原始文件
+        os.remove(source_file)
+        print(f"Copied {filename} to {target_file} and removed original file.")

A 代码模式/15 工程化/2 松耦合/4 插件/plugins-src/f1.py

@@ -1,6 +1,8 @@
+# -*- coding: utf-8 -*-
+
 import operator
 
-def top25(word_list):
+def top_word(word_list):
     word_freqs = {}
     for w in word_list:
         if w in word_freqs:

A 代码模式/15 工程化/2 松耦合/4 插件/plugins-src/f2.py

@@ -0,0 +1,8 @@
+# -*- coding: utf-8 -*-
+
+import  collections
+
+def top_word(word_list):
+    counts = collections.Counter( word_list )
+    return counts.most_common(10)
+

A 代码模式/15 工程化/3 类型申明/参数类型申明.py

@@ -0,0 +1,16 @@
+import cppy.cp_util as util
+
+
+def extract_words(path_to_file:str) -> list:    
+    return util.extract_file_words(path_to_file)
+
+def frequencies( word_list:list ) -> dict :
+    return util.get_frequencies(word_list)
+
+def sort(word_freq:dict) -> list : 
+    return util.sort_dict(word_freq)
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    word_freqs = sort( frequencies(extract_words( util.testfilepath )) )
+    util.print_word_freqs(word_freqs)

A 代码模式/15 工程化/4 对象接口/tf-14B.py

@@ -27,7 +27,7 @@ class IWordFrequencyCounter(metaclass=abc.ABCMeta):
 # 类实现
 #
 class DataStorageManager1:    
-    def __init__(self, path_to_file):
+    def __init__(self, path_to_file):        
         self._data = read_file(path_to_file)        
         self._data = re_split(self._data)
 

A 代码模式/15 工程化/5 对象属性 .py

@@ -0,0 +1,36 @@
+from cppy.cp_util import *
+from dataclasses import dataclass
+from collections import Counter
+import re
+
+@dataclass
+class WordFrequency:
+    text: str
+    stop_words: set = None
+
+    def __post_init__(self):
+        # 如果未提供停用词表
+        if self.stop_words is None:
+            self.stop_words = get_stopwords()
+
+    def tokenize(self):
+        # 分词并去除停用词
+        words = re.findall(r'\b\w+\b', self.text.lower())
+        filtered_words = [word for word in words if word not in self.stop_words and len(word)>2]
+        return filtered_words
+    
+    def get_top_n(self, n=10):
+        # 计算词频
+        word_freqs = Counter(self.tokenize())
+        return word_freqs.most_common(n)
+
+
+# 使用示例
+if __name__ == '__main__':
+    # 创建WordFrequency实例
+    text = read_file()    
+    word_freq = WordFrequency( text )
+
+    # 获取并打印词频
+    top_words = word_freq.get_top_n()
+    print_word_freqs(top_words) 

A 代码模式/16 其它/2 异常/2 时间停止在那一刻.py

@@ -3,25 +3,25 @@ from cppy.cp_util import *
 
 
 def extract_words(path_to_file):
-    assert(type(path_to_file) is str), "I need a string!" 
+    assert(type(path_to_file) is str), "Must be a string!" 
-    assert(path_to_file), "I need a non-empty string!" 
+    assert(path_to_file), "Must be a non-empty string!" 
 
     try:
         with open(path_to_file,encoding='utf-8') as f:
             str_data = f.read()
     except IOError as e:
-        print("I/O error({0}) when opening {1}: {2}! I quit!".format(e.errno, path_to_file, e.strerror))
+        print("I/O error({0}) when opening {1}: {2}".format(e.errno, path_to_file, e.strerror))
         raise e    
     
     return re_split(str_data)
 
 def remove_stop_words(word_list):
-    assert(type(word_list) is list), "I need a list!"
+    assert(type(word_list) is list), "Must be a list!"
 
     try:
         stop_words = get_stopwords()
     except IOError as e:
-        print("I/O error({0}) opening stops_words.txt: {1}! I quit!".format(e.errno, e.strerror))
+        print("I/O error({0}) opening stops_words.txt: {1}".format(e.errno, e.strerror))
         raise e
             
     return [w for w in word_list if not w in stop_words]

A 代码模式/16 其它/2 异常/3 所有错误的应对.py

@@ -0,0 +1,25 @@
+from cppy.cp_util import *
+
+
+def extractWords(path_to_file):
+    assert(type(path_to_file) is str), "Must be a string" 
+    assert(path_to_file), "Must be a non-empty string"         
+    return extract_file_words(path_to_file)
+
+def frequencies(word_list):
+    assert(type(word_list) is list), "Must be a list"
+    assert(word_list != []), "Must be a non-empty list"    
+    return get_frequencies(word_list)
+
+def sort(word_freqs):
+    assert(type(word_freqs) is dict), "Must be a dictionary"
+    assert(word_freqs != {}), "Must be a non-empty dictionary"
+    return sort_dict(word_freqs)
+
+
+if __name__ == '__main__':
+    try:    
+        word_freqs = sort(frequencies(extractWords( testfilepath )))
+        print_word_freqs(word_freqs)        
+    except Exception as e:
+        print(" Something wrong: {0}".format(e) )

A 代码模式/16 其它/3 状态机/81A.py

@@ -1,60 +1,59 @@
-# -*- coding: utf-8 -*-
+# -*- coding: utf-8 -*-
-import cppy.cp_util as util
+import cppy.cp_util as util
-from collections import Counter
+from collections import Counter
-
+
-
+
-class WordFrequencyStateMachine:
+class WordFrequencyStateMachine:
-    def __init__(self, file_path):
+    def __init__(self, file_path):
-        self.file_path = file_path
+        self.file_path = file_path
-        self.content = None
+        self.content = None
-        self.words = None
+        self.words = None
-        self.word_freq = None
+        self.word_freq = None
-        self.state = 'IDLE'
+        self.state = 'IDLE'
-
+
-    def transition_to_read_file(self):
+    def transition_to_read_file(self):
-        try:
+        try:
-            with open(self.file_path, 'r', encoding='utf-8') as file:
+            with open(self.file_path, 'r', encoding='utf-8') as file:
-                self.content = file.read()
+                self.content = file.read()
-                self.state = 'WORDS_SPLIT'
+                self.state = 'WORDS_SPLIT'
-        except FileNotFoundError:
+        except FileNotFoundError:
-            print(f"文件 {self.file_path} 未找到。")
+            print(f"文件 {self.file_path} 未找到。")
-        except Exception as e:
+        except Exception as e:
-            print(f"读取文件时发生错误: {e}")
+            print(f"读取文件时发生错误: {e}")
-
+
-    def transition_to_split_words(self):
+    def transition_to_split_words(self):
-        if self.content is not None:
+        if self.content is not None:
-            self.words = util.extract_str_words(self.content)
+            self.words = util.extract_str_words(self.content)
-            self.state = 'CALCULATE_FREQ'
+            self.state = 'CALCULATE_FREQ'
-        else:
+        else:
-            print("文件内容为空，无法分割单词。")
+            print("文件内容为空，无法分割单词。")
-
+
-    def transition_to_calculate_freq(self):
+    def transition_to_calculate_freq(self):
-        if self.words is not None:
+        if self.words is not None:
-            self.word_freq = Counter(self.words)
+            self.word_freq = Counter(self.words)
-            self.state = 'DONE'
+            self.state = 'DONE'
-        else:
+        else:
-            print("单词列表为空，无法计算词频。")
+            print("单词列表为空，无法计算词频。")
-
+
-    def run(self):
+    def run(self):
-        while self.state != 'DONE':
+        while self.state != 'DONE':
-            if self.state == 'IDLE':
+            if self.state == 'IDLE':
-                self.transition_to_read_file()
+                self.transition_to_read_file()
-            elif self.state == 'WORDS_SPLIT':
+            elif self.state == 'WORDS_SPLIT':
-                self.transition_to_split_words()
+                self.transition_to_split_words()
-            elif self.state == 'CALCULATE_FREQ':
+            elif self.state == 'CALCULATE_FREQ':
-                self.transition_to_calculate_freq()
+                self.transition_to_calculate_freq()
-            else:
+            else:
-                print(f"未知状态: {self.state}")
+                print(f"未知状态: {self.state}")
-                break
+                break
-
+
-        return self.word_freq
+        return self.word_freq
-
+
-    # 使用状态机计算词频
+    # 使用状态机计算词频
-
+
-
+
-state_machine = WordFrequencyStateMachine(util.testfilepath)
+state_machine = WordFrequencyStateMachine(util.testfilepath)
-word_frequencies = state_machine.run()
+word_frequencies = state_machine.run()
-
+
-# 打印结果
+# 打印结果
-for word, freq in word_frequencies.most_common(10):
+util.print_word_freqs(word_frequencies.most_common(10))
-    print(f"{word}: {freq}")

A 代码模式/cppy/cp_util.py

@@ -0,0 +1,192 @@
+import site
+import os, re, time
+import string, operator
+
+################################################################################
+#  变量
+################################################################################
+testfilename = 'test.txt'
+testfilename = 'pride-and-prejudice.txt'
+testfilename = 'Prey.txt'
+
+db_filename = "tf.db"
+
+site_packages = site.getsitepackages()
+for package in site_packages:
+    if 'package' in package:
+        basePath = package
+stopwordfilepath = os.path.join(basePath, 'cppy', 'data', 'stop_words.txt')
+testfilepath = os.path.join(basePath, 'cppy', 'data', testfilename)
+
+
+################################################################################
+#  项目函数
+################################################################################
+def read_file(path_to_file):
+    """
+    读取指定文件的内容。
+
+    Args:
+        path_to_file (str): 文件路径。
+
+    Returns:
+        str: 文件内容。
+    """
+    with open(path_to_file, encoding='utf-8') as f:
+        data = f.read()
+    return data
+
+
+def re_split(data):
+    """
+    使用正则表达式分割字符串，将非字母字符替换为空格，并将所有字符转换为小写。
+
+    Args:
+        data (str): 输入字符串。
+
+    Returns:
+        list: 分割后的单词列表。
+    """
+    pattern = re.compile('[\W_]+')
+    data = pattern.sub(' ', data).lower()
+    return data.split()
+
+
+def get_stopwords(path_to_file=stopwordfilepath):
+    """
+    获取停用词列表。
+
+    Args:
+        path_to_file (str): 停用词文件路径，默认为 stopwordfilepath。
+
+    Returns:
+        list: 停用词列表。
+    """
+    with open(path_to_file, encoding='utf-8') as f:
+        data = f.read().split(',')
+    data.extend(list(string.ascii_lowercase))
+    return data
+
+
+def get_chunks(file_path=testfilepath, chunk_size=1000):
+    """
+    将文件内容分割成多个块。
+
+    Args:
+        file_path (str): 文件路径，默认为 testfilepath。
+        chunk_size (int): 每个块的大小，默认为 1000。
+
+    Returns:
+        list: 分割后的块列表。
+    """
+    content = re_split(read_file(file_path))
+    chunks = [
+        content[i:i + chunk_size] for i in range(0, len(content), chunk_size)
+    ]
+    return chunks
+
+
+def extract_file_words(path_to_file):
+    """
+    提取文件中的单词，去除停用词和长度小于3的单词。
+
+    Args:
+        path_to_file (str): 文件路径。
+
+    Returns:
+        list: 提取后的单词列表。
+    """
+    word_list = re_split(read_file(path_to_file))
+    stop_words = get_stopwords()
+    return [w for w in word_list if (w not in stop_words) and len(w) >= 3]
+
+
+def extract_str_words(data_str):
+    """
+    提取字符串中的单词，去除停用词和长度小于3的单词。
+
+    Args:
+        data_str (str): 输入字符串。
+
+    Returns:
+        list: 提取后的单词列表。
+    """
+    word_list = re_split(data_str)
+    stop_words = get_stopwords()
+    return [w for w in word_list if (w not in stop_words) and len(w) >= 3]
+
+
+def count_word(word, word_freqs, stopwords):
+    """
+    统计单词频率。
+
+    Args:
+        word (str): 单词。
+        word_freqs (dict): 单词频率字典。
+        stopwords (list): 停用词列表。
+    """
+    if word not in stopwords:
+        word_freqs[word] = word_freqs.get(word, 0) + 1
+
+
+def get_frequencies(word_list):
+    """
+    获取单词频率。
+
+    Args:
+        word_list (list): 单词列表。
+
+    Returns:
+        dict: 单词频率字典。
+    """
+    word_freqs = {}
+    for word in word_list:
+        word_freqs[word] = word_freqs.get(word, 0) + 1
+    return word_freqs
+
+
+def sort_dict(word_freq):
+    """
+    对字典进行排序。
+
+    Args:
+        word_freq (dict): 单词频率字典。
+
+    Returns:
+        list: 排序后的单词频率列表。
+    """
+    return sorted(word_freq.items(), key=operator.itemgetter(1), reverse=True)
+
+
+def print_word_freqs(word_freqs, n=10):
+    """
+    打印单词频率。
+
+    Args:
+        word_freqs (list): 单词频率列表。
+        n (int): 打印的单词数量，默认为 10。
+    """
+    for (w, c) in word_freqs[:n]:
+        print(w, '-', c)
+
+
+################################################################################
+#  通用工具
+################################################################################
+
+
+def timing_decorator(func):
+
+    def wrapper(*args, **kwargs):
+        start_time = time.time()  # 记录开始时间
+        result = func(*args, **kwargs)  # 调用原始函数
+        end_time = time.time()  # 记录结束时间
+        run_time = end_time - start_time  # 计算运行时间
+        print(f"{func.__name__} 运行时间: {run_time*1000:.2f} 秒")
+        return result
+
+    return wrapper
+
+
+def test():
+    print('cppy welcome')

A 代码模式/readme.MD

@@ -0,0 +1,4 @@
+
+
+## 任务
+本项目的主要功能任务：做文本文件的分词，过滤常见词，求词频，并排序输出。

B 高性能模式/000 普通做法.py

@@ -0,0 +1,74 @@
+"""
+根据提供的关键词列表，爬取天水市人民政府网站上指定日期内与关键词相关的新闻的标题，并将其存储至数据库中。
+
+考虑到相关因素，因此本代码只爬取前10页的新闻内容，即最多100条新闻作为测试。
+
+此方法为普通做法，即使用requests库通过Post请求爬取网页内容，再使用json提取新闻内容。
+
+注意：本代码中的关键词列表默认为['灾害']，日期范围默认为2018年1月1日至2018年12月31日。
+
+Args:
+    keywords: 用于搜索新闻的关键词列表
+    begin_date: 开始日期，用于搜索
+    end_date: 结束日期，用于搜索
+    size: 一次请求返回的新闻或政策的最大数量
+
+Examples:
+    ```
+    main(keywords=['灾害'],
+         begin_date='2018-01-01',
+         end_date='2018-12-31',
+         size=10)
+    ```
+"""
+import util
+import logging
+from typing import List
+
+import tqdm
+
+
+@util.timeit
+def main(keywords: List[str], begin_date: str, end_date: str, size: int = 10):
+    """
+    爬取与提供的关键词列表相关的新闻.
+
+    Args:
+        keywords: 用于搜索新闻的关键词列表
+        begin_date: 开始日期，用于搜索
+        end_date: 结束日期，用于搜索
+        size: 一次请求返回的新闻或政策的最大数量
+    """
+    logging.basicConfig(level=logging.INFO,
+                        format="%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s",
+                        datefmt="%Y-%m-%d %H:%M:%S",
+                        filename='log.txt',
+                        encoding='utf-8')
+
+    logging.info("开始运行普通爬取")
+
+    spider = util.Spider(keywords=keywords,
+                         begin_date=begin_date,
+                         end_date=end_date,
+                         size=size)
+
+    pbar = tqdm.tqdm(total=size * 10, desc='普通爬取进度', unit='条', ncols=80)
+    title_list = []
+    for keyword in keywords:
+        for current in range(1, 11):
+            logging.info(f'keyword: {keyword}, current: {current}')
+            config = spider.get_config(keyword, current)
+            data = spider.fetch(config)
+            title_list += spider.parse(data)
+            pbar.update(size)
+
+    spider.save(title_list)
+    pbar.close()
+    logging.info("爬取完成")
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    main(keywords=['灾害'],
+         begin_date='2018-01-01',
+         end_date='2018-12-31',
+         size=10)

B 高性能模式/010 多进程.py

@@ -0,0 +1,86 @@
+"""
+根据提供的关键词列表，爬取天水市人民政府网站上指定日期内与关键词相关的新闻的标题，并将其存储至数据库中。
+
+考虑到相关因素，因此本代码只爬取前10页的新闻内容，即最多100条新闻作为测试。
+
+此方法为多进程做法，即使用多进程并发爬取网页内容，再使用json提取新闻内容。
+
+注意：本代码中的关键词列表默认为['灾害']，日期范围默认为2018年1月1日至2018年12月31日。
+
+Args:
+    keywords: 用于搜索新闻的关键词列表
+    begin_date: 开始日期，用于搜索
+    end_date: 结束日期，用于搜索
+    size: 一次请求返回的新闻或政策的最大数量
+
+Examples:
+    ```
+    main(keywords=['灾害'],
+         begin_date='2018-01-01',
+         end_date='2018-12-31',
+         size=10)
+    ```
+"""
+import util
+import logging
+from typing import List
+import multiprocessing
+
+import tqdm
+
+lock = multiprocessing.Lock()
+
+
+@util.timeit
+def main(keywords: List[str], begin_date: str, end_date: str, size: int = 10):
+    """
+    爬取与提供的关键词列表相关的新闻.
+
+    Args:
+        keywords: 用于搜索新闻的关键词列表
+        begin_date: 开始日期，用于搜索
+        end_date: 结束日期，用于搜索
+        size: 一次请求返回的新闻或政策的最大数量
+    """
+    logging.basicConfig(level=logging.INFO,
+                        format="%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s",
+                        datefmt="%Y-%m-%d %H:%M:%S",
+                        filename='log.txt',
+                        encoding='utf-8')
+
+    logging.info("开始运行普通做法")
+
+    spider = util.Spider(keywords=keywords,
+                         begin_date=begin_date,
+                         end_date=end_date,
+                         size=size)
+
+    title_list = []
+    pbar = tqdm.tqdm(total=size * 10, desc='多进程爬取进度', unit='条', ncols=80)
+
+    with multiprocessing.Pool(processes=5) as pool:
+        results = []
+        for keyword in keywords:
+            for current in range(1, 11):
+                logging.info(f'keyword: {keyword}, current: {current}')
+                config = spider.get_config(keyword, current)
+                results.append(pool.apply_async(spider.fetch, (config, )))
+
+        for result in results:
+            data = result.get()
+            title_list += spider.parse(data)
+
+            lock.acquire()
+            pbar.update(size)
+            lock.release()
+
+    spider.save(title_list)
+    pbar.close()
+    logging.info("爬取完成")
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    main(keywords=['灾害'],
+         begin_date='2018-01-01',
+         end_date='2018-12-31',
+         size=10)

B 高性能模式/020 多线程.py

@@ -0,0 +1,89 @@
+"""
+根据提供的关键词列表，爬取天水市人民政府网站上指定日期内与关键词相关的新闻的标题，并将其存储至数据库中。
+
+考虑到相关因素，因此本代码只爬取前10页的新闻内容，即最多100条新闻作为测试。
+
+此方法为多线程做法，即使用多线程并行爬取网页内容，再使用json提取新闻内容。
+
+注意：本代码中的关键词列表默认为['灾害']，日期范围默认为2018年1月1日至2018年12月31日。
+
+Args:
+    keywords: 用于搜索新闻的关键词列表
+    begin_date: 开始日期，用于搜索
+    end_date: 结束日期，用于搜索
+    size: 一次请求返回的新闻或政策的最大数量
+
+Examples:
+    ```
+    main(keywords=['灾害'],
+         begin_date='2018-01-01',
+         end_date='2018-12-31',
+         size=10)
+    ```
+"""
+
+from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, as_completed
+import threading
+import util
+import logging
+from typing import List
+
+import tqdm
+
+lock = threading.Lock()
+
+
+@util.timeit
+def main(keywords: List[str], begin_date: str, end_date: str, size: int = 10):
+    """
+    爬取与提供的关键词列表相关的新闻.
+
+    Args:
+        keywords: 用于搜索新闻的关键词列表
+        begin_date: 开始日期，用于搜索
+        end_date: 结束日期，用于搜索
+        size: 一次请求返回的新闻或政策的最大数量
+    """
+    logging.basicConfig(level=logging.INFO,
+                        format="%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s",
+                        datefmt="%Y-%m-%d %H:%M:%S",
+                        filename='log.txt',
+                        encoding='utf-8')
+
+    logging.info("开始运行多线程爬取")
+
+    spider = util.Spider(keywords=keywords,
+                         begin_date=begin_date,
+                         end_date=end_date,
+                         size=size)
+
+    pbar = tqdm.tqdm(total=size * 10, desc='多线程爬取进度', unit='条', ncols=80)
+    title_list = []
+    tasks = []
+    with ThreadPoolExecutor(max_workers=5) as executor:
+        for keyword in keywords:
+            for current in range(1, 11):
+                logging.info(f'keyword: {keyword}, current: {current}')
+
+                config = spider.get_config(keyword, current)
+                future = executor.submit(spider.fetch, config)
+                tasks.append(future)
+                # 更新进度条
+                lock.acquire()
+                pbar.update(size)
+                lock.release()
+
+        for future in as_completed(tasks):
+            data = future.result()
+            title_list += spider.parse(data)
+
+    spider.save(title_list)
+    pbar.close()
+    logging.info("爬取完成")
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    main(keywords=['灾害'],
+         begin_date='2018-01-01',
+         end_date='2018-12-31',
+         size=10)

B 高性能模式/030 协程.py

@@ -0,0 +1,89 @@
+"""
+根据提供的关键词列表，爬取天水市人民政府网站上指定日期内与关键词相关的新闻的标题，并将其存储至数据库中。
+
+考虑到相关因素，因此本代码只爬取前10页的新闻内容，即最多100条新闻作为测试。
+
+此方法为协程做法，即使用gevent库通过协程并发爬取网页内容，再使用json提取新闻内容。
+
+注意：本代码中的关键词列表默认为['灾害']，日期范围默认为2018年1月1日至2018年12月31日。
+
+Args:
+    keywords: 用于搜索新闻的关键词列表
+    begin_date: 开始日期，用于搜索
+    end_date: 结束日期，用于搜索
+    size: 一次请求返回的新闻或政策的最大数量
+
+Examples:
+    ```
+    main(keywords=['灾害'],
+         begin_date='2018-01-01',
+         end_date='2018-12-31',
+         size=10)
+    ```
+"""
+
+import gevent
+from gevent import monkey
+
+# 打补丁，使标准库能够与gevent协同工作
+monkey.patch_all()
+
+import util
+import logging
+from typing import List
+
+import tqdm
+
+
+@util.timeit
+def main(keywords: List[str], begin_date: str, end_date: str, size: int = 10):
+    """
+    爬取与提供的关键词列表相关的新闻.
+
+    Args:
+        keywords: 用于搜索新闻的关键词列表
+        begin_date: 开始日期，用于搜索
+        end_date: 结束日期，用于搜索
+        size: 一次请求返回的新闻或政策的最大数量
+    """
+    logging.basicConfig(level=logging.INFO,
+                        format="%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s",
+                        datefmt="%Y-%m-%d %H:%M:%S",
+                        filename='log.txt',
+                        encoding='utf-8')
+
+    logging.info("开始运行协程爬取")
+
+    spider = util.Spider(keywords=keywords,
+                         begin_date=begin_date,
+                         end_date=end_date,
+                         size=size)
+
+    pbar = tqdm.tqdm(total=size * 10, desc='协程爬取进度', unit='条', ncols=80)
+    title_list = []
+
+    def fetch_and_parse(keyword, current):
+        logging.info(f'keyword: {keyword}, current: {current}')
+        config = spider.get_config(keyword, current)
+        data = spider.fetch(config)
+        titles = spider.parse(data)
+        title_list.extend(titles)
+        pbar.update(size)
+
+    jobs = [
+        gevent.spawn(fetch_and_parse, keyword, current) for keyword in keywords
+        for current in range(1, 11)
+    ]
+
+    gevent.joinall(jobs)
+
+    spider.save(title_list)
+    pbar.close()
+    logging.info("爬取完成")
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    main(keywords=['灾害'],
+         begin_date='2018-01-01',
+         end_date='2018-12-31',
+         size=10)

B 高性能模式/040 异步.py

@@ -0,0 +1,85 @@
+"""
+根据提供的关键词列表，爬取天水市人民政府网站上指定日期内与关键词相关的新闻的标题，并将其存储至数据库中。
+
+考虑到相关因素，因此本代码只爬取前10页的新闻内容，即最多100条新闻作为测试。
+
+此方法为多线程做法，即使用异步并行爬取网页内容，再使用json提取新闻内容。
+
+注意：本代码中的关键词列表默认为['灾害']，日期范围默认为2018年1月1日至2018年12月31日。
+
+Args:
+    keywords: 用于搜索新闻的关键词列表
+    begin_date: 开始日期，用于搜索
+    end_date: 结束日期，用于搜索
+    size: 一次请求返回的新闻或政策的最大数量
+
+Examples:
+    ```
+    asyncio.run(
+        main_async(keywords=['灾害'],
+                   begin_date='2018-01-01',
+                   end_date='2018-12-31',
+                   size=10))
+    ```
+"""
+
+import asyncio
+import util
+import logging
+from typing import List
+import tqdm
+
+
+@util.timeit_async
+async def main_async(keywords: List[str],
+                     begin_date: str,
+                     end_date: str,
+                     size: int = 10):
+    """
+    使用异步方式爬取与提供的关键词列表相关的新闻.
+
+    Args:
+        keywords: 用于搜索新闻的关键词列表
+        begin_date: 开始日期，用于搜索
+        end_date: 结束日期，用于搜索
+        size: 一次请求返回的新闻或政策的最大数量
+    """
+    logging.basicConfig(level=logging.INFO,
+                        format="%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s",
+                        datefmt="%Y-%m-%d %H:%M:%S",
+                        filename='log.txt',
+                        encoding='utf-8')
+
+    logging.info("开始运行异步爬取")
+
+    spider = util.Spider(keywords=keywords,
+                         begin_date=begin_date,
+                         end_date=end_date,
+                         size=size)
+
+    pbar = tqdm.tqdm(total=size * 10, desc='异步爬取进度', unit='条', ncols=80)
+    title_list = []
+    tasks = []
+    for keyword in keywords:
+        for current in range(1, 11):
+            logging.info(f'keyword: {keyword}, current: {current}')
+            config = spider.get_config(keyword, current)
+            task = asyncio.create_task(spider.fetch_async(config))
+            tasks.append(task)
+
+    for task in asyncio.as_completed(tasks):
+        data = await task
+        title_list += spider.parse(data)
+        pbar.update(size)
+
+    spider.save(title_list)
+    pbar.close()
+    logging.info("爬取完成")
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    asyncio.run(
+        main_async(keywords=['灾害'],
+                   begin_date='2018-01-01',
+                   end_date='2018-12-31',
+                   size=10))

B 高性能模式/readme.md

@@ -0,0 +1,25 @@
+
+
+# 目标
+本节使用一个爬虫任务来展示如何追求代码的性能 。
+充分理解线程、协程、进程、同步、异步、阻塞、非阻塞等概念，并能够根据具体场景选择合适的并发模型。
+主线问题：如何解决IO和计算速度不匹配、如何任务分解、分发和协作 。
+
+# 任务
+
+
+# 讨论分析
+普通做法连续进行了五次测试，时间分别为34.231s、34.091s、34.164s、34.226s、33.958s，平均时间为34.134s
+多进程（进程数=5）连续进行了五次测试，时间分别为7.719s、7.716s、7.690s、7.730s、7.711s，平均时间为7.7132s
+多线程（线程数=5）连续进行了五次测试，时间分别为7.185s、7.964s、6.983s、6.969s、7.035s，平均时间为7.2272s
+协程连续进行了五次测试，时间分别为3.775s、3.807s、3.733s、3.824s、3.744s，平均时间为3.776s
+异步连续进行了五次测试，时间分别为6.975s、7.675s、7.018s、7.032s、7.049s，平均时间为7.1498s
+注：为保证公平性，每一次Post请求后休眠3秒
+
+可以看出，协程的性能最好，普通做法的性能最差，多线程、多进程和异步的性能介于两者之间。
+考虑到多进程和多线程是故意开的5个进程和线程，而协程是单线程，所以协程的性能最好。
+另外，异步的性能最差，可能是由于异步的并发模型需要频繁地切换线程，导致性能下降。
+总的来说，协程的性能最好，多线程和多进程的性能介于两者之间，普通做法的性能最差。
+
+# 总结
+协程的性能最好，多线程和多进程的性能介于两者之间，普通做法的性能最差。

B 高性能模式/util.py

@@ -0,0 +1,188 @@
+"""
+
+"""
+import re
+import time
+import functools
+import json
+import asyncio
+import requests
+from typing import Any, Dict, List
+
+
+class Spider:
+    """
+    爬虫类。
+
+    Args:
+        keywords (List[str]): 用于搜索新闻的关键词列表
+        begin_date (str): 开始日期，用于搜索
+        end_date (str): 结束日期，用于搜索
+        size (int): 一次请求返回的新闻或政策的最大数量
+
+    Attributes:
+        URL (str): 网址
+    """
+    # 天水市人民政府网站
+    URL = ('https://www.tianshui.gov.cn/aop_component/'
+           '/webber/search/search/search/queryPage')
+
+    def __init__(self, keywords: List[str], begin_date: str, end_date: str,
+                 size: int):
+        self.keywords = keywords
+        self.begin_date = begin_date
+        self.end_date = end_date
+        self.size = size
+
+    def get_config(self, keyword: str, current: int) -> Dict[str, Any]:
+        """
+        获取配置信息。
+
+        Args:
+            keyword (str): 关键词
+            size (int): 一次请求返回的新闻的最大数量
+
+        Returns:
+            Dict[str, Any]: 配置信息
+        """
+
+        return {
+            "aliasName": "article_data,open_data,mailbox_data,article_file",
+            "keyWord": keyword,
+            "lastkeyWord": keyword,
+            "searchKeyWord": False,
+            "orderType": "score",
+            "searchType": "text",
+            "searchScope": "3",
+            "searchOperator": 0,
+            "searchDateType": "custom",
+            "searchDateName": f"{self.begin_date}-{self.end_date}",
+            "beginDate": self.begin_date,
+            "endDate": self.end_date,
+            "showId": "c2ee13065aae85d7a998b8a3cd645961",
+            "auditing": ["1"],
+            "owner": "1912126876",
+            "token": "tourist",
+            "urlPrefix": "/aop_component/",
+            "page": {
+                "current": current,
+                "size": self.size,
+                "pageSizes": [2, 5, 10, 20, 50, 100],
+                "total": 0,
+                "totalPage": 0,
+                "indexs": []
+            },
+            "advance": False,
+            "advanceKeyWord": "",
+            "lang": "i18n_zh_CN"
+        }
+
+    def generate_headers(self) -> dict:
+        """
+        生成请求头。
+
+        Returns:
+            dict: 请求头
+        """
+        return {
+            'Authorization':
+            'tourist',
+            'User-Agent':
+            ('Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit'
+             '/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/124.0.0.0 Safari'
+             '/537.36 Edg/124.0.0.0')
+        }
+
+    def fetch(self, config: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]:
+        """
+        普通做法。
+        Post请求获取网页内容，并返回请求结果。
+
+        Args:
+            config (Dict[str, Any]): 配置信息
+
+        Returns:
+            Dict[str, Any]: 请求结果
+        """
+        response = requests.post(self.URL,
+                                 headers=self.generate_headers(),
+                                 json=config).text
+        time.sleep(3)
+        return json.loads(response)
+
+    async def fetch_async(self, config: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]:
+        """
+        异步做法。
+        Post请求获取网页内容，并返回请求结果。
+
+        Args:
+            config (Dict[str, Any]): 配置信息
+
+        Returns:
+            Dict[str, Any]: 请求结果
+        """
+        response = requests.post(self.URL,
+                                 headers=self.generate_headers(),
+                                 json=config).text
+        await asyncio.sleep(3)
+        return json.loads(response)
+
+    def parse(self, data: Dict[str, Any]) -> List[str]:
+        """
+        解析网页内容。
+
+        Args:
+            data (Dict[str, Any]): 网页内容
+
+        Returns:
+            List[str]: 标题列表
+        """
+        title_list = []
+        records = data['data']['page']['records']
+        for i in range(self.size):
+            title = records[i]['title']
+            title = re.sub('<[^>]*>', '', title)  # 去除html标签
+            title_list.append(title)
+            # print(title)
+        return title_list
+
+    def save(self, title_list: List[str]):
+        """
+        保存数据。
+        """
+        pass
+
+
+# 时间装饰器
+def timeit(func):
+    """
+    计算函数运行时间。
+
+    Args:
+        func: 函数
+
+    Return:
+        函数
+    """
+
+    def wrapper(*args, **kwargs):
+        start = time.time()
+        result = func(*args, **kwargs)
+
+        print(f'{func.__name__} cost: {time.time() - start}')
+        return result
+
+    return wrapper
+
+
+def timeit_async(func):
+
+    @functools.wraps(func)
+    async def wrapper(*args, **kwargs):
+        start = time.time()
+        result = await func(*args, **kwargs)
+
+        print(f'{func.__name__} cost: {time.time() - start}')
+        return result
+
+    return wrapper

C 对象设计模式/readme.md

@@ -0,0 +1,29 @@
+
+
+# 目标
+本节使用一个书城的各种业务环节来展示面向对象的各种设计模式 。
+
+
+# 任务
+背景假设为一个综合书城，提供线上线下购买，还经营一个书吧、一个报告厅。
+
+
+# 说明
+面向对象的模式把编程过程中的一些思路固定化，并给一个名字方便理解 。
+它是软件工程中一组经过验证的、可重复使用的代码写法 。
+所以，模式不是语法，而是编程思路 。
+这样做的好处是，统一大家的代码形式，提高代码可读性、可维护性、可扩展性 。
+那为啥，面向过程没有这么做 ？
+是因为这个思维提炼过程，充分利用了面向对象语言的特性：封装、继承、多态 。
+面向过程语言，没有这些特性，所以，面向过程语言没有面向对象模式 。
+
+因为 Python 对象协议的机制，多态、接口概念发生了根本变化 。
+很多模式中，类的继承关系没必要了。下面示例中很多依旧保持了基类 。
+一是致敬经典，二是起到一个工程上更工整和强注释的作用 。
+
+另外,Python的动态语言的特性 。使得一些C++、Java 的模式没用了 。
+比如 “ 原型模式（Prototype）” ，可以使用copy.deepcopy()非常简便来创建 。
+
+
+# 应用场景
+面向对象设计模式在管理信息系统和图形用户界面系统应用比较广泛 。

C 对象设计模式/创建型/010 单例.py

@@ -0,0 +1,17 @@
+'''
+全局只允许一个实例的办法，
+在该电商系统中，全局只有一个数据库连接，使用单例模式确保在整个应用程序内只创建一次数据库连接实例。
+'''
+
+class DatabaseConnection:
+    _instance = None
+
+    def __new__(cls):
+        if not cls._instance:
+            cls._instance = super().__new__(cls)
+            cls._instance.connect_to_db()
+        return cls._instance
+
+    def connect_to_db(self):
+        # 连接到数据库的代码...
+        pass

C 对象设计模式/创建型/020 工厂.py

@@ -0,0 +1,31 @@
+# 如果有一个选择结构来决定实现不同的类，再面向对象设计里面一般把这个选择做成一个类，叫做工厂模式
+# 定义一个ProductFactory类，用于创建不同类型的商品实例（如电子产品、书籍等）。具体的产品由子类实现。
+# 
+
+class Product:
+    def __init__(self, name, price):
+        self.name = name
+        self.price = price
+
+class Electronic(Product):
+    def __init__(self, name, price, brand):
+        super().__init__(name, price)
+        self.brand = brand
+
+class Book(Product):
+    def __init__(self, name, price, author):
+        super().__init__(name, price)
+        self.author = author
+
+class ProductFactory:
+    @staticmethod
+    def create_product(product_type, *args, **kwargs):
+        if product_type == 'electronic':
+            return Electronic(*args, **kwargs)
+        elif product_type == 'book':
+            return Book(*args, **kwargs)
+        else:
+            raise ValueError("Invalid product type")
+
+# 使用工厂方法创建产品
+product = ProductFactory.create_product('book', 'Python编程艺术', 50.0, 'Mark Lutz')

C 对象设计模式/创建型/070 建造者.py

@@ -0,0 +1,114 @@
+'''
+建造者模式（Builder Pattern）允许构建一个复杂对象的各个部分，然后一步一步地返回这个对象的完整版本。
+将建造者模式应用于网购的下单和出库过程时，我们可以设计一个Order类来表示订单，
+以及一个OrderBuilder类来构建订单的各个部分。
+此外，我们还可以引入一个ShoppingCart类来表示购物车，以及一个Inventory类来处理库存和出库逻辑。
+'''
+
+######################################################################
+# Order类，它包含订单的基本信息，如下单时间、用户信息、订单项列表
+######################################################################
+from datetime import datetime  
+  
+class OrderItem:  
+    def __init__(self, product_id, quantity):  
+        self.product_id = product_id  
+        self.quantity = quantity  
+  
+class Order:  
+    def __init__(self, user_id, order_items, order_time=None):  
+        self.user_id = user_id  
+        self.order_items = order_items  
+        self.order_time = order_time or datetime.now()  
+        self.status = "PLACED"  # 初始状态为已下单  
+  
+    def __str__(self):  
+        return f"Order for user {self.user_id} placed at {self.order_time}. Status: {self.status}"  
+  
+    def fulfill(self, inventory):  
+        # 出库逻辑，这里简化处理  
+        for item in self.order_items:  
+            if not inventory.deduct_stock(item.product_id, item.quantity):  
+                return False  
+        self.status = "FULFILLED"  
+        return True
+
+######################################################################
+# OrderBuilder类，用于构建订单
+######################################################################
+class OrderBuilder:  
+    def __init__(self):  
+        self.reset()  
+  
+    def reset(self):  
+        self._user_id = None  
+        self._order_items = []  
+  
+    def for_user(self, user_id):  
+        self._user_id = user_id  
+        return self  
+  
+    def add_item(self, product_id, quantity):  
+        self._order_items.append(OrderItem(product_id, quantity))  
+        return self  
+  
+    def build(self):  
+        if not self._user_id or not self._order_items:  
+            raise ValueError("Order cannot be built without user and items.")  
+        return Order(self._user_id, self._order_items)
+
+
+######################################################################
+# 购物车和库存类
+######################################################################
+class ShoppingCart:  
+    def __init__(self, user_id):  
+        self.user_id = user_id  
+        self.items = {}  # {product_id: quantity}  
+  
+    def add_to_cart(self, product_id, quantity):  
+        self.items[product_id] = self.items.get(product_id, 0) + quantity  
+  
+    def checkout(self):  
+        order_items = [OrderItem(product_id, quantity) for product_id, quantity in self.items.items()]  
+        self.items.clear()  # 清空购物车  
+        return order_items  
+  
+class Inventory:  
+    def __init__(self):  
+        self.stock = {}  # {product_id: quantity}  
+  
+    def add_stock(self, product_id, quantity):  
+        self.stock[product_id] = self.stock.get(product_id, 0) + quantity  
+  
+    def deduct_stock(self, product_id, quantity):  
+        if self.stock.get(product_id, 0) >= quantity:  
+            self.stock[product_id] -= quantity  
+            return True  
+        return False
+
+######################################################################
+# 模拟整个下单和出库过程
+######################################################################
+# 初始化库存和购物车  
+inventory = Inventory()  
+inventory.add_stock("book1", 10)  
+inventory.add_stock("book2", 5)  
+  
+cart = ShoppingCart(user_id="user123")  
+cart.add_to_cart("book1", 2)  
+cart.add_to_cart("book2", 1)  
+  
+# 使用OrderBuilder构建订单  
+order_items = cart.checkout()  # 结账，获取订单项列表并清空购物车  
+order_builder = OrderBuilder().for_user("user123")  
+for item in order_items:  
+    order_builder.add_item(item.product_id, item.quantity)  
+order = order_builder.build()  # 构建订单对象  
+print(order)  # 输出订单信息  
+  
+# 出库处理  
+if order.fulfill(inventory):  
+    print("Order has been fulfilled.")  
+else:  
+    print("Order fulfillment failed due to insufficient stock.")

C 对象设计模式/创建型/180 享元.py

@@ -0,0 +1,55 @@
+
+'''
+享元模式（Flyweight Pattern）可以用来减少对象的创建数量，比如对于重复的书籍信息或者频繁请求的书籍分类，可以通过享元模式来共享这些信息，以提高内存使用效率和系统性能。
+
+在下面的代码中，BookFlyweight 是享元抽象类，它使用了一个类级别的字典 _books 来存储已经创建的书籍对象。__new__ 方法被用来在创建新实例之前检查是否已经存在具有相同ISBN的书籍对象。如果已经存在，就返回那个对象的引用；如果不存在，就创建一个新对象并将其存储在 _books 字典中。
+
+请注意，在这个例子中，我故意尝试使用相同的ISBN但不同的标题来创建书籍对象，以展示不正确的使用方式。在真正的享元模式实现中，一旦对象被创建并且其内在状态被设置（在这个例子中是由ISBN、标题和作者定义的），就不应该再修改这些状态。如果需要处理变化的状态，通常会将这部分状态外部化，并通过方法的参数传递给享元对象。
+
+另外要注意的是，享元模式主要适用于大量细粒度对象且这些对象可以共享状态的情况。在书籍的例子中，ISBN是一个很好的共享状态的键，但标题和作者通常不应该在对象创建后被改变。因此，这个例子更多的是为了展示享元模式的基本结构和原理，而不是一个完全贴合实际的实现。在实际应用中，需要更仔细地设计享元对象的不可变状态和可变状态。
+'''
+# 享元抽象类  
+class BookFlyweight:  
+    _books = {}  
+  
+    def __new__(cls, isbn, title, author):  
+        # 根据ISBN创建或获取书籍享元对象  
+        if isbn not in cls._books:  
+            cls._books[isbn] = super(BookFlyweight, cls).__new__(cls)  
+            cls._books[isbn].set_book_info(title, author)  
+        return cls._books[isbn]  
+  
+    def set_book_info(self, title, author):  
+        self.title = title  
+        self.author = author  
+  
+    def get_book_info(self):  
+        return f"{self.title} by {self.author}"  
+  
+# 享元工厂类  
+class BookFactory:  
+    @staticmethod  
+    def get_book(isbn, title, author):  
+        return BookFlyweight(isbn, title, author)  
+  
+# 客户端代码  
+if __name__ == "__main__":  
+    # 使用相同的ISBN创建书籍对象，它们应该是同一个对象的引用  
+    book1 = BookFactory.get_book("123456789", "The Great Gatsby", "F. Scott Fitzgerald")  
+    book2 = BookFactory.get_book("123456789", "The Same Book With Different Title?", "F. Scott Fitzgerald")  
+      
+    # 尽管我们试图设置不同的标题，但因为ISBN相同，所以它们是同一个对象  
+    # 实际上，在这个实现中，我们应该确保在创建对象时就设置好所有必要的属性，并且之后不再修改它们。  
+    # 这里为了演示，我们错误地修改了标题，这不是享元模式的典型用法。  
+    # 在实际应用中，应该避免在享元对象创建后修改其内在状态（除了可能的状态复位）。  
+      
+    print(book1.get_book_info())  # 输出：The Same Book With Different Title? by F. Scott Fitzgerald  
+    print(book2.get_book_info())  # 输出：The Same Book With Different Title? by F. Scott Fitzgerald  
+      
+    # 使用不同的ISBN创建书籍对象，它们应该是不同的对象  
+    book3 = BookFactory.get_book("987654321", "1984", "George Orwell")  
+    print(book3.get_book_info())  # 输出：1984 by George Orwell  
+      
+    # 验证是否是同一个对象  
+    print(book1 is book2)  # 输出：True  
+    print(book1 is book3)  # 输出：False

C 对象设计模式/结构型/050 装饰器.py

@@ -0,0 +1,23 @@
+# 装饰器模式允许我们在不修改原有类的基础上，动态地添加额外的功能。
+# 就增加功能来说，装饰器模式比生成子类更为灵活。
+# 餐吧的顾客可以选择为他们的咖啡添加额外的调料。
+class Beverage:
+    def __init__(self, description):
+        self.description = description
+        self.price = 0.0
+
+    def cost(self):
+        return self.price
+
+class CondimentDecorator(Beverage):  # 进行装饰
+    def __init__(self, beverage, description, price_increase):
+        self.beverage = beverage
+        self.description = f"{beverage.description}, {description}"
+        self.price_increase = price_increase
+
+    def cost(self):
+        return self.beverage.cost() + self.price_increase
+
+# 使用装饰器模式
+coffee = Beverage("Espresso")
+coffee_with_chocolate = CondimentDecorator(coffee, "Chocolate", 0.50)

C 对象设计模式/结构型/080 适配器.py

@@ -0,0 +1,42 @@
+'''
+适配器模式（Adapter）
+应用：将一个类的接口转换成客户期望的另一个接口，使得原本由于接口不兼容而无法一起工作的类能够一起工作。
+'''
+
+########################################################################
+# 定义一个目标接口Target和一个与之不兼容的类Adaptee
+############################################################################
+# 目标接口  
+class Target:  
+    def request(self):  
+        pass  
+  
+# 需要适配的类  
+class Adaptee:  
+    def specific_request(self):  
+        print("Called Adaptee's specific_request.")
+
+########################################################################
+# 定义一个适配器类Adapter，它实现了Target接口，并且持有Adaptee的实例，
+# 从而能够在request方法中调用Adaptee的specific_request方法
+# 一个继承，一个当参数加入构造函数        
+############################################################################
+# 适配器  
+class Adapter(Target):  
+    def __init__(self, adaptee):  
+        self.adaptee = adaptee  
+  
+    def request(self):  
+        # 调用Adaptee的specific_request方法  
+        self.adaptee.specific_request()
+
+
+if __name__ == "__main__":  
+    # 创建Adaptee实例  
+    adaptee = Adaptee()  
+      
+    # 创建Adapter实例，将Adaptee实例作为参数传递  
+    adapter = Adapter(adaptee)  
+      
+    # 客户端调用Target的request方法，实际上调用的是Adaptee的specific_request方法  
+    adapter.request()