A 动机与模式/10 跑起来了/1 起点.py

@@ -1,58 +0,0 @@
-# -*- coding: utf-8 -*-
-
-from cppy.cp_util import stopwordfilepath, testfilepath
-
-# 准备停用词表
-with open(stopwordfilepath, encoding='utf-8') as f:
-    stop_words = f.read().split(',')
-for letter in 'abcdefghijklmnopqrstuvwxyz':
-    stop_words.append(letter)
-
-# 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 is None:
-            if c.isalnum():
-                # 一个单词开始
-                start_char = i
-        else:
-            if not c.isalnum():
-                # 一个单词结束
-                found = False
-                word = line[start_char:i].lower()
-                # 跳过停用词
-                if word not in stop_words:
-                    pair_index = 0
-                    # 单词是否第一次出现
-                    for pair in word_freqs:
-                        if word == pair[0]:
-                            pair[1] += 1
-                            found = True
-                            break
-                        pair_index += 1
-                    if not found:
-                        word_freqs.append([word, 1])
-                # 重置开始标记
-                start_char = None
-        i += 1
-
-# 使用冒泡排序对词频进行排序
-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])
-
-
-'''
-想到哪里写到哪里，只会Python语言最基础的语法，C语言编程风格 。
-所有逻辑，所有细节一盘大棋摆在面前。
-这样的代码,很难维护。后来的阅读者会进入一个一望无际的泥塘.
-'''

A 动机与模式/10 跑起来了/3 Hacker.py

@@ -1,16 +0,0 @@
-import re
-import collections
-from cppy.cp_util import stopwordfilepath, testfilepath
-
-stopwords = set(open(stopwordfilepath, encoding='utf8').read().split(','))
-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
-我们假设是要解决一个相对复杂的问题
-'''

A 动机与模式/11 封装/1 函数封装/2 临时变量传递.py

@@ -1,33 +0,0 @@
-'''
-消除全局变量，限定函数只有输入输出来和外界打交道。
-如果消除无用的中间变量，那么就是典型的数据处理流水线风格:我要在一个函数中，完成某个操作，然后调用下一个函数进行处理 。
-流水线风格阅读方便、提供栈性能优化的可能 。
-如果需要加参数，那么需要柯里化方法（即Python里面的闭包函数结构）
-'''
-
-import re
-from cppy.cp_util import *
-
-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 )
-
-
-if __name__ == "__main__":
-    txtcontent = read_file( testfilepath )
-    word_list = extractwords( txtcontent )
-    word_freqs = frequencies( word_list )     
-    word_sorts = sort ( word_freqs )
-    for tf in word_sorts[:10]:
-        print(tf[0], '-', tf[1])  

A 动机与模式/11 封装/1 函数封装/4 递归.py

@@ -1,32 +0,0 @@
-''' 递归是基础编程思维产生的代码结构 。注意递归深度限制只能解决小规模问题 '''
-
-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 动机与模式/11 封装/2 对象封装/1 对象封装.py

@@ -1,108 +0,0 @@
-'''
-对象化的视角看待问题是抽象出问题中的实体。
-实体有方法、属性。程序执行过程，就是调动这些实体的交互行为 。
-作为彻底的面向对象的风格，主逻辑常常也写做一个类，init 产生各个工具，run 运行逻辑 。
-本例中实体可理解为几个工具。
-'''
-
-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 动机与模式/11 封装/2 对象封装/2 字典仿真对象.py

@@ -1,58 +0,0 @@
-from cppy.cp_util import *
-
-'''
-如果认为基于数据和函数的封装就是对象化编程。那么类并不是必要的，扩展的函数、字典也有这个能力。
-函数利用属性存数据，字典有的value是函数，有的是value是数据 。
-字典进行对象化程序设计，只是缺乏权限控制机制，而继承方面可以是通过一个代理模式包装实现。
-简单使用字典，也能满足对象的一些应用场景。而且更省资源
-'''
-
-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 动机与模式/11 封装/2 对象封装/对象属性 .py

@@ -1,39 +0,0 @@
-from cppy.cp_util import *
-from dataclasses import dataclass
-from collections import Counter
-import re
-
-# 对象属性是现代 Python编程喜欢的风格
-# 这里使用了dataclass来简化代码 
-
-@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 动机与模式/12 语言特性/1 动态定制类/元类.py

@@ -1,26 +0,0 @@
-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 动机与模式/12 语言特性/2 暂停执行/1 生成器.py

@@ -1,20 +0,0 @@
-from cppy.cp_util import *
-
-#
-# 生成器 是一种简单异步实现
-#
-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 动机与模式/13 函数式风格/1A 嵌套调用.py

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

A 动机与模式/13 函数式风格/1B 调用链.py

@@ -1,24 +0,0 @@
-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 动机与模式/13 函数式风格/2 方法bind.py

@@ -1,28 +0,0 @@
-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 动机与模式/13 函数式风格/3 重载管道.py

@@ -1,28 +0,0 @@
-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 动机与模式/13 函数式风格/4 类方法.py

@@ -1,29 +0,0 @@
-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 动机与模式/13 函数式风格/5 类方法.py

@@ -1,50 +0,0 @@
-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 动机与模式/13 函数式风格/7 mapreduce.py

@@ -1,36 +0,0 @@
-# -*- 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()
-
-'''
-简单的利用函数式风格
-'''

A 动机与模式/13 函数式风格/readme.md

@@ -1 +0,0 @@
-尾调用方式调用函数做连续的数据处理。代码好读，方便栈资源优化（一些语言已经实现了这种调用方式释放前面的函数栈，但Python当前还没做如此优化）。

A 动机与模式/14 异常/readme.md

@@ -1 +0,0 @@
-异常主要发生在参数传递和代码块执行过程。一种原则是：软件不能挂掉。检查参数合理性、检查代码块执行可能的错误，并进行合理结果补齐，保持程序继续运行【 1 软件不能挂掉 】，另外一种情况是发生异常就抛出然后终止程序【 2 时间停止在那一刻 】，或者由上层函数接住，集中统一处理。【 3 预判可能的错误 】。

A 动机与模式/14 异常/预判可能的错误.py

@@ -1,27 +0,0 @@
-from cppy.cp_util import *
-
-#
-# 用断言从事发点给出出错的准确信息
-#
-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 动机与模式/15 工程化考虑/1 复用/对象复用.py

@@ -1,36 +0,0 @@
-# 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
-# 可以降低资源需求和提升响应速度。更常见的该模式使用场景是各种资源池。
-
-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 动机与模式/15 工程化考虑/2 松耦合/1 解耦模式/1 模板.py

@@ -1,64 +0,0 @@
-'''
-模板方法模式 (Template Method Pattern)
-
-适用场景：定义词频统计的整体流程骨架，允许子类自定义某些步骤（如分词或输出格式）。
-
-如何应用：
-定义一个抽象类 WordFrequencyAnalyzer，包含固定的流程：读取文件 -> 分词 -> 统计 -> 输出。
-具体步骤（如分词或输出）由子类实现。
-
-优点：保证流程一致，子类只关注具体实现。
-
-知识点：  
-理解解继承与抽象类的使用。
-如何定义固定流程，允许子类灵活实现。强调流程与实现的分离。
-'''
-
-from abc import ABC, abstractmethod
-from typing import List, Dict
-from collections import Counter
-
-class WordFrequencyAnalyzer(ABC):
-    def analyze(self, directory: str, top_n: int = 10):
-        texts = self.read_texts(directory)
-        word_counts = self.count_words(texts)
-        self.print_results(word_counts, top_n)
-
-    @abstractmethod
-    def read_texts(self, directory: str) -> List[str]:
-        pass
-
-    @abstractmethod
-    def count_words(self, texts: List[str]) -> Dict[str, int]:
-        pass
-
-    @abstractmethod
-    def print_results(self, word_counts: Dict[str, int], top_n: int):
-        pass
-
-class SimpleAnalyzer(WordFrequencyAnalyzer):
-    def read_texts(self, directory: str) -> List[str]:
-        import os
-        texts = []
-        for filename in os.listdir(directory):
-            if filename.endswith(".txt"):
-                with open(os.path.join(directory, filename), "r", encoding="utf-8") as f:
-                    texts.append(f.read())
-        return texts
-
-    def count_words(self, texts: List[str]) -> Dict[str, int]:
-        import jieba
-        word_counts = Counter()
-        for text in texts:
-            words = jieba.cut(text)
-            word_counts.update([word for word in words if word.strip()])
-        return dict(word_counts)
-
-    def print_results(self, word_counts: Dict[str, int], top_n: int):
-        top_words = sorted(word_counts.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)[:top_n]
-        for word, count in top_words:
-            print(f"{word}: {count}")
-
-# 使用
-analyzer = SimpleAnalyzer()
-analyzer.analyze("data", 10)

A 动机与模式/15 工程化考虑/2 松耦合/1 解耦模式/2 策略-工厂.py

@@ -1,107 +0,0 @@
-# -*- coding: utf-8 -*-
-
-'''
-设计说明
-策略模式：定义 Tokenizer 接口，允许不同分词策略（如中文分词、英文分词）。
-工厂模式：TokenizerFactory 创建分词器，隔离具体实现。
-解耦：数据读取（DataReader）、词频统计（WordCounter）、结果输出（ResultPrinter）分离，各自独立。
-可扩展：支持添加新分词策略或输出格式。
-
-解耦：
-DataReader 只负责读取文件，与分词和统计无关。
-WordCounter 依赖抽象的 Tokenizer，不关心具体分词实现。
-ResultPrinter 只处理输出，格式可扩展（如输出到文件）。
-
-策略模式：
-Tokenizer 接口允许切换分词策略（如添加英文分词器）。
-ChineseTokenizer 是具体实现，易于替换。
-
-工厂模式：
-TokenizerFactory 封装分词器创建逻辑，调用方无需知道具体类。
-
-简洁性：代码结构清晰，模块职责单一。
-
-扩展性：
-可添加新分词器（如英文 EnglishTokenizer）。
-可扩展 ResultPrinter 支持不同输出格式。
-
-实践：可尝试添加英文分词器或新输出格式（如 CSV）。
-'''
-
-import os
-import jieba
-from collections import Counter
-from abc import ABC, abstractmethod
-from typing import List, Dict
-
-# 策略接口：分词器
-class Tokenizer(ABC):
-    @abstractmethod
-    def tokenize(self, text: str) -> List[str]:
-        pass
-
-# 具体策略：中文分词（使用 jieba）
-class ChineseTokenizer(Tokenizer):
-    def tokenize(self, text: str) -> List[str]:
-        return [word for word in jieba.cut(text) if word.strip()]
-
-# 工厂：创建分词器
-class TokenizerFactory:
-    @staticmethod
-    def create_tokenizer(language: str = "chinese") -> Tokenizer:
-        if language == "chinese":
-            return ChineseTokenizer()
-        raise ValueError(f"Unsupported language: {language}")
-
-# 数据读取模块
-class DataReader:
-    def __init__(self, directory: str):
-        self.directory = directory
-
-    def read_texts(self) -> List[str]:
-        texts = []
-        for filename in os.listdir(self.directory):
-            if filename.endswith(".txt"):
-                with open(os.path.join(self.directory, filename), "r", encoding="utf-8") as f:
-                    texts.append(f.read())
-        return texts
-
-# 词频统计模块
-class WordCounter:
-    def __init__(self, tokenizer: Tokenizer):
-        self.tokenizer = tokenizer
-
-    def count_words(self, texts: List[str]) -> Dict[str, int]:
-        word_counts = Counter()
-        for text in texts:
-            words = self.tokenizer.tokenize(text)
-            word_counts.update(words)
-        return dict(word_counts)
-
-# 结果输出模块
-class ResultPrinter:
-    @staticmethod
-    def print_top_words(word_counts: Dict[str, int], top_n: int = 10):
-        top_words = sorted(word_counts.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)[:top_n]
-        for word, count in top_words:
-            print(f"{word}: {count}")
-
-# 主程序
-def main():
-    # 配置
-    data_dir = "data"
-    top_n = 10
-
-    # 创建组件
-    reader = DataReader(data_dir)
-    tokenizer = TokenizerFactory.create_tokenizer("chinese")
-    counter = WordCounter(tokenizer)
-    printer = ResultPrinter()
-
-    # 执行流程
-    texts = reader.read_texts()
-    word_counts = counter.count_words(texts)
-    printer.print_top_words(word_counts, top_n)
-
-if __name__ == "__main__":
-    main()

A 动机与模式/15 工程化考虑/2 松耦合/1 解耦模式/3 观察者.py

@@ -1,105 +0,0 @@
-'''
-把观察者挂到自己的处理队列上
-'''
-
-import os
-import re
-import threading
-from queue import Queue
-from collections import Counter
-from abc import ABC, abstractmethod
-
-# 观察者接口
-class Observer(ABC):
-    @abstractmethod
-    def update(self, word_counts: Counter):
-        pass
-
-# 具体观察者：打印前 10 高频词
-class PrintTopWordsObserver(Observer):
-    def update(self, word_counts: Counter):
-        print("Top 10 高频词:")
-        for word, count in word_counts.most_common(10):
-            print(f"{word}: {count}")
-
-# 具体观察者：保存词频到文件
-class SaveToFileObserver(Observer):
-    def __init__(self, output_file):
-        self.output_file = output_file
-
-    def update(self, word_counts: Counter):
-        try:
-            with open(self.output_file, 'w', encoding='utf-8') as f:
-                for word, count in word_counts.most_common(10):
-                    f.write(f"{word}: {count}\n")
-            print(f"词频已保存到 {self.output_file}")
-        except Exception as e:
-            print(f"保存失败: {e}")
-
-# 词频统计器（主题）
-class WordFrequencyCounter:
-    def __init__(self):
-        self.observers = []
-        self.counter = Counter()
-        self.queue = Queue()
-        self.lock = threading.Lock()
-
-    def add_observer(self, observer: Observer):
-        self.observers.append(observer)
-
-    def remove_observer(self, observer: Observer):
-        self.observers.remove(observer)
-
-    def notify_observers(self):
-        for observer in self.observers:
-            observer.update(self.counter)
-
-    def process_file(self):
-        while True:
-            try:
-                file_path = self.queue.get_nowait()
-            except:
-                break
-            try:
-                with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
-                    text = f.read().lower()
-                    words = re.findall(r'\b\w+\b', text)
-                    with self.lock:
-                        self.counter.update(words)
-            except Exception as e:
-                print(f"Error processing {file_path}: {e}")
-            finally:
-                self.queue.task_done()
-
-    def count_words(self, files, num_threads=4):
-        # 将文件路径放入队列
-        for file_path in files:
-            self.queue.put(file_path)
-        
-        # 创建并启动线程
-        threads = [threading.Thread(target=self.process_file) for _ in range(num_threads)]
-        for t in threads:
-            t.start()
-        for t in threads:
-            t.join()
-
-        # 通知所有观察者
-        self.notify_observers()
-
-def main():
-    # 获取文件列表
-    data_dir = 'data'
-    files = [os.path.join(data_dir, f) for f in os.listdir(data_dir) if f.endswith('.txt')]
-    
-    # 创建词频统计器
-    counter = WordFrequencyCounter()
-    
-    # 添加观察者
-    counter.add_observer(PrintTopWordsObserver())
-    counter.add_observer(SaveToFileObserver("word_frequency.txt"))
-    
-    # 统计词频并通知观察者
-    counter.count_words(files)
-
-if __name__ == '__main__':
-    main()

A 动机与模式/15 工程化考虑/2 松耦合/2 插件/config.ini

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

A 动机与模式/15 工程化考虑/2 松耦合/2 插件/plugin.py

@@ -1,34 +0,0 @@
-
-# 插件模式提供一种个别扩展性开发和系统核心开发无关的松耦合结构。
-# 简单说，第三方开发者在没有核心框架源码下也能扩展或者改造系统功能
-
-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 动机与模式/15 工程化考虑/2 松耦合/2 插件/plugins-src/buildingPyc.py

@@ -1,28 +0,0 @@
-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 动机与模式/15 工程化考虑/2 松耦合/2 插件/plugins-src/f2.py

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

A 动机与模式/15 工程化考虑/2 松耦合/3 进程独立/0 restful/app.py

@@ -1,80 +0,0 @@
-'''
-REST 风格是把数据资源拓展到了互联网环境，用Web协议访问 。
-组件可以用任何环境任何语言开发, 只需要遵循共同的 rest 协议 。
-'''
-# -*- 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 动机与模式/15 工程化考虑/2 松耦合/3 进程独立/0 restful/client.py

@@ -1,45 +0,0 @@
-# -*- 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 动机与模式/15 工程化考虑/2 松耦合/3 进程独立/0 微服务/client_app.py

@@ -1,25 +0,0 @@
-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 动机与模式/15 工程化考虑/2 松耦合/3 进程独立/0 微服务/counter_service.py

@@ -1,14 +0,0 @@
-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 动机与模式/15 工程化考虑/2 松耦合/3 进程独立/0 微服务/sorter_service.py

@@ -1,13 +0,0 @@
-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 动机与模式/15 工程化考虑/2 松耦合/3 进程独立/0 微服务/tokenizer_service.py

@@ -1,13 +0,0 @@
-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 动机与模式/15 工程化考虑/2 松耦合/4 装饰器/1 装饰器.py

@@ -1,52 +0,0 @@
-'''
-装饰器模式 (Decorator Pattern)
-
-适用场景：动态为词频统计添加功能，如过滤停用词、忽略标点、或添加词性标注。
-如何应用：
-定义核心 WordCounter 接口，负责基本词频统计。
-
-使用装饰器类动态添加功能，如 StopWordFilterDecorator 过滤停用词。
-
-优点：功能扩展不修改核心逻辑，符合开闭原则。
-
-知识点：
-如何动态扩展功能，保持核心代码不变。
-体会组合优于继承的原则。
-
-'''
-
-from abc import ABC, abstractmethod
-from typing import List, Dict
-from collections import Counter
-
-class WordCounter(ABC):
-    @abstractmethod
-    def count_words(self, texts: List[str]) -> Dict[str, int]:
-        pass
-
-class BasicWordCounter(WordCounter):
-    def count_words(self, texts: List[str]) -> Dict[str, int]:
-        import jieba
-        word_counts = Counter()
-        for text in texts:
-            words = jieba.cut(text)
-            word_counts.update([word for word in words if word.strip()])
-        return dict(word_counts)
-
-class WordCounterDecorator(WordCounter, ABC):
-    def __init__(self, counter: WordCounter):
-        self.counter = counter
-
-class StopWordFilterDecorator(WordCounterDecorator):
-    def __init__(self, counter: WordCounter, stop_words: List[str]):
-        super().__init__(counter)
-        self.stop_words = stop_words
-
-    def count_words(self, texts: List[str]) -> Dict[str, int]:
-        word_counts = self.counter.count_words(texts)
-        return {word: count for word, count in word_counts.items() if word not in self.stop_words}
-
-# 使用
-counter = StopWordFilterDecorator(BasicWordCounter(), stop_words=["的", "了", "是"])
-word_counts = counter.count_words(["这是一段测试文本。"])
-print(word_counts)

A 动机与模式/15 工程化考虑/3 类型申明/参数类型申明.py

@@ -1,20 +0,0 @@
-
-# Python 作为弱类型语言希望拥有强类型语言类似的规范工整工程性的优点，牺牲一些代码的自由度。
-# 可以理解为更好的代码注释和更多的工程约束 。
-
-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 动机与模式/16 人机交互/1 终端/command_line_argv.py

@@ -1,48 +0,0 @@
-import sys
-import re
-from collections import Counter
-
-# 提供带参数的运行命令行环境
-# 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 动机与模式/16 人机交互/1 终端/command_line_interactive.py

@@ -1,51 +0,0 @@
-import re
-from collections import Counter
-
-# 提供一个命令行交互方式来驱动程序运行
-
-
-# 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 动机与模式/16 人机交互/3 Web/simpleWeb/app.py

@@ -1,30 +0,0 @@
-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 动机与模式/16 人机交互/3 Web/simpleWeb/templates/index.html

@@ -1,14 +0,0 @@
-<!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 动机与模式/16 人机交互/3 Web/simpleWeb/templates/result.html

@@ -1,16 +0,0 @@
-<!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 动机与模式/cppy/cp_util.py

@@ -1,192 +0,0 @@
-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 动机与模式/readme.MD

@@ -1,8 +0,0 @@
-
-
-## 任务
-本项目的主要功能任务：对指定文件，读取文本，在停用词过滤后，按降序输出前10个高频词
-
-我们研究这个问题的解法在各种情景下的表现形式 。
-
-将 cppy整个目录转移到 anaconda3\Lib\site-packages 下面。里面放了一些共同的代码片段（函数），这样使得模式代码更短小简洁，便于更能集中理解各种模式的核心思想 。

B 面向对象设计模式/readme.md

@@ -1,24 +0,0 @@
-
-
-# 目标
-本节使用一个书城的各方面业务需求来展示面向对象的常见设计模式 。
-
-
-# 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
-面向对象的模式是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，面向过程程序设计一般不谈设计模式 。
-
-因为 Python 对象协议的机制，多态、接口概念发生了根本变化 。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 。另外，很多模式中继承关系也没必要了。但，下面很多示例中依旧保持了基类 。一是致敬经典，二是起到一个工程上更工整和代码注释的作用 。    
-
-
-# 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 。

B 面向对象设计模式/创建型/010 单例.py

@@ -1,17 +0,0 @@
-'''
-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

B 面向对象设计模式/创建型/020 工厂.py

@@ -1,31 +0,0 @@
-# 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')

B 面向对象设计模式/创建型/070 建造者.py

@@ -1,114 +0,0 @@
-'''
-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.")

B 面向对象设计模式/创建型/180 享元.py

@@ -1,55 +0,0 @@
-
-'''
-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

B 面向对象设计模式/结构型/050 装饰器.py

@@ -1,23 +0,0 @@
-# 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)

B 面向对象设计模式/结构型/080 适配器.py

@@ -1,42 +0,0 @@
-'''
-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()

B 面向对象设计模式/结构型/140 代理.py

@@ -1,60 +0,0 @@
-'''
-代理模式（Proxy Pattern）：为其他对象提供一种代理以控制对这个对象的访问。
-在书城的业务背景中，代理模式（Proxy Pattern）可以应用于多种场景，例如实现延迟加载、访问控制、远程代理等。
-下面示例展示如何使用代理模式来控制对书城中书籍对象的访问。
-假设我们有一个Book类，代表书城中的书籍，和一个BookProxy类，作为Book的代理类，来控制对书籍的访问。
-'''
-
-# 书籍类  
-class Book:  
-    def __init__(self, title, author, price):  
-        self.title = title  
-        self.author = author  
-        self.price = price  
-        self.is_loaded = False  # 假设书籍内容初始时是未加载的  
-  
-    def load_content(self):  
-        # 模拟加载书籍内容的过程，这里仅打印一条消息  
-        print(f"Loading content for book '{self.title}' by {self.author}...")  
-        self.is_loaded = True  
-  
-    def display(self):  
-        if not self.is_loaded:  
-            self.load_content()  
-        print(f"Book Title: {self.title}")  
-        print(f"Author: {self.author}")  
-        print(f"Price: {self.price}")  
-        print("Content is loaded and displayed.")  
-  
-# 书籍代理类  
-class BookProxy:  
-    def __init__(self, book):  
-        self.book = book  
-  
-    def display(self):  
-        # 在显示书籍信息之前，代理可以控制一些额外的操作  
-        # 比如检查用户权限、记录访问日志等  
-        # 这里我们模拟一个简单的访问控制  
-        print("Checking access permissions...")  
-        # 假设权限检查通过，调用实际对象的display方法  
-        self.book.display()  
-  
-# 客户端代码  
-if __name__ == "__main__":  
-    # 创建一个书籍对象（假设内容尚未加载）  
-    book = Book("The Great Gatsby", "F. Scott Fitzgerald", 29.99)  
-    # 创建一个书籍代理对象  
-    book_proxy = BookProxy(book)  
-    # 通过代理来访问书籍信息  
-    book_proxy.display()
-
-
-'''
-在这个示例中，Book类有一个load_content方法来模拟加载书籍内容的过程，以及一个display方法来显示书籍的信息。
-在实际应用中，load_content可能会执行更加复杂的操作，如从数据库或远程服务器加载数据。
-BookProxy类作为代理，包装了对Book对象的访问。
-在这个简单的例子中，它在调用display方法之前执行了一个模拟的权限检查。
-在实际应用中，代理类可以执行各种操作，如缓存、懒加载、权限验证等。
-客户端代码通过创建BookProxy对象来间接访问Book对象，而不是直接访问。
-这种方式提供了一种灵活的控制机制，使得可以在不修改原始类的情况下增加额外的功能或控制逻辑。
-'''    

B 面向对象设计模式/结构型/150 外观.py

@@ -1,75 +0,0 @@
-'''
-在书城的业务背景中，外观模式（Facade Pattern）可以用于提供一个简化的接口，以隐藏系统的复杂性。
-假设书城提供了多种服务，如用户认证、购物车管理、订单处理等，外观模式可以将这些服务整合到一个统一的接口中，
-使客户端能够更方便地使用这些服务。
-下面是一个简单的实现代码示例，展示如何使用外观模式来整合书城的不同服务：
-'''
-
-# 用户服务类  
-class UserService:  
-    def authenticate(self, username, password):  
-        # 这里是用户认证的实现代码  
-        print(f"Authenticating user {username}...")  
-        return True  # 假设认证总是成功  
-  
-# 购物车服务类  
-class CartService:  
-    def add_to_cart(self, user_id, book_id):  
-        # 这里是将书籍添加到购物车的实现代码  
-        print(f"User {user_id} added book {book_id} to the cart.")  
-  
-    def remove_from_cart(self, user_id, book_id):  
-        # 这里是从购物车中移除书籍的实现代码  
-        print(f"User {user_id} removed book {book_id} from the cart.")  
-  
-# 订单服务类  
-class OrderService:  
-    def create_order(self, user_id, cart_items):  
-        # 这里是创建订单的实现代码  
-        print(f"Creating order for user {user_id} with items {cart_items}...")  
-        return "OrderID123"  # 假设返回一个订单ID  
-  
-# 书城外观类  
-class BookstoreFacade:  
-    def __init__(self):  
-        self.user_service = UserService()  
-        self.cart_service = CartService()  
-        self.order_service = OrderService()  
-  
-    def login_and_add_to_cart(self, username, password, book_id):  
-        if self.user_service.authenticate(username, password):  
-            print("Login successful.")  
-            # 假设用户ID为1（实际应用中应该通过认证服务获取）  
-            user_id = 1  
-            self.cart_service.add_to_cart(user_id, book_id)  
-        else:  
-            print("Login failed.")  
-  
-    def checkout(self, username, password):  
-        if self.user_service.authenticate(username, password):  
-            print("Login successful.")  
-            # 假设用户ID为1（实际应用中应该通过认证服务获取）  
-            user_id = 1  
-            # 假设获取购物车项目的方法存在（实际应用中需要实现）  
-            cart_items = self.get_cart_items(user_id)  
-            if cart_items:  
-                order_id = self.order_service.create_order(user_id, cart_items)  
-                print(f"Order created with ID: {order_id}")  
-            else:  
-                print("Your cart is empty.")  
-        else:  
-            print("Login failed.")  
-  
-    def get_cart_items(self, user_id):  
-        # 这里应该有一个方法来获取购物车中的项目，但为了简化示例，我们直接返回一个列表  
-        return [1, 2, 3]  # 假设的书籍ID列表  
-  
-# 客户端代码  
-if __name__ == "__main__":  
-    bookstore = BookstoreFacade()  
-      
-    # 用户登录并添加书籍到购物车  
-    bookstore.login_and_add_to_cart("alice", "password123", "book456")  
-      
-    # 用户结账创建订单  
-    bookstore.checkout("alice", "password123")

B 面向对象设计模式/结构型/160 组合.py

@@ -1,85 +0,0 @@
-'''
-在书城的业务背景中，组合模式（Composite Pattern）可以用于构建树形结构，比如书籍的分类结构。
-每个分类可以包含子分类，也可以包含具体的书籍。通过这种方式，可以方便地管理和遍历整个书籍分类体系。
-下面是一个简单的实现代码示例，展示如何使用组合模式来构建书城的书籍分类结构
-'''
-
-from abc import ABC, abstractmethod  
-  
-# 组件抽象类  
-class BookComponent(ABC):  
-    @abstractmethod  
-    def add(self, component):  
-        pass  
-  
-    @abstractmethod  
-    def remove(self, component):  
-        pass  
-  
-    @abstractmethod  
-    def display(self, depth):  
-        pass  
-  
-# 叶子节点：书籍类  
-class Book(BookComponent):  
-    def __init__(self, title, author):  
-        self.title = title  
-        self.author = author  
-  
-    def add(self, component):  
-        print("Cannot add to a leaf node")  
-  
-    def remove(self, component):  
-        print("Cannot remove from a leaf node")  
-  
-    def display(self, depth):  
-        print("-" * depth + f" {self.title} by {self.author}")  
-  
-# 复合节点：书籍分类类  
-class BookCategory(BookComponent):  
-    def __init__(self, name):  
-        self.name = name  
-        self.children = []  
-  
-    def add(self, component):  
-        self.children.append(component)  
-  
-    def remove(self, component):  
-        self.children.remove(component)  
-  
-    def display(self, depth):  
-        print("-" * depth + self.name)  
-        for child in self.children:  
-            child.display(depth + 1)  
-  
-# 客户端代码  
-if __name__ == "__main__":  
-    # 创建书籍分类和书籍对象  
-    fiction = BookCategory("Fiction")  
-    non_fiction = BookCategory("Non-Fiction")  
-  
-    novel = Book("The Great Gatsby", "F. Scott Fitzgerald")  
-    biography = Book("Steve Jobs", "Walter Isaacson")  
-    programming = Book("Clean Code", "Robert C. Martin")  
-  
-    # 构建书籍分类结构  
-    fiction.add(novel)  
-    non_fiction.add(biography)  
-    non_fiction.add(programming)  
-  
-    # 创建一个根分类，并将其他分类添加到其中  
-    root = BookCategory("Root")  
-    root.add(fiction)  
-    root.add(non_fiction)  
-  
-    # 显示整个书籍分类结构  
-    root.display(0)
-
-'''
-在这个示例中，BookComponent 是一个抽象类，定义了所有组件（无论是分类还是书籍）都应该有的方法：add、remove 和 display。
-Book 类是叶子节点，代表具体的书籍，它实现了 BookComponent 接口，
-但 add 和 remove 方法对于书籍来说是不适用的，因此它们只是打印一条错误消息。
-BookCategory 类是复合节点，代表书籍的分类，它可以包含其他分类或书籍，因此它实现了 add 和 remove 方法来管理子节点，并且实现了 display 方法来显示分类及其子节点的信息。
-
-客户端代码创建了一些书籍和分类对象，并构建了一个书籍分类结构。最后，通过调用根分类的 display 方法，可以显示整个书籍分类结构。
-'''

B 面向对象设计模式/结构型/170 桥接.py

@@ -1,94 +0,0 @@
-'''
-桥接模式（Bridge Pattern）可以将抽象与实现解耦，让它们可以独立变化。
-这在处理多种分类的书籍时特别有用，比如你想在不同的平台上展示这些书籍，同时这些书籍还分属不同的分类。
-下面是一个简单的实现代码示例，展示如何使用桥接模式来构建书城的书籍分类与展示平台：
-'''
-
-# 定义书籍接口  
-class IBook:  
-    def get_title(self):  
-        pass  
-  
-    def get_author(self):  
-        pass  
-  
-# 具体书籍实现  
-class NovelBook(IBook):  
-    def __init__(self, title, author):  
-        self.title = title  
-        self.author = author  
-  
-    def get_title(self):  
-        return self.title  
-  
-    def get_author(self):  
-        return self.author  
-  
-# 定义抽象分类  
-class BookCategory:  
-    def __init__(self, name):  
-        self.name = name  
-        self.books = []  
-  
-    def add_book(self, book):  
-        self.books.append(book)  
-  
-    def get_books(self):  
-        return self.books  
-  
-# 定义抽象展示平台  
-class DisplayPlatform:  
-    def display(self, book):  
-        pass  
-  
-# 具体展示平台实现  
-class WebDisplayPlatform(DisplayPlatform):  
-    def display(self, book):  
-        return f"On the web: {book.get_title()} by {book.get_author()}"  
-  
-class MobileDisplayPlatform(DisplayPlatform):  
-    def display(self, book):  
-        return f"On mobile: {book.get_title()} by {book.get_author()}"  
-  
-# 桥接类，将分类与展示平台连接起来  
-class BookShop:  
-    def __init__(self, category, platform):  
-        self.category = category  
-        self.platform = platform  
-  
-    def show_books(self):  
-        for book in self.category.get_books():  
-            print(self.platform.display(book))  
-  
-# 客户端代码  
-if __name__ == "__main__":  
-    # 创建书籍  
-    novel1 = NovelBook("The Great Gatsby", "F. Scott Fitzgerald")  
-    novel2 = NovelBook("1984", "George Orwell")  
-  
-    # 创建分类  
-    fiction_category = BookCategory("Fiction")  
-    fiction_category.add_book(novel1)  
-    fiction_category.add_book(novel2)  
-  
-    # 创建展示平台  
-    web_platform = WebDisplayPlatform()  
-    mobile_platform = MobileDisplayPlatform()  
-  
-    # 创建书城并展示书籍  
-    web_bookshop = BookShop(fiction_category, web_platform)  
-    web_bookshop.show_books()  
-  
-    mobile_bookshop = BookShop(fiction_category, mobile_platform)  
-    mobile_bookshop.show_books()
-
-
-'''
-在这个示例中，
-IBook 是一个接口，定义了书籍应有的行为（比如获取标题和作者）。
-NovelBook 是一个具体书籍类，实现了 IBook 接口。
-BookCategory 是一个书籍分类类，它可以包含多个书籍实例。
-DisplayPlatform 是一个抽象展示平台类，定义了如何展示书籍。
-WebDisplayPlatform 和 MobileDisplayPlatform 是具体展示平台类，分别实现了 DisplayPlatform 接口，以提供不同的展示方式。
-BookShop 是一个桥接类，它将书籍分类与展示平台连接起来，通过 show_books 方法可以展示分类中的所有书籍。
-'''    

B 面向对象设计模式/行为型/030 策略.py

@@ -1,66 +0,0 @@
-# 和工厂模式类似，不过这里的结果只是产生不同的类方法
-# 设想书店有多种折扣策略，比如“普通会员折扣”、“金牌会员折扣”和“无折扣”。每种折扣策略都是一个具体的策略实现。
-
-from abc import ABC, abstractmethod  
-
-########################################################
-# 创建折扣策略接口
-########################################################    
-class DiscountStrategy(ABC):  
-    @abstractmethod  
-    def calculate_discount(self, book_price):  
-        pass
-
-########################################################
-# 创建实现了DiscountStrategy接口的具体折扣策略类
-########################################################    
-class NoDiscountStrategy(DiscountStrategy):  
-    def calculate_discount(self, book_price):  
-        return book_price  # 无折扣，原价返回  
-  
-class RegularMemberDiscountStrategy(DiscountStrategy):  
-    def calculate_discount(self, book_price):  
-        return book_price * 0.9  # 普通会员9折  
-  
-class GoldMemberDiscountStrategy(DiscountStrategy):  
-    def calculate_discount(self, book_price):  
-        return book_price * 0.8  # 金牌会员8折
-    
-########################################################
-# 定义Book类和Bookstore类。Book类包含书籍的信息和价格，Bookstore类则使用折扣策略来计算书籍的折后价
-########################################################    
-class Book:  
-    def __init__(self, title, price):  
-        self.title = title  
-        self.price = price  
-  
-class Bookstore:  
-    def __init__(self, discount_strategy):  
-        self.discount_strategy = discount_strategy  
-  
-    def set_discount_strategy(self, discount_strategy):  
-        self.discount_strategy = discount_strategy  
-  
-    def calculate_final_price(self, book):  
-        discounted_price = self.discount_strategy.calculate_discount(book.price)  
-        return discounted_price
-    
-
-if __name__ == "__main__":  
-    # 创建书籍对象  
-    book = Book("The Great Gatsby", 30.0)  
-      
-    # 创建折扣策略对象  
-    no_discount = NoDiscountStrategy()  
-    regular_discount = RegularMemberDiscountStrategy()  
-    gold_discount = GoldMemberDiscountStrategy()  
-      
-    # 创建书店对象，并设置不同的折扣策略  
-    bookstore = Bookstore(no_discount)  
-    print(f"No Discount: The final price of '{book.title}' is {bookstore.calculate_final_price(book)}")  
-      
-    bookstore.set_discount_strategy(regular_discount)  
-    print(f"Regular Member Discount: The final price of '{book.title}' is {bookstore.calculate_final_price(book)}")  
-      
-    bookstore.set_discount_strategy(gold_discount)  
-    print(f"Gold Member Discount: The final price of '{book.title}' is {bookstore.calculate_final_price(book)}")    

B 面向对象设计模式/行为型/040 观察者.py

@@ -1,45 +0,0 @@
-# 观察者模式允许一个对象（观察者）监听另一个对象（主题）的状态变化，并在状态变化时得到通知。
-# 主类信息发生变化，通知登记的各个对象（把自己当当参数传过去）自行处理变化
-# 当购物车中的商品数量发生变化时，库存系统和价格计算系统需要实时更新。
-# 观察者模式（Observer）或发布-订阅模式（Publish-Subscribe）
-
-import abc
-
-class Observer(metaclass=abc.ABCMeta):
-    @abc.abstractmethod
-    def update(self, cart):
-        pass
-
-class InventorySystem(Observer):
-    def update(self, cart):
-        # 更新库存逻辑...
-        pass
-
-class PriceCalculator(Observer):
-    def update(self, cart):
-        # 重新计算总价逻辑...
-        pass
-
-class ShoppingCart:
-    def __init__(self):
-        self._items = {}
-        self.observers = []
-
-    def add_item(self, item_id, quantity):
-        # 添加商品到购物车并通知所有观察者
-        self._items[item_id] = quantity
-        for observer in self.observers:
-            observer.update(self)
-
-    def attach(self, observer):
-        self.observers.append(observer)
-
-# 创建购物车并添加观察者
-cart = ShoppingCart()
-inventory_system = InventorySystem()
-price_calculator = PriceCalculator()
-
-cart.attach(inventory_system)
-cart.attach(price_calculator)
-
-cart.add_item('item1', 2)  # 当添加商品时，库存系统和价格计算器都会收到更新通知

B 面向对象设计模式/行为型/060 状态.py

@@ -1,80 +0,0 @@
-'''
-状态模式（State Pattern）允许一个对象在其内部状态改变时改变它的行为。
-这个模式将状态封装成独立的类，并将状态转换的逻辑分散到这些类中，从而减少相互间的依赖。
-以下是一个使用状态模式的简单示例，我们将创建一个订单类Order，它有几个状态：
-Placed（已下单）、Paid（已支付）、Fulfilled（已履行）和Delivered（已交付）。
-每个状态都是一个类，它们继承自一个抽象状态类OrderState。
-'''
-################################################################################
-#  定义抽象状态类和一些具体的状态类
-################################################################################
-class OrderState:  
-    def handle(self, order):  
-        pass  
-  
-class PlacedState(OrderState):  
-    def handle(self, order):  
-        print("Order placed. Waiting for payment...")  
-        order.set_state(order.get_paid_state())  
-  
-class PaidState(OrderState):  
-    def handle(self, order):  
-        print("Order paid. Preparing for fulfillment...")  
-        order.set_state(order.get_fulfilled_state())  
-  
-class FulfilledState(OrderState):  
-    def handle(self, order):  
-        print("Order fulfilled. Preparing for delivery...")  
-        order.set_state(order.get_delivered_state())  
-  
-class DeliveredState(OrderState):  
-    def handle(self, order):  
-        print("Order delivered. Process completed.")
-
-################################################################################
-#  定义Order类，它包含一个对当前状态的引用，并且能够通过set_state方法改变其状态      
-################################################################################
-class Order:  
-    def __init__(self):  
-        self._state = None  
-        self.set_state(self.get_placed_state())  
-  
-    def set_state(self, state):  
-        self._state = state  
-  
-    def get_state(self):  
-        return self._state  
-  
-    def get_placed_state(self):  
-        return PlacedState()  
-  
-    def get_paid_state(self):  
-        return PaidState()  
-  
-    def get_fulfilled_state(self):  
-        return FulfilledState()  
-  
-    def get_delivered_state(self):  
-        return DeliveredState()  
-  
-    def process(self):  
-        self._state.handle(self)
-
-################################################################################
-#  创建一个Order对象并模拟其状态转换 
-################################################################################
-
-if __name__ == "__main__":  
-    order = Order()  
-  
-    # 模拟订单处理流程  
-    order.process()  # 初始状态为Placed，执行后将变为Paid  
-    order.process()  # 当前状态为Paid，执行后将变为Fulfilled  
-    order.process()  # 当前状态为Fulfilled，执行后将变为Delivered  
-    order.process()  # 当前状态为Delivered，执行后不会改变，因为Delivered是最终状态
-
-################################################################################
-#  这个例子中，每个状态类都负责决定下一个状态是什么，并在handle方法中触发状态转换。
-#  Order类不直接知道所有可能的状态转换，这些逻辑被封装在状态类中。
-#  这使得添加新的状态或修改现有状态的行为变得更加容易，因为不需要修改Order类本身。
-################################################################################                

B 面向对象设计模式/行为型/090 模板方法.py

@@ -1,71 +0,0 @@
-'''
-模板方法模式（Template Method）
-定义算法的骨架，而将一些步骤延迟到子类中实现。
-'''
-
-from abc import ABC, abstractmethod  
-  
-class AbstractClass(ABC):  
-    def template_method(self):  
-        # 这是一个模板方法，它定义了一个算法的骨架  
-        self.base_operation1()  
-        self.required_operations1()  
-        self.base_operation2()  
-        self.hook1()  
-        self.required_operations2()  
-        self.base_operation3()  
-        self.hook2()  
-  
-    @abstractmethod  
-    def base_operation1(self):  
-        pass  
-  
-    @abstractmethod  
-    def base_operation2(self):  
-        pass  
-  
-    @abstractmethod  
-    def base_operation3(self):  
-        pass  
-  
-    @abstractmethod  
-    def required_operations1(self):  
-        pass  
-  
-    @abstractmethod  
-    def required_operations2(self):  
-        pass  
-  
-    def hook1(self):  
-        pass  # 钩子操作，子类可以选择是否覆盖  
-  
-    def hook2(self):  
-        pass  # 另一个钩子操作
-
-
-class ConcreteClass(AbstractClass):  
-    def base_operation1(self):  
-        print("AbstractClass says: I am doing the bulk of the work")  
-  
-    def base_operation2(self):  
-        print("AbstractClass says: But I let subclasses override some operations")  
-  
-    def base_operation3(self):  
-        print("AbstractClass says: But I am doing the bulk of the work anyway")  
-  
-    def required_operations1(self):  
-        print("ConcreteClass says: Implemented Operation1")  
-  
-    def required_operations2(self):  
-        print("ConcreteClass says: Implemented Operation2")  
-  
-    def hook1(self):  
-        print("ConcreteClass says: Overridden Hook1")  
-  
-    def hook2(self):  
-        # 没有覆盖hook2，所以它将执行AbstractClass中的空实现  
-        pass
-
-if __name__ == "__main__":  
-    concrete_class = ConcreteClass()  
-    concrete_class.template_method()    

B 面向对象设计模式/行为型/110 中介者.py

@@ -1,86 +0,0 @@
-'''
-中介者模式（Mediator Pattern）是一种行为型设计模式，它定义了一个中介对象来封装一系列对象之间的交互。
-中介者使各对象不需要显式地相互引用，从而使其耦合松散，而且可以独立地改变它们之间的交互。
-
-设想书店管理系统，其中包含了多个组件，比如库存管理、订单处理、顾客管理等。
-这些组件之间需要相互通信来协同工作。我们可以使用中介者模式来减少这些组件之间的直接依赖。
-
-在这个示例中，BookstoreMediator 充当了中介者的角色，它协调了库存管理、订单处理和顾客管理之间的交互。
-当某个事件发生时（比如顾客下订单），相应的组件会通过中介者发送通知，中介者再根据事件类型协调其他组件的响应。
-'''
-
-from abc import ABC, abstractmethod  
-
-#定义一个中介者接口和具体的中介者实现
-  
-# 中介者接口  
-class Mediator(ABC):  
-    @abstractmethod  
-    def notify(self, sender, event):  
-        pass  
-  
-# 具体的中介者实现  
-class BookstoreMediator(Mediator):  
-    def __init__(self, inventory, order, customer):  
-        self.inventory = inventory  
-        self.order = order  
-        self.customer = customer  
-  
-    def notify(self, sender, event):  
-        if event == 'book_ordered':  
-            print("BookstoreMediator: Order notification received. Checking inventory...")  
-            if self.inventory.has_stock():  
-                print("BookstoreMediator: Inventory has stock. Processing order...")  
-                self.order.process_order()  
-                self.customer.notify_order_success()  
-            else:  
-                print("BookstoreMediator: Inventory out of stock. Cancelling order...")  
-                self.order.cancel_order()  
-                self.customer.notify_order_failure()  
-        # 可以添加更多的事件处理逻辑  
-  
-# 库存管理组件  
-class Inventory:  
-    def has_stock(self):  
-        # 这里简化逻辑，直接返回有库存  
-        return True  
-  
-# 订单处理组件  
-class Order:  
-    def process_order(self):  
-        print("Order: Order is being processed...")  
-  
-    def cancel_order(self):  
-        print("Order: Order is being cancelled...")  
-  
-# 顾客管理组件  
-class Customer:  
-    def notify_order_success(self):  
-        print("Customer: Order successful. Notifying customer...")  
-  
-    def notify_order_failure(self):  
-        print("Customer: Order failed. Notifying customer...")  
-  
-# 组件之间的交互通过中介者进行  
-class BookstoreComponent:  
-    def __init__(self, mediator):  
-        self.mediator = mediator  
-  
-    def send_notification(self, event):  
-        self.mediator.notify(self, event)  
-  
-# 示例使用  
-if __name__ == "__main__":  
-    # 创建组件  
-    inventory = Inventory()  
-    order = Order()  
-    customer = Customer()  
-  
-    # 创建中介者并注入组件  
-    mediator = BookstoreMediator(inventory, order, customer)  
-  
-    # 创建与中介者关联的书店组件（这里以订单为例）  
-    order_component = BookstoreComponent(mediator)  
-  
-    # 触发事件（比如：下订单）  
-    order_component.send_notification('book_ordered')

B 面向对象设计模式/行为型/120 责任链.py

@@ -1,96 +0,0 @@
-'''
-职责链模式（Chain of Responsibility Pattern）
-
-一种行为设计模式，它允许你将请求沿着处理者链进行发送。
-收到请求后，每个处理者均可对请求进行处理，或将其传递给链上的下个处理者。
-
-在书城的业务背景中，可以想象有这样的场景：
-客户下了一个订单，该订单需要经历多个处理步骤，比如验证库存、计算价格、生成发货通知等。
-这些处理步骤按照一定的顺序组织成一个处理链
-'''
-
-class Order:  
-    def __init__(self, book_id, quantity):  
-        self.book_id = book_id  
-        self.quantity = quantity  
-  
-  
-class Handler:  
-    def __init__(self, successor=None):  
-        self.successor = successor  
-  
-    def handle_request(self, order):  
-        raise NotImplementedError("Subclasses must implement handle_request()")  
-  
-    def successor_handle_request(self, order):  
-        if self.successor is not None:  
-            return self.successor.handle_request(order)  
-  
-  
-class InventoryHandler(Handler):  
-    def handle_request(self, order):  
-        if check_inventory(order.book_id, order.quantity):  
-            print("InventoryHandler: Inventory checked, enough stock.")  
-            return self.successor_handle_request(order)  
-        else:  
-            print("InventoryHandler: Inventory check failed, not enough stock.")  
-            return False  
-  
-  
-class PricingHandler(Handler):  
-    def handle_request(self, order):  
-        price = calculate_price(order.book_id, order.quantity)  
-        print(f"PricingHandler: Price calculated, total: {price}")  
-        return self.successor_handle_request(order)  
-  
-  
-class NotificationHandler(Handler):  
-    def handle_request(self, order):  
-        send_notification(order)  
-        print("NotificationHandler: Notification sent to customer.")  
-        # Since this is the end of the chain, no successor to call.  
-        return True  
-  
-  
-# Dummy functions to simulate the bookstore logic  
-def check_inventory(book_id, quantity):  
-    return True  # Simulate enough stock  
-  
-  
-def calculate_price(book_id, quantity):  
-    return 10.0 * quantity  # Simulate a fixed price per book  
-  
-  
-def send_notification(order):  
-    pass  # Simulate sending a notification to the customer  
-  
-  
-# Setting up the Chain of Responsibility  
-inventory_handler = InventoryHandler()  
-pricing_handler = PricingHandler()  
-notification_handler = NotificationHandler()  
-  
-inventory_handler.successor = pricing_handler  
-pricing_handler.successor = notification_handler  
-  
-# Client code  
-order = Order(book_id="12345", quantity=2)  
-result = inventory_handler.handle_request(order)  
-if result:  
-    print("Order processing completed successfully.")  
-else:  
-    print("Order processing failed.")
-
-'''
-在这个例子中，我们有一个Handler基类，它定义了一个处理请求的基本框架。
-具体的处理逻辑则在子类InventoryHandler、PricingHandler和NotificationHandler中实现。
-这些子类形成了职责链，通过successor引用链接在一起。
-
-客户下了一个订单后，这个订单请求会从库存处理器（InventoryHandler）开始处理。
-如果库存足够，请求将被传递给价格处理器（PricingHandler）来计算总价。
-然后，价格处理器再将请求传递给通知处理器（NotificationHandler），
-最后发送通知给客户。
-如果任何处理器无法处理请求（例如，库存不足），处理将在那里终止，并且返回相应的结果。
-
-这个模式的好处是可以很容易地改变处理的顺序或者增加/删除处理器，而不需要修改已有的代码。
-'''    

B 面向对象设计模式/行为型/130 命令.py

@@ -1,75 +0,0 @@
-'''
-命令模式（Command Pattern）是一种行为设计模式，它封装了一个请求作为一个对象，从而让你使用不同的请求把客户端与服务端操作解耦。在书城的业务背景中，命令模式可以用来实现例如添加购物车项、结算订单、发送通知等操作。
-
-下面是一个简单的使用Python实现的命令模式示例，以书城的购物车操作为例
-'''
-
-# 购物车类  
-class ShoppingCart:  
-    def __init__(self):  
-        self.items = []  
-  
-    def add_item(self, book_id, quantity):  
-        self.items.append({'book_id': book_id, 'quantity': quantity})  
-        print(f"Added {quantity} of book ID {book_id} to the cart.")  
-  
-    def remove_item(self, book_id):  
-        self.items = [item for item in self.items if item['book_id'] != book_id]  
-        print(f"Removed book ID {book_id} from the cart.")  
-  
-# 命令接口  
-class Command:  
-    def execute(self):  
-        pass  
-  
-# 具体命令类 - 添加购物车项  
-class AddToCartCommand(Command):  
-    def __init__(self, shopping_cart, book_id, quantity):  
-        self.shopping_cart = shopping_cart  
-        self.book_id = book_id  
-        self.quantity = quantity  
-  
-    def execute(self):  
-        self.shopping_cart.add_item(self.book_id, self.quantity)  
-  
-# 具体命令类 - 移除购物车项  
-class RemoveFromCartCommand(Command):  
-    def __init__(self, shopping_cart, book_id):  
-        self.shopping_cart = shopping_cart  
-        self.book_id = book_id  
-  
-    def execute(self):  
-        self.shopping_cart.remove_item(self.book_id)  
-  
-# 调用者（Invoker）类  
-class Invoker:  
-    def __init__(self):  
-        self.commands = []  
-  
-    def store_and_execute_command(self, command):  
-        self.commands.append(command)  
-        command.execute()  
-  
-# 客户端代码  
-if __name__ == "__main__":  
-    cart = ShoppingCart()  
-    invoker = Invoker()  
-  
-    # 创建添加购物车项命令  
-    add_command = AddToCartCommand(cart, "12345", 2)  
-    invoker.store_and_execute_command(add_command)  
-  
-    # 创建移除购物车项命令  
-    remove_command = RemoveFromCartCommand(cart, "12345")  
-    invoker.store_and_execute_command(remove_command)
-
-'''
-在这个例子中，我们有一个ShoppingCart类，它有两个方法：add_item和remove_item，用于添加和移除购物车项。然后，我们定义了一个命令接口Command和一个调用者Invoker。Invoker可以存储并执行命令。
-
-具体命令类AddToCartCommand和RemoveFromCartCommand实现了Command接口，并在execute方法中调用了ShoppingCart的相应操作。
-
-客户端代码创建了ShoppingCart实例和Invoker实例，并创建了添加和移除购物车项的具体命令对象。这些命令对象通过调用者的store_and_execute_command方法被存储和执行。
-
-这个命令模式的实现将购物车操作和实际的执行逻辑解耦，允许客户端在不知道具体操作的情况下存储和执行命令。这对于支持撤销操作、记录命令历史、排队命令等高级功能非常有用。
-
-'''    

B 面向对象设计模式/行为型/190 备忘录.py

@@ -1,75 +0,0 @@
-'''
-备忘录模式（Memento Pattern）：
-在不破坏封装的前提下，捕获一个对象的内部状态，并在该对象之外保存这个状态。
-
-备忘录模式（Memento Pattern）可以用来保存和恢复书籍对象的内部状态，
-例如用户可能想要保存他们当前阅读的书籍状态（比如阅读进度、高亮部分等），以便之后可以恢复到这个状态。
-'''
-
-# 书籍类，包含阅读状态  
-class Book:  
-    def __init__(self, title, author):  
-        self.title = title  
-        self.author = author  
-        self.page = 1  # 初始页码  
-        self.highlights = []  # 高亮部分  
-  
-    def read(self, page):  
-        self.page = page  
-        print(f"Reading page {self.page} of '{self.title}' by {self.author}")  
-  
-    def highlight(self, text):  
-        self.highlights.append(text)  
-        print(f"Highlighted text: {text}")  
-  
-    def get_current_state(self):  
-        return BookMemento(self.page, self.highlights[:])  
-  
-    def restore_state(self, memento):  
-        self.page = memento.get_page()  
-        self.highlights = memento.get_highlights()  
-  
-# 备忘录类，用于保存书籍状态  
-class BookMemento:  
-    def __init__(self, page, highlights):  
-        self.page = page  
-        self.highlights = highlights  
-  
-    def get_page(self):  
-        return self.page  
-  
-    def get_highlights(self):  
-        return self.highlights  
-  
-# 客户端代码  
-if __name__ == "__main__":  
-    # 创建书籍对象  
-    book = Book("The Hobbit", "J.R.R. Tolkien")  
-  
-    # 阅读和高亮文本  
-    book.read(50)  
-    book.highlight("Gollum's precious!")  
-  
-    # 保存当前状态  
-    memento = book.get_current_state()  
-  
-    # 改变状态  
-    book.read(100)  
-    book.highlight("The dragon is coming!")  
-  
-    # 恢复状态  
-    print("Restoring state...")  
-    book.restore_state(memento)  
-    print(f"Current page is {book.page}")  
-    print("Highlighted texts:")  
-    for highlight in book.highlights:  
-        print(highlight)
-
-
-'''
-在这个示例中，Book 类代表了一本书，包含了页码和高亮部分等状态信息。BookMemento 类用于保存书籍的某一时刻的状态。Book 类提供了 get_current_state 方法来创建并返回一个包含当前阅读状态的 BookMemento 对象。同样地，Book 类也提供了 restore_state 方法来从 BookMemento 对象中恢复状态。
-
-客户端代码创建了一个书籍对象，对其进行了阅读和高亮操作，然后保存了当前状态。之后改变了书籍的状态，并使用之前保存的状态恢复了书籍对象。
-
-这样，用户就可以在需要的时候回到之前的阅读状态，无论是在同一个会话中还是在不同的会话中。这种模式在需要提供“撤销”或“恢复”功能的应用中非常有用。
-'''        

B 面向对象设计模式/行为型/200 访问者.py

@@ -1,72 +0,0 @@
-'''
-访问者模式（Visitor Pattern）：
-表示一个作用于某对象结构中的各元素的操作，它使你可以在不改变各元素的类的前提下定义作用于这些元素的新操作。
-
-访问者模式（Visitor Pattern）可以用于将操作逻辑从对象结构中分离出来。假设我们有一个书城系统，其中包含不同类型的书籍（如小说、教材等），我们想要对不同类型的书籍执行不同的操作（如打印价格、增加库存等）。访问者模式允许我们定义一个新的操作而无需改变书籍的类结构。
-
-
-'''
-
-# 书籍类，作为元素（Element）角色  
-class Book:  
-    def __init__(self, title, price, category):  
-        self.title = title  
-        self.price = price  
-        self.category = category  
-  
-    def accept(self, visitor):  
-        visitor.visit(self)  
-  
-# 小说类，继承自书籍类  
-class NovelBook(Book):  
-    def __init__(self, title, price):  
-        super().__init__(title, price, "Novel")  
-  
-# 教材类，继承自书籍类  
-class Textbook(Book):  
-    def __init__(self, title, price):  
-        super().__init__(title, price, "Textbook")  
-  
-# 访问者接口  
-class IVisitor:  
-    def visit(self, book):  
-        pass  
-  
-# 具体的访问者类，实现访问者接口  
-class PricePrinter(IVisitor):  
-    def visit(self, book):  
-        print(f"Price of '{book.title}': ${book.price}")  
-  
-class StockAdder(IVisitor):  
-    def __init__(self, additional_stock):  
-        self.additional_stock = additional_stock  
-  
-    def visit(self, book):  
-        # 假设这里有一个增加库存的方法，实际上应该通过数据库或其他方式更新  
-        print(f"Adding {self.additional_stock} copies of '{book.title}' to stock")  
-  
-# 客户端代码  
-if __name__ == "__main__":  
-    # 创建书籍对象  
-    novel = NovelBook("The Great Gatsby", 19.99)  
-    textbook = Textbook("Introduction to Algorithms", 49.99)  
-  
-    # 创建访问者对象  
-    price_printer = PricePrinter()  
-    stock_adder = StockAdder(5)  
-  
-    # 书籍接受访问者  
-    novel.accept(price_printer)  
-    textbook.accept(price_printer)  
-  
-    # 增加库存操作  
-    novel.accept(stock_adder)  
-    textbook.accept(stock_adder)
-
-'''
-在这个示例中，Book 类是元素角色，它包含一个 accept 方法，该方法接受一个访问者对象。NovelBook 和 Textbook 是具体元素，它们继承自 Book 类。IVisitor 是访问者接口，声明了一个 visit 方法。PricePrinter 和 StockAdder 是实现了 IVisitor 接口的具体访问者类，它们分别用于打印书籍价格和增加书籍库存。
-
-客户端代码创建了书籍对象和访问者对象，并通过调用书籍的 accept 方法来接受访问者的访问。这样，访问者就可以对书籍执行相应的操作。
-
-需要注意的是，访问者模式的一个主要缺点是增加新的操作意味着增加新的访问者类，这可能会导致类的数量增加。此外，如果需要在访问者中访问对象结构的复杂关系，代码可能会变得难以理解和维护。因此，在使用访问者模式时需要权衡其优缺点。
-'''    

C 高性能编程/02 操作系统相关知识.md

@@ -1,61 +0,0 @@
-
-### 内存管理
-段：存放全局变量和静态变量
-栈：系统自动分配释放，函数参数值，局部变量，返回地址等在此
-堆：存放动态分配的数据，由开发人员自行管理
-
-不同操作系统进程和线程实现机制有不同。
-
-虚拟内存技术，把进程虚拟地址空间划分成用户空间和内核空间。
-在 32 位操作系统中，4GB 的进程地址中用户空间为 0～3G，内核地址空间为 3～4G，
-用户不能直接操作内核地址，只有通过系统调用的方式访问。
-
-线程共享虚拟内存和全局变量等资源，线程拥有自己的私有数据比如栈和寄存器。
-
-
-## 多任务
-多任务就是可以同时运行多个任务。分为并行和并发两种。
-并行是真在不同CPU核上同时执行，并发是轮换在一个核上执行。
-
-
-## 阻塞/非阻塞
-等候消息的过程中能不能干其他事
-
-
-## 同步/异步
-一个任务完成后才能开始下一个任务是同步，
-多个任务同时在运行状态是异步 。
-通知调用者的三种方式，如下
-状态：即监听被调用者的状态，调用者每隔一段时间检查一次是否完成（轮询）。
-通知：当被调用者执行完成后，发出通知告知调用者。
-回调：当被调用者执行完成后，调用调用者提供的回调函数 。
-
-
-## 进程、线程
-
-运行一个软件就是开了一个进程 
-比如，一个游戏启动后为一个进程
-但一个游戏需要图形渲染，联网操作能同时运行
-所以将其各个部分设计为线程
-即一个进程有多个线程
-
-从操作系统层面而言
-进程是分配资源的基本单位
-进程之间是独立的
-一个进程无法访问另一个进程的空间
-一个进程运行的失败也不会影响其他进程的运行
-
-因为操作系统可以切换进程，所以并发的进程数会超过核数
-当需要创建的子进程数量巨大时，可以创建进程池
-进程间常通过消息队列程序实现数据传递
-
-一个进程内可以包含多个线程
-线程是程序执行的基本单位
-线程是操作系统分配处理器时间的基本单元
-线程之间没有单独的地址空间，一个线程死掉就等于整个进程死掉
-
-一个进程下的多个线程可以共享该进程的资源，包括内存。
-多个线程同时对同一个全局变量操作，会出现竞争问题，从而数据结果会不正确
-解决办法：某个线程要更改数据时，先将其锁定，直到将状态变成“非锁定”，其他的线程才能锁该资源。
-如果两个线程分别占有一部分资源并且同时等待对方的资源，就会造成死锁。
-可以用一些机制解决死锁，比如超时。

C 高性能编程/03 多线程的应用场景.md

@@ -1,185 +0,0 @@
-
-Python的多线程时间切片间隔可以通过 sys.setswitchinterval() 设置。其他切换触发条件 ：
-- 当线程等待I/O操作（如网络请求或磁盘读写）
-- 某些函数（如 time.sleep()）会触发切换
-- 线程主动释放GIL
-
-异步编程通常比多线程控制更精细，但，多线程相对编程简单 。
-
-以下场景更适合使用 **多线程**：
-
-### 场景：**GUI 应用程序**
-
-在 GUI（图形用户界面）应用程序中，主线程负责处理用户交互，而其他任务（如文件读写、网络请求）需要在后台运行，以避免阻塞主线程导致界面卡顿。多线程可以与 GUI 主线程共享内存，方便更新界面状态。线程间通信简单。GUI 框架（如 PyQt、Tkinter）通常有自己的事件循环，用异步编程容易冲突。
-   
-```python
-
-import sys
-import requests
-from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QWidget, QVBoxLayout, QPushButton, QLabel
-from PyQt5.QtCore import QThread, pyqtSignal
-
-# 工作线程：负责下载文件
-class DownloadThread(QThread):
-    # 自定义信号，用于通知主线程下载进度
-    progress_signal = pyqtSignal(str)
-
-    def __init__(self, url):
-        super().__init__()
-        self.url = url
-
-    def run(self):
-        self.progress_signal.emit("开始下载...")
-        try:
-            response = requests.get(self.url, stream=True)
-            total_size = int(response.headers.get("content-length", 0))
-            downloaded_size = 0
-            with open("downloaded_file", "wb") as file:
-                for chunk in response.iter_content(chunk_size=1024):
-                    file.write(chunk)
-                    downloaded_size += len(chunk)
-                    progress = f"已下载: {downloaded_size / 1024:.2f} KB / {total_size / 1024:.2f} KB"
-                    self.progress_signal.emit(progress)
-            self.progress_signal.emit("下载完成！")
-        except Exception as e:
-            self.progress_signal.emit(f"下载失败: {str(e)}")
-
-#### 主窗口
-class MainWindow(QWidget):
-    def __init__(self):
-        super().__init__()
-        self.init_ui()
-
-    def init_ui(self):
-        self.setWindowTitle("多线程下载示例")
-        self.setGeometry(100, 100, 300, 150)
-
-        # 布局
-        layout = QVBoxLayout()
-
-        # 下载按钮
-        self.download_button = QPushButton("开始下载", self)
-        self.download_button.clicked.connect(self.start_download)
-        layout.addWidget(self.download_button)
-
-        # 状态标签
-        self.status_label = QLabel("点击按钮开始下载", self)
-        layout.addWidget(self.status_label)
-
-        self.setLayout(layout)
-
-    def start_download(self):
-        # 禁用按钮，防止重复点击
-        self.download_button.setEnabled(False)
-        self.status_label.setText("准备下载...")
-
-        # 创建工作线程
-        self.download_thread = DownloadThread("https://example.com/large_file.zip")
-        self.download_thread.progress_signal.connect(self.update_status)
-        self.download_thread.finished.connect(self.on_download_finished)
-        self.download_thread.start()
-
-    def update_status(self, message):
-        # 更新状态标签
-        self.status_label.setText(message)
-
-    def on_download_finished(self):
-        # 下载完成后启用按钮
-        self.download_button.setEnabled(True)
-
-if __name__ == "__main__":
-    app = QApplication(sys.argv)
-    window = MainWindow()
-    window.show()
-    sys.exit(app.exec_())
-
-```
-
-
-### 场景：**与阻塞式 API 交互**
-
-某些库或 API 是阻塞式的（如某些数据库驱动、硬件接口库），无法直接使用异步编程。在这种情况下，多线程可以避免阻塞主线程。
-```python
-import threading
-import time
-import sqlite3
-
-def query_database():
-    # 模拟阻塞式数据库查询
-    conn = sqlite3.connect("example.db")
-    cursor = conn.cursor()
-    cursor.execute("SELECT * FROM users")
-    results = cursor.fetchall()
-    print("查询完成，结果:", results)
-    conn.close()
-
-def main():
-    print("主线程开始")
-    # 创建线程执行数据库查询
-    thread = threading.Thread(target=query_database)
-    thread.start()
-    # 主线程继续执行其他任务
-    for i in range(5):
-        print(f"主线程运行中... {i}")
-        time.sleep(1)
-    thread.join()
-    print("主线程结束")
-
-main()
-```
-
-
-### 场景：**任务队列与线程池**
-
-在需要处理大量短期任务的场景中（如 Web 服务器的请求处理），使用线程池可以简单编程实现高效管理任务。
-特别有些任务是阻塞式的，不支持异步 。
-
-```python
-import concurrent.futures
-import time
-
-def process_task(task):
-    print(f"开始处理任务: {task}")
-    time.sleep(2)  # 模拟任务处理时间
-    print(f"完成处理任务: {task}")
-
-def main():
-    print("主线程开始")
-    tasks = ["task1", "task2", "task3", "task4", "task5"]
-    # 使用线程池处理任务
-    with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=3) as executor:
-        executor.map(process_task, tasks)
-    print("主线程结束")
-
-main()
-````
-
-### 场景：**与 C/C++ 扩展交互**
-
-某些 Python 库是基于 C/C++ 扩展实现的（如 `numpy`、`pandas`），这些扩展可能释放了 GIL，允许在多线程中并行运行。
-多线程常常更快 。
-
-```python
-import threading
-import numpy as np
-
-def compute_task(data):
-    result = np.sum(data)
-    print(f"计算结果: {result}")
-
-def main():
-    print("主线程开始")
-    data = np.random.rand(1000000)  # 生成随机数据
-    # 创建多个线程并行计算
-    threads = []
-    for i in range(4):
-        thread = threading.Thread(target=compute_task, args=(data,))
-        thread.start()
-        threads.append(thread)
-    for thread in threads:
-        thread.join()
-    print("主线程结束")
-
-main()
-```
-

C 高性能编程/04 其它知识.md

@@ -1,48 +0,0 @@
-
-
-### **JIT（即时编译）**
-
-JIT（Just-In-Time Compilation，即时编译）是一种在程序运行时将代码编译为机器码的技术。与传统的 **AOT（Ahead-Of-Time Compilation，提前编译）** 不同，JIT 在程序执行过程中动态编译代码。JIT 跨平台，生成适合当前平台的机器码。
-
-JIT 的工作原理：**解释执行**：程序开始时，代码以解释方式执行（逐行解释字节码）。 **热点检测**：JIT 编译器监控代码执行，识别频繁执行的代码段（称为“热点”）。 **动态编译**：将热点代码编译为机器码，后续执行直接运行机器码，避免解释执行的开销。 **优化**：JIT 编译器可以根据运行时信息进行优化（如内联函数、消除死代码）。
-
-在 Python 中利用 JIT 加速的方法包括：
-- **PyPy**：通用的 Python 实现，适合大多数场景。pypy your_script.py    
-- **Numba**：专注于数值计算，适合科学计算和数据分析。用 `@jit` 装饰器标记需要加速的函数。    
-- **Cython**：将 Python 代码编译为 C 代码，适合需要极致性能的场景。支持 JIT 和 AOT 编译 。
-- **Taichi**：专注于高性能计算，适合图形学、物理仿真等领域。
-
-
-### 异步编程生态系统中的几个概念
-
-**异步编程**
-异步编程是一种编程范式，允许任务并发执行。
-在 Python 中，异步编程可以通过协程、回调、事件循环等多种方式实现。
-异步编程适合高并发的 I/O 密集型任务（如 Web 服务器、爬虫、实时通信）, 特别是大量并发连接的任务。
-
-
-**协程**
-协程是异步编程的一种实现方式，协程是一种在执行过程中可以暂停和恢复的函数。
-协程运行在线程之上，协程的调度完全由用户控制 。
-同回调等其他异步技术相比，协程维持了正常的代码流程，提高了代码可读性。
-
-
-**Async**
-Async 是 Python 3.5 引入的一个关键字，用于定义异步函数（即协程）。async def 定义的函数可以暂停执行，使用 await 等待其他操作完成，它们构成了 Python 的异步编程语法。
-
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-**asyncio**
-asyncio 是 Python 标准库中管理协程的框架。 
-
-
-Python 的协程实现历史
-- 生成器协程（yield/send）
-- 原生协程，使用 @asyncio.coroutine 和 yield from ，已废
-- 原生协程，自 Python 3.5 起，async/await 成为标准 。
-- 第三方库 gevent 也有不短的历史 。
-
-
-### 碎片
-- 网络系统常用架构 ：服务端用线程池，客户端用 asynico - 异步
-- 分布式任务队列系统：celery ，不用自己造车 （ lzuDataFactory ）
-- thread 模块是比较底层的模块, threading 模块对 thread 做了一些包装

C 高性能编程/11 队列.md

@@ -1,18 +0,0 @@
-
-队列应用,涉及简单算法到多线程、多进程，以及分布式。
-
-应用场景匹配的相应队列：
-- 简单算法或小型任务：list（列表）作为队列,append() 入队，pop(0) 出队,简单易用。
-- 单线程高性能：用 collections.deque，效率最高。
-- 异步编程: 用 asyncio.Queue 
-- 多线程安全：用 queue.Queue 
-- 多线程优先级任务安全：用 queue.PriorityQueue ，确保高优先级的元素优先被取出。
-- 多进程通信：用 multiprocessing.Queue，如果进程内部存在线程竞争，就需要加锁。
-
-注意事项：
-- 非线程安全的实现（如 deque,list）在多线程场景中需加锁 。
-- 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。
-
-其它可能用到的相关工具：
-Redis，作为中间件提供共享存储和跨进程协调机制，处理缓存、消息队列、分布式锁、分布式状态共享。
-Celery，用于管理异步任务或后台任务，一般用来做周期性任务或者长时间运行的任务。可用 Redis 做存储。

C 高性能编程/readme.md

@@ -1,44 +0,0 @@
-
-从计算机系统结构的角度，提高 Python 任务执行速度的核心在于：减少解释器开销（编译/JIT）、提升并行性（多核/GPU）、优化内存访问（缓存友好）、降低 I/O 瓶颈以及适配硬件特性等。当前主要办法如下：
-
-
-### 计算单元层面利用多核并行计算
-对于 CPU 密集型任务，使用多进程，每个进程拥有独立的 Python 解释器和内存空间，运行在独立的内核上，实现并行计算。
-
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-### I/O 层面减少等待时间
-- 异步编程：针对I/O请求等待，手工实现任务切换，完成并发执行.
-- 多线程：解释器自动完成I/O请求的线程切换 。
-- 批量处理，减少I/O请求数量 。
-
-
-### 编译层面减少解释器开销
-- 使用 JIT 编译器：Just-In-Time（JIT）编译可以在运行时将Python代码编译成机器码，从而提升执行速度 。PyPy 是一种替代 CPython 的实现，PyPy 的 JIT 引擎可以分析代码执行路径，优化频繁调用的函数，充分利用处理器架构。
-- **Cython 编译**：Cython 允许开发者为 Python 代码添加 C 类型注解，并编译为 C 代码，再由 C 编译器生成机器码。Cython 特别适合静态类型优化场景。
-
-
-### 利用Python的解释器特性
--  **使用内置数据类型和函数**：内置的数据类型（如列表、字典、集合等）和函数通常经过高度优化。
--  **选择合适的数据结构**：例如，一些类型执行一些操作更快，一些类型更省空间。
--  **减少全局变量的使用**：访问全局变量通常比局部变量慢，因为它们需要在更大的作用域中查找。
--  **减少函数调用**，可降低堆栈操作开销。
--  使用列表推导式替代循环，降低频繁创建和销毁临时对象的开销。
--  使用生成器而不是列表来处理大数据集，以减少内存占用。
--  使用XX池或预分配资源。
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-### 使用第三方高性能库
--  NumPy/Pandas 用 C/C++ 编写并经过优化,使用连续内存块存储数据，向量化操作比显式的Python循环更高效。
--  SIMD 指令加速，NumPy、Numba、Pandas/SciPy 都使用了 SIMD。Cython 可以直接用 C 代码使用 SIMD 。
-- `gzip` 模块可压缩数据，减少网络传输的数据量，提高网络传输速度。
-- `mmap` 模块实现内存映射文件，在处理超大文件、优化I/O性能以及进程间通信方面具有显著优势。
-- `functools.lru_cache` 缓存计算结果，避免重复计算 。
-
-
-### 使用性能分析工具
-如 cProfile 、Py-Spy、timeit 或 line_profiler
-
-## 总结
-具体实施时，应结合性能分析工具定位瓶颈，并根据任务特点选择合适的策略 。
-当然计算设备方面也可以简单提升：多机、更快的 CPU、更多核的CPU、更多的内存、更快的存储、增加 GPU/FPGA/TPU 。
-此外，随着Python社区的发展，新的技术和工具不断涌现，开发者应持续关注最新进展，以便更好地优化自己的代码 。

C 高性能编程/案例/股票分析/case_股票分析.md

@@ -1,48 +0,0 @@
-
-# 案例研究：股票价格分析
-
-## 案例背景
-股票价格分析是金融领域常见任务，涉及从互联网获取实时或历史价格数据（I/O密集型），以及执行复杂计算如傅里叶变换以分析趋势（计算密集型）。
-
-## 任务目标
-假设任务是从 Yahoo Finance 获取股票价格数据（如AAPL、MSFT、GOOG），然后对每组数据执行傅里叶变换以分析频率成分。
-
-各模型的特点和适用场景说明：
-
-** 串行执行 **
-特点：顺序执行所有任务, 编程简单。
-性能：作为基准。
-适用场景：任务量少、无性能要求时。
-
-** 多线程执行 **
-特点：线程池并发处理 I/O 任务，但受限于 Python 的 GIL（全局解释器锁），计算任务无法并行。
-性能：在 I/O 密集型任务中显著优于串行执行，但在计算密集型任务中提升有限。
-适用场景：网络请求、文件读写等 I/O 密集型任务。
-
-** 多进程执行 ** 
-特点：进程池并行执行任务，可充分利用多核 CPU。
-性能：在计算密集型任务（如傅里叶变换）中表现优异，但在 I/O 任务中因进程开销可能不如多线程或异步。
-适用场景：数学计算、数据处理等计算密集型任务。
-
-** 异步执行 ** 
-特点：单线程处理并发 I/O 任务 。
-性能：在 I/O 密集型任务中效率高，但在计算密集型任务中无优势。
-适用场景：高并发网络请求、API 调用等 I/O 密集型任务。
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-** 混合执行 ** 
-数据获取使用异步方法，计算部分使用多进程并行。
-结合了异步 I/O 的高效性和多进程计算的并行性。
-
-## 性能比较和分析
-多线程和异步在 I/O 密集型任务中大幅缩短时间。
-多进程在计算密集型任务中提升性能。
-运行结果依据实际时间因网络和硬件而异，并不能直接说明执行方式的特点。
-时间消耗测评可以追踪到更细化的步骤进行分析。
-
-通过这个案例，读者可以：
-理解 I/O 密集型和计算密集型任务的区别，
-了解多线程、多进程和异步编程的实现方法。
-
-
-## 其它
-无代理环境，可以自行查阅资源用 request 直接爬股票数据 。

C 高性能编程/案例/股票分析/case_股票分析.py

@@ -1,109 +0,0 @@
-import yfinance as yf
-import numpy as np
-from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, ProcessPoolExecutor
-import asyncio
-import time
-import functools
-
-
-####################################################################
-
-# 获取股票数据（I/O密集型任务）
-def fetch_stock_data(stock):
-    print(f"Fetching data for {stock}")
-    data = yf.download(stock, start="2020-01-01", end="2023-01-01",auto_adjust=False)
-    return data['Close'].values
-
-
-# 异步获取股票数据
-async def async_fetch_stock_data(stock):
-    print(f"Fetching data for {stock}")
-    data = await asyncio.to_thread(yf.download, stock, start="2020-01-01", end="2023-01-01",auto_adjust=False)
-    return data['Close'].values
-
-
-# 傅里叶变换（计算密集型任务）
-def fourier_transform(data):
-    print("Performing Fourier Transform")
-    fft_data = np.fft.fft(data)
-    return np.abs(fft_data)
-
-
-def timeit(message):
-    def decorator(func):
-        @functools.wraps(func)
-        def sync_wrapper(*args, **kwargs):
-            start_time = time.time()
-            result = func(*args, **kwargs)
-            end_time = time.time()
-            print(f"{message}: {end_time - start_time:.2f} seconds")
-            return result
-        async def async_wrapper(*args, **kwargs):
-            start_time = time.time()
-            result = await func(*args, **kwargs)
-            end_time = time.time()
-            print(f"{message}: {end_time - start_time:.2f} seconds")
-            return result
-        if asyncio.iscoroutinefunction(func):
-            return async_wrapper
-        else:
-            return sync_wrapper
-    return decorator
-
-####################################################################
-
-# 股票列表
-stocks = ['AAPL', 'MSFT', 'GOOG']
-
-
-# 串行执行
-@timeit("串行执行")
-def serial_execution():
-    for stock in stocks:
-        data = fetch_stock_data(stock)
-        fft_data = fourier_transform(data)
-        # 可视化（等等...）
-
-
-# 多线程执行（优化 I/O 密集型任务）
-@timeit("多线程执行")
-def threaded_execution():
-    with ThreadPoolExecutor(max_workers=3) as executor:
-        data_list = list(executor.map(fetch_stock_data, stocks))
-    for data in data_list:
-        fft_data = fourier_transform(data)
-        # 可视化（等等...）
-
-# 多进程执行（优化计算密集型任务）
-@timeit("多进程执行")
-def multiprocessing_execution():
-    with ProcessPoolExecutor(max_workers=3) as executor:
-        data_list = list(executor.map(fetch_stock_data, stocks))
-    with ProcessPoolExecutor(max_workers=3) as executor:
-        fft_data_list = list(executor.map(fourier_transform, data_list))
-        # 可视化（等等...）
-
-# 异步执行（优化 I/O 密集型任务）
-@timeit("异步执行")
-async def async_execution():
-    tasks = [async_fetch_stock_data(stock) for stock in stocks]
-    data_list = await asyncio.gather(*tasks)
-    for data in data_list:
-        fft_data = fourier_transform(data)
-        # 可视化（等等...）
-
-@timeit("混合执行")
-async def mixed_execution():
-    tasks = [async_fetch_stock_data(stock) for stock in stocks]
-    data_list = await asyncio.gather(*tasks)
-    with ProcessPoolExecutor(max_workers=3) as executor:
-        fft_data_list = list(executor.map(fourier_transform, data_list))
-        # 可视化（等等...）
-
-
-if __name__ == "__main__":
-    print("串行执行:");    serial_execution()
-    print("\n多线程执行:") ;     threaded_execution()
-    print("\n多进程执行:");    multiprocessing_execution()
-    print("\n异步执行:");    asyncio.run(async_execution())
-    print("\n混合执行:") ;    asyncio.run(mixed_execution())

C 高性能编程/案例/词频统计/2 多线程.py

@@ -1,60 +0,0 @@
-import os
-import threading
-from queue import Queue
-from collections import Counter
-import re
-
-# 共享队列和词频统计器
-file_queue = Queue()
-word_counter = Counter()
-lock = threading.Lock()  # 确保线程安全更新 Counter
-
-# 读取文件并分词的函数
-def process_file():
-    while True:
-        try:
-            # 从队列获取文件名，非阻塞
-            file_path = file_queue.get_nowait()
-        except:
-            break  # 队列为空，退出
-        try:
-            with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
-                text = f.read().lower()
-                # 简单分词，移除标点
-                words = re.findall(r'\b\w+\b', text)
-                # 线程安全更新词频
-                with lock:
-                    word_counter.update(words)
-        except Exception as e:
-            print(f"Error processing {file_path}: {e}")
-        finally:
-            file_queue.task_done()
-
-def main():
-    # 获取 data 目录下所有 .txt 文件
-    data_dir = 'data'
-    files = [os.path.join(data_dir, f) for f in os.listdir(data_dir) if f.endswith('.txt')]
-    
-    # 将文件路径放入队列
-    for file_path in files:
-        file_queue.put(file_path)
-    
-    # 创建并启动多个线程
-    num_threads = 4  # 可根据需要调整线程数
-    threads = []
-    for _ in range(num_threads):
-        t = threading.Thread(target=process_file)
-        t.start()
-        threads.append(t)
-    
-    # 等待所有线程完成
-    for t in threads:
-        t.join()
-    
-    # 输出前 10 高频词
-    print("Top 10 高频词:")
-    for word, count in word_counter.most_common(10):
-        print(f"{word}: {count}")
-
-if __name__ == '__main__':
-    main()

C 高性能编程/案例/词频统计/3 多进程.py

@@ -1,45 +0,0 @@
-import os
-import re
-from collections import Counter
-from multiprocessing import Pool, Manager
-
-def process_file(file_path, shared_counter):
-    """处理单个文件，统计词频"""
-    try:
-        with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
-            text = f.read().lower()
-            # 简单分词，移除标点
-            words = re.findall(r'\b\w+\b', text)
-            # 更新共享 Counter
-            shared_counter.update(words)
-    except Exception as e:
-        print(f"Error processing {file_path}: {e}")
-
-def main():
-    # 获取 data 目录下所有 .txt 文件
-    data_dir = 'data'
-    files = [os.path.join(data_dir, f) for f in os.listdir(data_dir) if f.endswith('.txt')]
-    
-    # 使用 Manager 创建共享 Counter
-    with Manager() as manager:
-        shared_counter = manager.dict(Counter())
-        
-        # 创建进程池
-        with Pool(processes=4) as pool:  # 可调整进程数
-            # 分发任务给进程池
-            for file_path in files:
-                pool.apply_async(process_file, args=(file_path, shared_counter))
-            # 关闭池并等待所有进程完成
-            pool.close()
-            pool.join()
-        
-        # 转换为普通 Counter 以获取结果
-        final_counter = Counter(dict(shared_counter))
-    
-    # 输出前 10 高频词
-    print("Top 10 高频词:")
-    for word, count in final_counter.most_common(10):
-        print(f"{word}: {count}")
-
-if __name__ == '__main__':
-    main()

D 走向工业级代码/01 三种封装.ipynb

@@ -1,422 +0,0 @@
-{
- "cells": [
-  {
-   "cell_type": "markdown",
-   "id": "f5d8e56d",
-   "metadata": {},
-   "source": [
-    "# 降低认知负荷"
-   ]
-  },
-  {
-   "cell_type": "markdown",
-   "id": "b9a9a366-7fd3-422b-b3bc-b0bc00374da6",
-   "metadata": {},
-   "source": [
-    "## 目标\n",
-    "- 理解封装方法（函数、类、模块）在代码组织中的作用。\n",
-    "\n",
-    "封装方法：\n",
-    "- 函数封装：将重复逻辑封装为函数，降低耦合，提高复用性。\n",
-    "- 类封装：将数据和方法绑定，增强代码组织性和扩展性。\n",
-    "- 文件封装：通过文件模块化，符合工程化开发规范。"
-   ]
-  },
-  {
-   "cell_type": "markdown",
-   "id": "a5881283-c295-4433-8edd-f915201a5f43",
-   "metadata": {},
-   "source": [
-    "## A ：函数封装\n",
-    "\n",
-    "提炼出若干函数，减少代码的复杂性，提高可读性和可维护性。"
-   ]
-  },
-  {
-   "cell_type": "code",
-   "execution_count": null,
-   "id": "7beadc81-f939-4ac5-b885-407c6810b7de",
-   "metadata": {},
-   "outputs": [],
-   "source": [
-    "import os\n",
-    "\n",
-    "def read_file(file_path):\n",
-    "    \"\"\"读取单个文件内容\"\"\"\n",
-    "    try:\n",
-    "        with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f:\n",
-    "            return f.read()\n",
-    "    except Exception as e:\n",
-    "        print(f\"Error reading {file_path}: {e}\")\n",
-    "        return \"\"\n",
-    "\n",
-    "def get_words(text):\n",
-    "    \"\"\"简单分词（按空格）\"\"\"\n",
-    "    return text.split()\n",
-    "\n",
-    "def count_words(words):\n",
-    "    \"\"\"统计词频\"\"\"\n",
-    "    word_count = {}\n",
-    "    for word in words:\n",
-    "        word_count[word] = word_count.get(word, 0) + 1\n",
-    "    return word_count\n",
-    "\n",
-    "def get_top_n(word_count, n=10):\n",
-    "    \"\"\"获取前 N 高频词\"\"\"\n",
-    "    return sorted(word_count.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)[:n]\n",
-    "\n",
-    "def main():\n",
-    "    \"\"\"主函数，控制流程\"\"\"\n",
-    "    word_count = {}\n",
-    "    data_dir = 'data'\n",
-    "    \n",
-    "    # 顺序结构：按步骤读取文件、处理文本\n",
-    "    for file in os.listdir(data_dir):\n",
-    "        file_path = os.path.join(data_dir, file)\n",
-    "        # 选择结构：检查文件是否为 txt\n",
-    "        if file_path.endswith('.txt'):\n",
-    "            text = read_file(file_path)\n",
-    "            # 循环结构：处理每个文件的词\n",
-    "            words = get_words(text)\n",
-    "            file_word_count = count_words(words)\n",
-    "            # 合并词频\n",
-    "            for word, count in file_word_count.items():\n",
-    "                word_count[word] = word_count.get(word, 0) + count\n",
-    "    \n",
-    "    # 输出结果\n",
-    "    top_words = get_top_n(word_count)\n",
-    "    for word, count in top_words:\n",
-    "        print(f\"{word}: {count}\")\n",
-    "\n",
-    "if __name__ == '__main__':\n",
-    "    main()"
-   ]
-  },
-  {
-   "cell_type": "markdown",
-   "id": "4f7218a3-43d2-4159-9854-9880020c42fc",
-   "metadata": {},
-   "source": [
-    "### 改进分析\n",
-    " - 逻辑分层：main() 函数清晰定义了程序执行步骤（读取文件 -> 分词 -> 统计 -> 输出）。\n",
-    " - 模块化：将功能拆分为函数（read_file、get_words、count_words、get_top_n），提高代码复用性和可读性。\n",
-    " - 错误处理：增加 try-except 处理文件读取异常。提高程序健壮性\n",
-    " - 工程质量提升：\n",
-    "    - 可读性：函数命名本身就帮助理解代码，逻辑分块。\n",
-    "    - 可维护性：修改某部分功能（如分词逻辑）只需改对应函数。\n",
-    "    - 复用性：函数可复用在其他类似任务中。"
-   ]
-  },
-  {
-   "cell_type": "markdown",
-   "id": "50737966-57c9-4daf-ac3b-6a1c73b18136",
-   "metadata": {},
-   "source": [
-    "## B：类封装\n",
-    "\n",
-    "通过类封装功能，进一步提高代码的模块化、可扩展性和复用性。"
-   ]
-  },
-  {
-   "cell_type": "code",
-   "execution_count": null,
-   "id": "81aa7f9c-de28-4a7a-8ba1-130c3e5e4f7f",
-   "metadata": {},
-   "outputs": [],
-   "source": [
-    "import os\n",
-    "import jieba\n",
-    "from collections import Counter\n",
-    "\n",
-    "class TextAnalyzer:\n",
-    "    \"\"\"文本分析类，封装词频统计功能\"\"\"\n",
-    "    def __init__(self, data_dir='data', top_n=10):\n",
-    "        self.data_dir = data_dir\n",
-    "        self.top_n = top_n\n",
-    "        self.word_count = Counter()\n",
-    "\n",
-    "    def read_file(self, file_path):\n",
-    "        \"\"\"读取文件内容\"\"\"\n",
-    "        try:\n",
-    "            with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f:\n",
-    "                return f.read()\n",
-    "        except Exception as e:\n",
-    "            print(f\"Error reading {file_path}: {e}\")\n",
-    "            return \"\"\n",
-    "\n",
-    "    def tokenize(self, text):\n",
-    "        \"\"\"使用 jieba 进行中文分词\"\"\"\n",
-    "        return jieba.lcut(text)\n",
-    "\n",
-    "    def process_file(self, file_path):\n",
-    "        \"\"\"处理单个文件\"\"\"\n",
-    "        if file_path.endswith('.txt'):\n",
-    "            text = self.read_file(file_path)\n",
-    "            words = self.tokenize(text)\n",
-    "            self.word_count.update(words)\n",
-    "\n",
-    "    def process_directory(self):\n",
-    "        \"\"\"处理目录下所有文件\"\"\"\n",
-    "        for file in os.listdir(self.data_dir):\n",
-    "            file_path = os.path.join(self.data_dir, file)\n",
-    "            self.process_file(file_path)\n",
-    "\n",
-    "    def get_top_words(self):\n",
-    "        \"\"\"获取前 N 高频词\"\"\"\n",
-    "        return self.word_count.most_common(self.top_n)\n",
-    "\n",
-    "    def run(self):\n",
-    "        \"\"\"执行词频统计\"\"\"\n",
-    "        self.process_directory()\n",
-    "        top_words = self.get_top_words()\n",
-    "        for word, count in top_words:\n",
-    "            print(f\"{word}: {count}\")\n",
-    "\n",
-    "def main():\n",
-    "    analyzer = TextAnalyzer(data_dir='data', top_n=10)\n",
-    "    analyzer.run()\n",
-    "\n",
-    "if __name__ == '__main__':\n",
-    "    main()"
-   ]
-  },
-  {
-   "cell_type": "markdown",
-   "id": "62e780d4-94de-4830-89c2-ab2c96500fc5",
-   "metadata": {},
-   "source": [
-    "### 改进分析\n",
-    "- 面向对象封装：\n",
-    "  - 使用 TextAnalyzer 类将所有功能封装为一个对象，数据（如 word_count）和方法（如 tokenize）绑定在一起。\n",
-    "  - 通过 __init__ 提供配置（如 data_dir 和 top_n），提高灵活性。\n",
-    "\n",
-    "  \n",
-    "- 模块化：\n",
-    "    - 类方法分工明确（如 read_file、tokenize、process_file），便于扩展。\n",
-    " \n",
-    "    \n",
-    "- 工程质量提升：\n",
-    "    - 可扩展性：可通过继承 TextAnalyzer 添加新功能（如支持其他分词器或文件格式）。\n",
-    "    - 复用性：类可实例化多次，用于不同目录或参数。\n",
-    "    - 可维护性：逻辑集中在类中，修改相对安全。"
-   ]
-  },
-  {
-   "cell_type": "markdown",
-   "id": "9b4e17c4-f47e-4245-b3d9-e40fde0a2e04",
-   "metadata": {},
-   "source": [
-    "# C：引入文件模块封装\n",
-    "将代码进一步模块化到不同文件，引入配置文件和停用词过滤。"
-   ]
-  },
-  {
-   "cell_type": "raw",
-   "id": "aadb5aea-8cc5-4a0f-9f5b-7eab28e90f1a",
-   "metadata": {},
-   "source": [
-    "目录结构\n",
-    "\n",
-    "project/\n",
-    "├── data/                    # 小说文本目录\n",
-    "├── config.yaml              # 配置文件\n",
-    "├── stop_words.txt           # 停用词文件\n",
-    "├── text_analyzer.py         # 分析模块\n",
-    "├── main.py                  # 主程序"
-   ]
-  },
-  {
-   "cell_type": "raw",
-   "id": "2de4767b-8928-4f3f-8c8b-3c3cba2bc98a",
-   "metadata": {},
-   "source": [
-    "# config.yaml\n",
-    "\n",
-    "data_dir: data\n",
-    "top_n: 10\n",
-    "stop_words_file: stop_words.txt\n",
-    "output_file: output.txt"
-   ]
-  },
-  {
-   "cell_type": "code",
-   "execution_count": null,
-   "id": "9b442d61-c937-4757-b7b4-b6fc047c3529",
-   "metadata": {},
-   "outputs": [],
-   "source": [
-    "# text_analyzer.py\n",
-    "\n",
-    "import os\n",
-    "import jieba\n",
-    "from collections import Counter\n",
-    "import yaml\n",
-    "\n",
-    "class TextAnalyzer:\n",
-    "    def __init__(self, config_path='config.yaml'):\n",
-    "        with open(config_path, 'r', encoding='utf-8') as f:\n",
-    "            config = yaml.safe_load(f)\n",
-    "        self.data_dir = config['data_dir']\n",
-    "        self.top_n = config['top_n']\n",
-    "        self.stop_words_file = config['stop_words_file']\n",
-    "        self.output_file = config['output_file']\n",
-    "        self.word_count = Counter()\n",
-    "        self.stop_words = self.load_stop_words()\n",
-    "\n",
-    "    def load_stop_words(self):\n",
-    "        \"\"\"加载停用词\"\"\"\n",
-    "        try:\n",
-    "            with open(self.stop_words_file, 'r', encoding='utf-8') as f:\n",
-    "                return set(line.strip() for line in f if line.strip())\n",
-    "        except Exception as e:\n",
-    "            print(f\"Error loading stop words: {e}\")\n",
-    "            return set()\n",
-    "\n",
-    "    def read_file(self, file_path):\n",
-    "        \"\"\"读取文件内容\"\"\"\n",
-    "        try:\n",
-    "            with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f:\n",
-    "                return f.read()\n",
-    "        except Exception as e:\n",
-    "            print(f\"Error reading {file_path}: {e}\")\n",
-    "            return \"\"\n",
-    "\n",
-    "    def tokenize(self, text):\n",
-    "        \"\"\"中文分词并过滤停用词\"\"\"\n",
-    "        words = jieba.lcut(text)\n",
-    "        return [word for word in words if word not in self.stop_words]\n",
-    "\n",
-    "    def process_file(self, file_path):\n",
-    "        \"\"\"处理单个文件\"\"\"\n",
-    "        if file_path.endswith('.txt'):\n",
-    "            text = self.read_file(file_path)\n",
-    "            words = self.tokenize(text)\n",
-    "            self.word_count.update(words)\n",
-    "\n",
-    "    def process_directory(self):\n",
-    "        \"\"\"处理目录下所有文件\"\"\"\n",
-    "        for file in os.listdir(self.data_dir):\n",
-    "            file_path = os.path.join(self.data_dir, file)\n",
-    "            self.process_file(file_path)\n",
-    "\n",
-    "    def get_top_words(self):\n",
-    "        \"\"\"获取前 N 高频词\"\"\"\n",
-    "        return self.word_count.most_common(self.top_n)\n",
-    "\n",
-    "    def save_results(self, top_words):\n",
-    "        \"\"\"保存结果到文件\"\"\"\n",
-    "        with open(self.output_file, 'w', encoding='utf-8') as f:\n",
-    "            for word, count in top_words:\n",
-    "                f.write(f\"{word}: {count}\\n\")\n",
-    "\n",
-    "    def run(self):\n",
-    "        \"\"\"执行词频统计并保存结果\"\"\"\n",
-    "        self.process_directory()\n",
-    "        top_words = self.get_top_words()\n",
-    "        self.save_results(top_words)\n",
-    "        for word, count in top_words:\n",
-    "            print(f\"{word}: {count}\")"
-   ]
-  },
-  {
-   "cell_type": "code",
-   "execution_count": null,
-   "id": "22f58992-0108-4c90-894d-e756e7301a5a",
-   "metadata": {},
-   "outputs": [],
-   "source": [
-    "# main.py\n",
-    "\n",
-    "from text_analyzer import TextAnalyzer\n",
-    "\n",
-    "def main():\n",
-    "    analyzer = TextAnalyzer()\n",
-    "    analyzer.run()\n",
-    "\n",
-    "if __name__ == '__main__':\n",
-    "    main()"
-   ]
-  },
-  {
-   "cell_type": "markdown",
-   "id": "18d27410-8923-4662-a6b7-8e027609506e",
-   "metadata": {},
-   "source": [
-    "## 改进分析\n",
-    "\n",
-    "- 模块化：将分析逻辑放入 text_analyzer.py，主程序 main.py 仅负责调用，符合工程化项目结构。\n",
-    "- 配置文件：通过 config.yaml 配置参数，增强灵活性，无需修改代码即可更改目录、输出文件等。\n",
-    "- 输出到文件：增加 save_results 方法，支持结果持久化。\n",
-    "- 工程质量提升：\n",
-    "    - 可维护性：配置文件和模块化分离了配置与逻辑，修改配置无需动代码。    \n",
-    "    - 复用性：模块可导入到其他项目。"
-   ]
-  },
-  {
-   "cell_type": "markdown",
-   "id": "10876929-69f9-43bf-ba2d-a5d7bb11f22b",
-   "metadata": {},
-   "source": [
-    "### 工程质量总结\n",
-    "- 分离配置与逻辑，降低维护成本。\n",
-    "- 模块化和面向对象设计支持功能扩展。\n",
-    "- 错误处理提高程序鲁棒性。"
-   ]
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-  {
-   "cell_type": "raw",
-   "id": "60ba30d8-d8c2-4183-996e-376ff71716bf",
-   "metadata": {},
-   "source": [
-    "## 另外一种文件模块化设计（分层架构）示例\n",
-    "\n",
-    "将代码拆分为独立模块，每个模块仅负责单一职责：\n",
-    "    - 数据读取层：遍历目录、读取文件内容\n",
-    "    - 数据处理层：文本清洗、分词、统计词频\n",
-    "    - 结果输出层：排序并输出前10高频词\n",
-    "\n",
-    "目录结构：\n",
-    "project/\n",
-    "├── data_loader.py    # 数据读取模块\n",
-    "├── text_processor.py # 数据处理模块\n",
-    "├── output_handler.py # 结果输出模块\n",
-    "└── main.py           # 主程序入口"
-   ]
-  },
-  {
-   "cell_type": "markdown",
-   "id": "517759ac-c4cf-402e-86f1-a9fae0d88bbb",
-   "metadata": {},
-   "source": [
-    "# 运行说明\n",
-    "\n",
-    "环境准备：\n",
-    "- 安装 Python 3.8+。\n",
-    "- 安装依赖：pip install jieba pyyaml。\n",
-    "- 准备 data 目录，放入 100 个 txt 文件。\n",
-    "- 创建 stop_words.txt 和 config.yaml。"
-   ]
-  }
- ],
- "metadata": {
-  "kernelspec": {
-   "display_name": "Python 3 (ipykernel)",
-   "language": "python",
-   "name": "python3"
-  },
-  "language_info": {
-   "codemirror_mode": {
-    "name": "ipython",
-    "version": 3
-   },
-   "file_extension": ".py",
-   "mimetype": "text/x-python",
-   "name": "python",
-   "nbconvert_exporter": "python",
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-   "version": "3.12.7"
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- },
- "nbformat": 4,
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-}

D 走向工业级代码/02 非常规代码执行流.ipynb

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-{
- "cells": [
-  {
-   "cell_type": "markdown",
-   "id": "8a36de81",
-   "metadata": {},
-   "source": [
-    "#  更优雅的执行流"
-   ]
-  },
-  {
-   "cell_type": "markdown",
-   "id": "86405617-889a-40c2-a895-7b51fb14b65d",
-   "metadata": {},
-   "source": [
-    "# 目标\n",
-    "\n",
-    "- 代码执行流在面向过程模式中包括顺序、选择、循环、函数，引入面向对象后，有了各种魔术方法的特殊执行时机。此外装饰器、生成器和函数风格编程 又规定了一些特定的代码执行流 。\n",
-    "- 分析这些特性和模式如何进一步优化代码质量（可读性、可维护性、可扩展性、复用性）。\n",
-    "- 探讨高级特性在案例中的适用性与局限性。"
-   ]
-  },
-  {
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-   "id": "e6a6a633-d3af-4778-815c-4490dff5f624",
-   "metadata": {},
-   "source": [
-    "## 第一部分：引入装饰器\n",
-    "\n",
-    "装饰器可用于在不修改函数代码的情况下添加功能。适合日志记录、性能分析、错误处理等场景。"
-   ]
-  },
-  {
-   "cell_type": "code",
-   "execution_count": null,
-   "id": "3a5c7d69-d445-4a9c-bb48-7fde0a36c646",
-   "metadata": {},
-   "outputs": [],
-   "source": [
-    "# 为 TextAnalyzer 类添加一个装饰器，用于记录方法执行时间。\n",
-    "\n",
-    "import os\n",
-    "import jieba\n",
-    "from collections import Counter\n",
-    "import yaml\n",
-    "import time\n",
-    "import functools\n",
-    "\n",
-    "def timing_decorator(func):\n",
-    "    \"\"\"装饰器：记录函数执行时间\"\"\"\n",
-    "    @functools.wraps(func)\n",
-    "    def wrapper(*args, **kwargs):\n",
-    "        start_time = time.time()\n",
-    "        result = func(*args, **kwargs)\n",
-    "        end_time = time.time()\n",
-    "        print(f\"{func.__name__} took {end_time - start_time:.4f} seconds\")\n",
-    "        return result\n",
-    "    return wrapper\n",
-    "\n",
-    "class TextAnalyzer:\n",
-    "    def __init__(self, config_path='config.yaml'):\n",
-    "        with open(config_path, 'r', encoding='utf-8') as f:\n",
-    "            config = yaml.safe_load(f)\n",
-    "        self.data_dir = config['data_dir']\n",
-    "        self.top_n = config['top_n']\n",
-    "        self.stop_words_file = config['stop_words_file']\n",
-    "        self.output_file = config['output_file']\n",
-    "        self.word_count = Counter()\n",
-    "        self.stop_words = self.load_stop_words()\n",
-    "\n",
-    "    def load_stop_words(self):\n",
-    "        \"\"\"加载停用词\"\"\"\n",
-    "        try:\n",
-    "            with open(self.stop_words_file, 'r', encoding='utf-8') as f:\n",
-    "                return set(line.strip() for line in f if line.strip())\n",
-    "        except Exception as e:\n",
-    "            print(f\"Error loading stop words: {e}\")\n",
-    "            return set()\n",
-    "\n",
-    "    @timing_decorator\n",
-    "    def read_file(self, file_path):\n",
-    "        \"\"\"读取文件内容\"\"\"\n",
-    "        try:\n",
-    "            with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f:\n",
-    "                return f.read()\n",
-    "        except Exception as e:\n",
-    "            print(f\"Error reading {file_path}: {e}\")\n",
-    "            return \"\"\n",
-    "\n",
-    "    @timing_decorator\n",
-    "    def tokenize(self, text):\n",
-    "        \"\"\"中文分词并过滤停用词\"\"\"\n",
-    "        words = jieba.lcut(text)\n",
-    "        return [word for word in words if word not in self.stop_words]\n",
-    "\n",
-    "    def process_file(self, file_path):\n",
-    "        \"\"\"处理单个文件\"\"\"\n",
-    "        if file_path.endswith('.txt'):\n",
-    "            text = self.read_file(file_path)\n",
-    "            words = self.tokenize(text)\n",
-    "            self.word_count.update(words)\n",
-    "\n",
-    "    def process_directory(self):\n",
-    "        \"\"\"处理目录下所有文件\"\"\"\n",
-    "        for file in os.listdir(self.data_dir):\n",
-    "            file_path = os.path.join(self.data_dir, file)\n",
-    "            self.process_file(file_path)\n",
-    "\n",
-    "    def get_top_words(self):\n",
-    "        \"\"\"获取前 N 高频词\"\"\"\n",
-    "        return self.word_count.most_common(self.top_n)\n",
-    "\n",
-    "    def save_results(self, top_words):\n",
-    "        \"\"\"保存结果到文件\"\"\"\n",
-    "        with open(self.output_file, 'w', encoding='utf-8') as f:\n",
-    "            for word, count in top_words:\n",
-    "                f.write(f\"{word}: {count}\\n\")\n",
-    "\n",
-    "    def run(self):\n",
-    "        \"\"\"执行词频统计并保存结果\"\"\"\n",
-    "        self.process_directory()\n",
-    "        top_words = self.get_top_words()\n",
-    "        self.save_results(top_words)\n",
-    "        for word, count in top_words:\n",
-    "            print(f\"{word}: {count}\")"
-   ]
-  },
-  {
-   "cell_type": "markdown",
-   "id": "4dcabfd9-b8f9-4796-a060-9d9f6689e92f",
-   "metadata": {},
-   "source": [
-    "### 装饰器分析\n",
-    "\n",
-    "功能：timing_decorator 记录 read_file 和 tokenize 方法的执行时间，帮助分析性能瓶颈（如分词耗时较长）。\n",
-    "\n",
-    "工程质量提升：\n",
-    "   - 可维护性：无需修改原方法代码即可添加性能监控，符合开闭原则,维护更方便。\n",
-    "   - 可读性：装饰器将性能监控逻辑与业务逻辑分离，代码更清晰。\n",
-    "   - 复用性：timing_decorator 可复用于其他方法或项目。\n",
-    "\n",
-    "局限性：装饰器增加少量性能开销，需谨慎用于高频调用的函数。"
-   ]
-  },
-  {
-   "cell_type": "markdown",
-   "id": "8fcbe48d-de8f-4387-9be3-f05f88553029",
-   "metadata": {},
-   "source": [
-    "## 第二部分：引入函数式编程\n",
-    "\n",
-    "函数式编程（如高阶函数、lambda、map/reduce）强调无变量污染、数据转换简洁性。在词频统计案例中，函数式编程可用于：\n",
-    "- 数据处理：使用 map 和 filter 处理文件和单词。\n",
-    "- 词频统计：使用 reduce 合并词频。\n",
-    "- 管道式处理：通过函数组合实现数据流处理。"
-   ]
-  },
-  {
-   "cell_type": "code",
-   "execution_count": null,
-   "id": "1a6970b2-7488-43e3-ae9f-0174ff9b4b57",
-   "metadata": {},
-   "outputs": [],
-   "source": [
-    "# 函数式处理文件和词频\n",
-    "\n",
-    "import os\n",
-    "import jieba\n",
-    "from collections import Counter\n",
-    "import yaml\n",
-    "from functools import reduce\n",
-    "from typing import List, Tuple\n",
-    "\n",
-    "def timing_decorator(func):\n",
-    "    \"\"\"装饰器：记录函数执行时间\"\"\"\n",
-    "    import time\n",
-    "    import functools\n",
-    "    @functools.wraps(func)\n",
-    "    def wrapper(*args, **kwargs):\n",
-    "        start_time = time.time()\n",
-    "        result = func(*args, **kwargs)\n",
-    "        end_time = time.time()\n",
-    "        print(f\"{func.__name__} took {end_time - start_time:.4f} seconds\")\n",
-    "        return result\n",
-    "    return wrapper\n",
-    "\n",
-    "class TextAnalyzer:\n",
-    "    def __init__(self, config_path='config.yaml'):\n",
-    "        with open(config_path, 'r', encoding='utf-8') as f:\n",
-    "            config = yaml.safe_load(f)\n",
-    "        self.data_dir = config['data_dir']\n",
-    "        self.top_n = config['top_n']\n",
-    "        self.stop_words_file = config['stop_words_file']\n",
-    "        self.output_file = config['output_file']\n",
-    "        self.stop_words = self.load_stop_words()\n",
-    "\n",
-    "    def load_stop_words(self) -> set:\n",
-    "        \"\"\"加载停用词\"\"\"\n",
-    "        try:\n",
-    "            with open(self.stop_words_file, 'r', encoding='utf-8') as f:\n",
-    "                return set(line.strip() for line in f if line.strip())\n",
-    "        except Exception as e:\n",
-    "            print(f\"Error loading stop words: {e}\")\n",
-    "            return set()\n",
-    "\n",
-    "    @timing_decorator\n",
-    "    def read_file(self, file_path: str) -> str:\n",
-    "        \"\"\"读取文件内容\"\"\"\n",
-    "        try:\n",
-    "            with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f:\n",
-    "                return f.read()\n",
-    "        except Exception as e:\n",
-    "            print(f\"Error reading {file_path}: {e}\")\n",
-    "            return \"\"\n",
-    "\n",
-    "    def tokenize(self, text: str) -> List[str]:\n",
-    "        \"\"\"中文分词并过滤停用词（函数式）\"\"\"\n",
-    "        return list(filter(lambda w: w not in self.stop_words, jieba.lcut(text)))\n",
-    "\n",
-    "    def process_file(self, file_path: str) -> Counter:\n",
-    "        \"\"\"处理单个文件，返回词频 Counter\"\"\"\n",
-    "        if file_path.endswith('.txt'):\n",
-    "            text = self.read_file(file Couple(path)\n",
-    "            words = self.tokenize(text)\n",
-    "            return Counter(words)\n",
-    "        return Counter()\n",
-    "\n",
-    "    def process_directory(self) -> Counter:\n",
-    "        \"\"\"处理目录下所有文件（函数式）\"\"\"\n",
-    "        file_paths = (os.path.join(self.data_dir, f) for f in os.listdir(self.data_dir))\n",
-    "        counters = map(self.process_file, file_paths)\n",
-    "        return reduce(lambda c1, c2: c1 + c2, counters, Counter())\n",
-    "\n",
-    "    def get_top_words(self, word_count: Counter) -> List[Tuple[str, int]]:\n",
-    "        \"\"\"获取前 N 高频词\"\"\"\n",
-    "        return word_count.most_common(self.top_n)\n",
-    "\n",
-    "    def save_results(self, top_words: List[Tuple[str, int]]):\n",
-    "        \"\"\"保存结果到文件\"\"\"\n",
-    "        with open(self.output_file, 'w', encoding='utf-8') as f:\n",
-    "            for word, count in top_words:\n",
-    "                f.write(f\"{word}: {count}\\n\")\n",
-    "\n",
-    "    def run(self):\n",
-    "        \"\"\"执行词频统计并保存结果\"\"\"\n",
-    "        word_count = self.process_directory()\n",
-    "        top_words = self.get_top_words(word_count)\n",
-    "        self.save_results(top_words)\n",
-    "        for word, count in top_words:\n",
-    "            print(f\"{word}: {count}\")"
-   ]
-  },
-  {
-   "cell_type": "markdown",
-   "id": "6ce3b7c3-f099-4e2c-b415-18b0e3ab492a",
-   "metadata": {},
-   "source": [
-    "### 函数式编程分析\n",
-    "\n",
-    "改进：\n",
-    "- map：在 process_directory 中，使用 map(self.process_file, file_paths) 并行处理文件路径，生成词频 Counter 列表。\n",
-    "- reduce：使用 reduce(lambda c1, c2: c1 + c2, counters, Counter()) 合并所有文件的词频，简洁且无副作用。\n",
-    "- filter：在 tokenize 中，使用 filter(lambda w: w not in self.stop_words, ...) 过滤停用词，替代列表推导式。\n",
-    "- 生成器：file_paths 使用生成器表达式，减少内存占用。\n",
-    "\n",
-    "工程质量提升：\n",
-    "- 可读性：函数式编程使数据处理逻辑更简洁，管道式处理清晰表达数据流（文件路径 -> 词频 -> 合并）。\n",
-    "- 性能：生成器和 map 优化内存使用，适合处理大量文件。\n",
-    "- 可维护性：函数式代码无副作用，易于测试和调试。\n",
-    "- 适用场景：适合数据转换和批量处理（如文件读取、词频合并）。\n",
-    "- 简洁性：map、reduce 等使数据处理逻辑更紧凑。\n",
-    "- 内存效率：生成器和惰性求值优化内存使用。\n",
-    "- 结合并发可显著提升效率。\n",
-    "\n",
-    "适用场景：数据流处理（如文件处理、词频合并）、无状态操作。\n",
-    "\n",
-    "局限性：\n",
-    "- 函数式代码对初学者可能不够直观，需熟悉 map、reduce 等概念。\n",
-    "- 对于复杂逻辑，函数式编程可能增加调试难度。"
-   ]
-  },
-  {
-   "cell_type": "markdown",
-   "id": "458e18ec-b536-4860-9e12-d0bf5ed9d876",
-   "metadata": {},
-   "source": [
-    "#  练习\n",
-    "\n",
-    "实践练习：\n",
-    "- 添加日志装饰器，记录每次文件处理的详细信息。\n",
-    "- 添加缓存装饰器，避免重复分词相同文件。\n",
-    "- 使用 functools.reduce 重写 get_top_words，尝试不同排序逻辑。\n",
-    "- 实现函数式管道，将文件读取、分词、统计串联为单一流。"
-   ]
-  }
- ],
- "metadata": {
-  "kernelspec": {
-   "display_name": "Python 3 (ipykernel)",
-   "language": "python",
-   "name": "python3"
-  },
-  "language_info": {
-   "codemirror_mode": {
-    "name": "ipython",
-    "version": 3
-   },
-   "file_extension": ".py",
-   "mimetype": "text/x-python",
-   "name": "python",
-   "nbconvert_exporter": "python",
-   "pygments_lexer": "ipython3",
-   "version": "3.12.7"
-  }
- },
- "nbformat": 4,
- "nbformat_minor": 5
-}

D 走向工业级代码/03 设计模式.ipynb

@@ -1,333 +0,0 @@
-{
- "cells": [
-  {
-   "cell_type": "markdown",
-   "id": "1e804515",
-   "metadata": {
-    "vscode": {
-     "languageId": "raw"
-    }
-   },
-   "source": [
-    "# 按最佳实践写代码"
-   ]
-  },
-  {
-   "cell_type": "raw",
-   "id": "eccfe49f-de35-4241-90e3-a7095940b61a",
-   "metadata": {},
-   "source": [
-    "设计模式提供高频重复出现的需求的最佳解决方案。以下介绍适合词频统计案例的设计模式：策略模式、观察者模式、工厂模式。"
-   ]
-  },
-  {
-   "cell_type": "markdown",
-   "id": "c186171f-d1f2-433e-a3eb-b266e2909a2c",
-   "metadata": {},
-   "source": [
-    "##  策略模式（动态选择分词策略）\n",
-    "\n",
-    "策略模式允许动态切换算法（如分词器），比元编程简单。"
-   ]
-  },
-  {
-   "cell_type": "code",
-   "execution_count": null,
-   "id": "97c865cb-0b5a-4fa1-aa74-5ba2e65e7436",
-   "metadata": {},
-   "outputs": [],
-   "source": [
-    "from abc import ABC, abstractmethod\n",
-    "\n",
-    "class Tokenizer(ABC):\n",
-    "    \"\"\"分词器接口\"\"\"\n",
-    "    @abstractmethod\n",
-    "    def tokenize(self, text: str, stop_words: set) -> List[str]:\n",
-    "        pass\n",
-    "\n",
-    "class JiebaTokenizer(Tokenizer):\n",
-    "    \"\"\"jieba 分词器\"\"\"\n",
-    "    def tokenize(self, text: str, stop_words: set) -> List[str]:\n",
-    "        return [w for w in jieba.lcut(text) if w not in stop_words]\n",
-    "\n",
-    "class SimpleTokenizer(Tokenizer):\n",
-    "    \"\"\"简单分词器\"\"\"\n",
-    "    def tokenize(self, text: str, stop_words: set) -> List[str]:\n",
-    "        return [w for w in text.split() if w not in stop_words]\n",
-    "\n",
-    "class TextAnalyzer:\n",
-    "    def __init__(self, config_path='config.yaml'):\n",
-    "        with open(config_path, 'r', encoding='utf-8') as f:\n",
-    "            config = yaml.safe_load(f)\n",
-    "        self.data_dir = config['data_dir']\n",
-    "        self.top_n = config['top_n']\n",
-    "        self.stop_words_file = config['stop_words_file']\n",
-    "        self.output_file = config['output_file']\n",
-    "        self.stop_words = self.load_stop_words()\n",
-    "        self.word_count = Counter()\n",
-    "        # 动态选择分词器\n",
-    "        tokenizer_name = config.get('tokenizer', 'jieba')\n",
-    "        self.tokenizer = {'jieba': JiebaTokenizer(), 'simple': SimpleTokenizer()}[tokenizer_name]\n",
-    "\n",
-    "    def tokenize(self, text: str) -> List[str]:\n",
-    "        \"\"\"使用策略分词\"\"\"\n",
-    "        return self.tokenizer.tokenize(text, self.stop_words)\n",
-    "\n",
-    "    # 其余方法同上"
-   ]
-  },
-  {
-   "cell_type": "markdown",
-   "id": "5435ebc3-d3b0-4475-8bd5-cb45fb51638c",
-   "metadata": {},
-   "source": [
-    "工程质量提升：\n",
-    "- 可扩展性：添加新分词器只需实现 Tokenizer 接口。\n",
-    "- 可维护性：分词逻辑与主类分离，修改更独立。\n",
-    "\n",
-    "适用场景：适合需要动态切换算法的场景。"
-   ]
-  },
-  {
-   "cell_type": "markdown",
-   "id": "fbf53455-558c-40fb-8718-446dec989b5d",
-   "metadata": {},
-   "source": [
-    "## 观察者模式（结果输出解耦）\n",
-    "\n",
-    "观察者模式可用于解耦结果输出逻辑（如打印、保存文件、发送通知）。"
-   ]
-  },
-  {
-   "cell_type": "code",
-   "execution_count": null,
-   "id": "d7a2bd4c-df73-4800-b45b-9b6c73d28d7b",
-   "metadata": {},
-   "outputs": [],
-   "source": [
-    "class OutputObserver(ABC):\n",
-    "    \"\"\"输出观察者接口\"\"\"\n",
-    "    @abstractmethod\n",
-    "    def update(self, top_words: List[Tuple[str, int]]):\n",
-    "        pass\n",
-    "\n",
-    "class ConsoleOutput(OutputObserver):\n",
-    "    \"\"\"控制台输出\"\"\"\n",
-    "    def update(self, top_words: List[Tuple[str, int]]):\n",
-    "        for word, count in top_words:\n",
-    "            print(f\"{word}: {count}\")\n",
-    "\n",
-    "class FileOutput(OutputObserver):\n",
-    "    \"\"\"文件输出\"\"\"\n",
-    "    def __init__(self, output_file: str):\n",
-    "        self.output_file = output_file\n",
-    "\n",
-    "    def update(self, top_words: List[Tuple[str, int]]):\n",
-    "        with open(self.output_file, 'w', encoding='utf-8') as f:\n",
-    "            for word, count in top_words:\n",
-    "                f.write(f\"{word}: {count}\\n\")\n",
-    "\n",
-    "class TextAnalyzer:\n",
-    "    def __init__(self, config_path='config.yaml'):\n",
-    "        with open(config_path, 'r', encoding='utf-8') as f:\n",
-    "            config = yaml.safe_load(f)\n",
-    "        self.data_dir = config['data_dir']\n",
-    "        self.top_n = config['top_n']\n",
-    "        self.stop_words_file = config['stop_words_file']\n",
-    "        self.output_file = config['output_file']\n",
-    "        self.stop_words = self.load_stop_words()\n",
-    "        self.word_count = Counter()\n",
-    "        self.observers = [ConsoleOutput(), FileOutput(self.output_file)]\n",
-    "\n",
-    "    def add_observer(self, observer: OutputObserver):\n",
-    "        \"\"\"添加观察者\"\"\"\n",
-    "        self.observers.append(observer)\n",
-    "\n",
-    "    def notify_observers(self, top_words: List[Tuple[str, int]]):\n",
-    "        \"\"\"通知所有观察者\"\"\"\n",
-    "        for observer in self.observers:\n",
-    "            observer.update(top_words)\n",
-    "\n",
-    "    def run(self):\n",
-    "        \"\"\"执行词频统计并通知观察者\"\"\"\n",
-    "        self.process_directory()\n",
-    "        top_words = self.get_top_words()\n",
-    "        self.notify_observers(top_words)\n",
-    "\n",
-    "    # 其余方法同上"
-   ]
-  },
-  {
-   "cell_type": "markdown",
-   "id": "02b5cfba-431c-4a01-a454-099e4f41922c",
-   "metadata": {},
-   "source": [
-    "### 分析\n",
-    "\n",
-    "工程质量提升：\n",
-    "  - 可扩展性：添加新输出方式只需实现 OutputObserver 接口。\n",
-    "  - 解耦性：输出逻辑与统计逻辑分离，修改输出不影响核心功能。\n",
-    "\n",
-    "适用场景：适合需要多种输出或通知的场景。\n",
-    "\n",
-    "局限性：观察者模式增加代码复杂性，适合复杂输出需求。"
-   ]
-  },
-  {
-   "cell_type": "markdown",
-   "id": "11669305-8cd5-4317-afd5-e85c3f0a5a81",
-   "metadata": {},
-   "source": [
-    "## 工厂模式（动态创建分词器）\n",
-    "\n",
-    "工厂模式可用于动态创建分词器，简化策略模式中的初始化逻辑。"
-   ]
-  },
-  {
-   "cell_type": "code",
-   "execution_count": null,
-   "id": "2fa50633-de22-40c8-912d-3ded5ebcedfc",
-   "metadata": {},
-   "outputs": [],
-   "source": [
-    "class TokenizerFactory:\n",
-    "    \"\"\"分词器工厂\"\"\"\n",
-    "    @staticmethod\n",
-    "    def create_tokenizer(name: str) -> Tokenizer:\n",
-    "        tokenizers = {\n",
-    "            'jieba': JiebaTokenizer(),\n",
-    "            'simple': SimpleTokenizer()\n",
-    "        }\n",
-    "        return tokenizers.get(name, JiebaTokenizer())\n",
-    "\n",
-    "class TextAnalyzer:\n",
-    "    def __init__(self, config_path='config.yaml'):\n",
-    "        with open(config_path, 'r', encoding='utf-8') as f:\n",
-    "            config = yaml.safe_load(f)\n",
-    "        self.data_dir = config['data_dir']\n",
-    "        self.top_n = config['top_n']\n",
-    "        self.stop_words_file = config['stop_words_file']\n",
-    "        self.output_file = config['output_file']\n",
-    "        self.stop_words = self.load_stop_words()\n",
-    "        self.word_count = Counter()\n",
-    "        self.tokenizer = TokenizerFactory.create_tokenizer(config.get('tokenizer', 'jieba'))\n",
-    "\n",
-    "    # 其余方法同上"
-   ]
-  },
-  {
-   "cell_type": "markdown",
-   "id": "a4db7046-dfe2-4bd8-81d1-49a42e2eeb5c",
-   "metadata": {},
-   "source": [
-    "### 分析\n",
-    "\n",
-    "工程质量提升：\n",
-    "   - 可维护性：分词器创建逻辑集中于工厂，易于修改。\n",
-    "   - 可扩展性：添加新分词器只需更新工厂方法。\n",
-    "\n",
-    "适用场景：适合需要动态创建对象的场景。\n",
-    "\n",
-    "局限性：对于简单场景，工厂模式可能略显冗余。"
-   ]
-  },
-  {
-   "cell_type": "markdown",
-   "id": "07158f09-703e-4abb-ac1a-881ba1b3b26d",
-   "metadata": {},
-   "source": [
-    "## 附：元编程\n",
-    "\n",
-    "元编程允许动态修改类或函数行为，可用于动态配置分词器或输出格式。案例中，可通过元编程动态注册分词器。"
-   ]
-  },
-  {
-   "cell_type": "code",
-   "execution_count": null,
-   "id": "4394008c-88da-44bd-aa0d-f1b7a6dbc7d6",
-   "metadata": {},
-   "outputs": [],
-   "source": [
-    "class TokenizerRegistry(type):\n",
-    "    \"\"\"元类：动态注册分词器\"\"\"\n",
-    "    tokenizers = {}\n",
-    "\n",
-    "    def register_tokenizer(cls, name):\n",
-    "        def decorator(func):\n",
-    "            cls.tokenizers[name] = func\n",
-    "            return func\n",
-    "        return decorator\n",
-    "\n",
-    "class TextAnalyzer(metaclass=TokenizerRegistry):\n",
-    "    def __init__(self, config_path='config.yaml'):\n",
-    "        with open(config_path, 'r', encoding='utf-8') as f:\n",
-    "            config = yaml.safe_load(f)\n",
-    "        self.data_dir = config['data_dir']\n",
-    "        self.top_n = config['top_n']\n",
-    "        self.stop_words_file = config['stop_words_file']\n",
-    "        self.output_file = config['output_file']\n",
-    "        self.stop_words = self.load_stop_words()\n",
-    "        self.word_count = Counter()\n",
-    "        self.tokenizer_name = config.get('tokenizer', 'jieba')\n",
-    "\n",
-    "    @classmethod\n",
-    "    def register_tokenizer(cls, name):\n",
-    "        return cls.__class__.register_tokenizer(name)\n",
-    "\n",
-    "    def tokenize(self, text: str) -> List[str]:\n",
-    "        \"\"\"动态调用分词器\"\"\"\n",
-    "        tokenizer = self.__class__.tokenizers.get(self.tokenizer_name)\n",
-    "        return tokenizer(self, text)\n",
-    "\n",
-    "    @register_tokenizer('jieba')\n",
-    "    def jieba_tokenizer(self, text: str) -> List[str]:\n",
-    "        \"\"\"jieba 分词\"\"\"\n",
-    "        return [w for w in jieba.lcut(text) if w not in self.stop_words]\n",
-    "\n",
-    "    @register_tokenizer('simple')\n",
-    "    def simple_tokenizer(self, text: str) -> List[str]:\n",
-    "        \"\"\"简单分词（按空格）\"\"\"\n",
-    "        return [w for w in text.split() if w not in self.stop_words]\n",
-    "\n",
-    "    # 其余方法（load_stop_words, process_file, etc.）同上"
-   ]
-  },
-  {
-   "cell_type": "markdown",
-   "id": "30ba75ea-f769-4f90-9075-27670db9ada4",
-   "metadata": {},
-   "source": [
-    "### 分析\n",
-    "\n",
-    "工程质量提升：\n",
-    "- 可扩展性：新分词器只需添加新方法并注册，无需修改核心部分。\n",
-    "- 灵活性：通过配置文件动态选择分词器。\n",
-    "\n",
-    "适用场景：适合需要动态配置或插件化系统的场景。\n",
-    "\n",
-    "局限性：元编程增加代码复杂性，需要团队整体技术能力支持 。"
-   ]
-  }
- ],
- "metadata": {
-  "kernelspec": {
-   "display_name": "Python 3 (ipykernel)",
-   "language": "python",
-   "name": "python3"
-  },
-  "language_info": {
-   "codemirror_mode": {
-    "name": "ipython",
-    "version": 3
-   },
-   "file_extension": ".py",
-   "mimetype": "text/x-python",
-   "name": "python",
-   "nbconvert_exporter": "python",
-   "pygments_lexer": "ipython3",
-   "version": "3.12.7"
-  }
- },
- "nbformat": 4,
- "nbformat_minor": 5
-}

D 走向工业级代码/04 测试驱动/config/settings.yaml

@@ -1,7 +0,0 @@
-
-data_dir: "./data"
-output_file: "./results.csv"
-stop_words_file: "./config/stopwords.txt"
-top_n: 10
-tokenizer: "simple"  # 可选 simple/jieba
-

D 走向工业级代码/04 测试驱动/readme.MD

@@ -1,72 +0,0 @@
-
-## 项目结构
-
-wordcount/
-├── data/               # 存放小说文本（示例含生成测试数据的脚本）
-├── config/
-│   └── settings.yaml   # 配置文件
-├── src/
-│   ├── __init__.py
-│   ├── core.py         # 核心逻辑
-│   └── file_io.py      # 文件操作
-└── tests/
-    ├── __init__.py
-    ├── conftest.py     # pytest配置
-    ├── unit/
-    │   ├── test_tokenizer.py
-    │   └── test_counter.py
-    ├── integration/
-    │   └── test_pipeline.py
-    └── performance/
-        └── test_benchmark.py
-
-## 关键测试点说明
-​测试类型​	​测试目标​	​测试方法​
-​单元测试​	验证分词器独立功能	提供固定输入，断言输出符合预期
-​集成测试​	验证完整流程的协同工作	使用临时目录模拟真实环境，验证端到端结果
-​性能测试​	确保算法时间复杂度合理	生成大数据量，监控执行时间与内存使用
-​边界测试​	处理空文件/无数据情况	添加空文件测试用例
-​异常测试​	处理无效路径/错误编码	故意传入错误参数验证异常处理
-
-## 开发流程演示
-
-### ​先写测试​（TDD核心）
-
-先写测试再实现功能
-```
-    def test_empty_file_processing():
-        counter = WordCounter()
-        counter.config = {"data_dir": "/empty"}
-        assert counter.process_files() == {}
-```
-
-### 实现功能直到测试通过
-```
-def process_files(self):
-    if not Path(self.config['data_dir']).exists():
-        return {}
-    # ...实际实现...
-```
-
-### 持续优化
-```
-# 发现性能瓶颈后优化
-def tokenize(self, text: str, stop_words: set):
-    # 优化为集合查找 O(1)
-    return [w for w in text.split() if w not in stop_words]
-```
-
-### 运行测试
-
-```
-# 安装依赖
-pip install pytest pytest-benchmark jieba pyyaml
-
-# 运行所有测试
-pytest tests/ -v
-
-# 运行性能测试
-pytest tests/performance/ -v --benchmark-only
-```
-
-这个项目完整展示了测试驱动开发的完整流程，涵盖单元测试、集成测试、性能测试等关键环节，符合工业级代码质量标准。

D 走向工业级代码/04 测试驱动/src/core.py

@@ -1,52 +0,0 @@
-from abc import ABC, abstractmethod
-from collections import Counter
-from pathlib import Path
-from typing import List, Set, Dict
-import yaml
-
-class BaseTokenizer(ABC):
-    """分词器抽象基类"""
-    @abstractmethod
-    def tokenize(self, text: str, stop_words: Set[str]) -> List[str]:
-        pass
-
-class SimpleTokenizer(BaseTokenizer):
-    """按空格分词"""
-    def tokenize(self, text: str, stop_words: Set[str]) -> List[str]:
-        return [word for word in text.split() if word not in stop_words]
-
-class JiebaTokenizer(BaseTokenizer):
-    """结巴分词（需安装jieba）"""
-    def tokenize(self, text: str, stop_words: Set[str]) -> List[str]:
-        import jieba
-        return [word for word in jieba.lcut(text) if word not in stop_words]
-
-class WordCounter:
-    """词频统计核心类"""
-    def __init__(self, config_path: str = "config/settings.yaml"):
-        with open(config_path, 'r') as f:
-            self.config = yaml.safe_load(f)
-        self.stop_words = self._load_stop_words()
-        self.tokenizer = self._init_tokenizer()
-
-    def _load_stop_words(self) -> Set[str]:
-        with open(self.config['stop_words_file'], 'r') as f:
-            return {line.strip() for line in f}
-
-    def _init_tokenizer(self) -> BaseTokenizer:
-        tokenizers = {
-            "simple": SimpleTokenizer(),
-            "jieba": JiebaTokenizer()
-        }
-        return tokenizers[self.config['tokenizer']]
-
-    def process_files(self) -> Dict[str, int]:
-        """处理所有文件并返回词频统计"""
-        counter = Counter()
-        data_dir = Path(self.config['data_dir'])
-        for file_path in data_dir.glob("*.txt"):
-            with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
-                text = f.read()
-                words = self.tokenizer.tokenize(text, self.stop_words)
-                counter.update(words)
-        return dict(counter.most_common(self.config['top_n']))

D 走向工业级代码/04 测试驱动/src/file_io.py

@@ -1,10 +0,0 @@
-from pathlib import Path
-import csv
-
-def save_results(results: dict, output_path: str) -> None:
-    """保存结果到CSV"""
-    Path(output_path).parent.mkdir(exist_ok=True)
-    with open(output_path, 'w', newline='') as f:
-        writer = csv.writer(f)
-        writer.writerow(["word", "count"])
-        writer.writerows(results.items())

D 走向工业级代码/04 测试驱动/tests/integration/test_pipeline.py

@@ -1,36 +0,0 @@
-import pytest
-from src.core import WordCounter
-from src.file_io import save_results
-import csv
-
-@pytest.fixture
-def sample_data(tmp_path):
-    data_dir = tmp_path / "data"
-    data_dir.mkdir()
-    (data_dir / "test1.txt").write_text("apple banana apple")
-    (data_dir / "test2.txt").write_text("banana cherry")
-    return data_dir
-
-def test_full_pipeline(sample_data, tmp_path):
-    config = {
-        "data_dir": str(sample_data),
-        "stop_words_file": str(tmp_path / "stopwords.txt"),
-        "output_file": str(tmp_path / "results.csv"),
-        "top_n": 2,
-        "tokenizer": "simple"
-    }
-    
-    # 生成停用词文件
-    (tmp_path / "stopwords.txt").write_text("cherry")
-    
-    # 执行完整流程
-    counter = WordCounter()
-    counter.config = config
-    results = counter.process_files()
-    save_results(results, config['output_file'])
-    
-    # 验证输出
-    with open(config['output_file']) as f:
-        reader = csv.reader(f)
-        next(reader)  # Skip header
-        assert list(reader) == [["apple", "2"], ["banana", "2"]]

D 走向工业级代码/04 测试驱动/tests/performance/test_benchmark.py

@@ -1,34 +0,0 @@
-import pytest
-from src.core import WordCounter
-import tempfile
-import random
-
-@pytest.fixture(scope="module")
-def large_data():
-    """生成1MB测试数据"""
-    words = [f"word{i}" for i in range(1000)]
-    with tempfile.TemporaryDirectory() as tmpdir:
-        data_dir = Path(tmpdir) / "data"
-        data_dir.mkdir()
-        for i in range(10):
-            with open(data_dir / f"bigfile{i}.txt", 'w') as f:
-                content = " ".join(random.choices(words, k=100000))
-                f.write(content)
-        yield str(data_dir)
-
-def test_processing_performance(benchmark, large_data):
-    """性能基准测试"""
-    counter = WordCounter()
-    counter.config = {
-        "data_dir": large_data,
-        "stop_words_file": "nonexistent",
-        "output_file": "/dev/null",
-        "top_n": 10,
-        "tokenizer": "simple"
-    }
-    
-    # 执行基准测试
-    result = benchmark(counter.process_files)
-    
-    # 验证性能指标
-    assert benchmark.stats['mean'] < 1.0  # 平均执行时间 < 1秒

D 走向工业级代码/04 测试驱动/tests/unit/test_tokenizer.py

@@ -1,16 +0,0 @@
-import pytest
-from src.core import SimpleTokenizer, JiebaTokenizer
-
-@pytest.fixture
-def stop_words():
-    return {"the", "and", "a"}
-
-def test_simple_tokenizer(stop_words):
-    tokenizer = SimpleTokenizer()
-    text = "the quick brown fox and a dog"
-    assert tokenizer.tokenize(text, stop_words) == ["quick", "brown", "fox", "dog"]
-
-def test_jieba_tokenizer(stop_words):
-    tokenizer = JiebaTokenizer()
-    text = "我爱北京天安门"
-    assert tokenizer.tokenize(text, set()) == ["我", "爱", "北京", "天安门"]

D 走向工业级代码/04 测试驱动/测试驱动开发.ipynb

@@ -1,35 +0,0 @@
-{
- "cells": [
-  {
-   "cell_type": "code",
-   "execution_count": null,
-   "id": "13037781-7175-4a52-9d26-6c7d9f068b5f",
-   "metadata": {},
-   "outputs": [],
-   "source": [
-    "单元测试、集成测试、性能测试"
-   ]
-  }
- ],
- "metadata": {
-  "kernelspec": {
-   "display_name": "Python 3 (ipykernel)",
-   "language": "python",
-   "name": "python3"
-  },
-  "language_info": {
-   "codemirror_mode": {
-    "name": "ipython",
-    "version": 3
-   },
-   "file_extension": ".py",
-   "mimetype": "text/x-python",
-   "name": "python",
-   "nbconvert_exporter": "python",
-   "pygments_lexer": "ipython3",
-   "version": "3.12.7"
-  }
- },
- "nbformat": 4,
- "nbformat_minor": 5
-}

D 走向工业级代码/99 工业级代码.ipynb

@@ -1,665 +0,0 @@
-{
- "cells": [
-  {
-   "cell_type": "code",
-   "execution_count": null,
-   "id": "b6bc2a3c-3b15-4bc5-83a2-adeae3b7b4d0",
-   "metadata": {},
-   "outputs": [],
-   "source": [
-    "## 项目结构\n",
-    "\n",
-    "word_frequency_project/\n",
-    "│\n",
-    "├── data/                      # 小说文本存放目录\n",
-    "│   ├── novel1.txt\n",
-    "│   ├── novel2.txt\n",
-    "│   └── ...\n",
-    "├── src/                       # 源代码目录\n",
-    "│   ├── __init__.py\n",
-    "│   ├── config.py             # 配置文件\n",
-    "│   ├── data_loader.py        # 数据加载模块\n",
-    "│   ├── preprocessor.py       # 文本预处理模块\n",
-    "│   ├── word_counter.py       # 词频统计模块\n",
-    "│   ├── output_formatter.py   # 输出格式化模块\n",
-    "│   └── main.py              # 主程序入口\n",
-    "├── tests/                     # 单元测试目录\n",
-    "│   ├── __init__.py\n",
-    "│   ├── test_data_loader.py\n",
-    "│   ├── test_preprocessor.py\n",
-    "│   ├── test_word_counter.py\n",
-    "│   └── test_output_formatter.py\n",
-    "├── requirements.txt           # 依赖文件\n",
-    "└── README.md                 # 项目说明"
-   ]
-  },
-  {
-   "cell_type": "code",
-   "execution_count": null,
-   "id": "d0b55f2e-24ba-49da-8d11-f0f5eea611b0",
-   "metadata": {},
-   "outputs": [],
-   "source": [
-    "'''\n",
-    "src/config.py\n",
-    "定义配置项，便于扩展和修改。\n",
-    "'''\n",
-    "\n",
-    "import os\n",
-    "\n",
-    "class Config:\n",
-    "    DATA_DIR = \"data\"\n",
-    "    TOP_N_WORDS = 10\n",
-    "    STOP_WORDS = {\"的\", \"了\", \"是\", \"在\", \"和\", \"我\", \"你\", \"他\", \"她\"}  # 示例停用词\n",
-    "    ENCODING = \"utf-8\"\n",
-    "    LOG_LEVEL = \"INFO\"\n",
-    "\n",
-    "    @classmethod\n",
-    "    def get_data_dir(cls):\n",
-    "        return os.path.join(os.path.dirname(__file__), \"..\", cls.DATA_DIR)"
-   ]
-  },
-  {
-   "cell_type": "code",
-   "execution_count": null,
-   "id": "e5bdcdf0-16a2-4dda-85f1-d018c6370aee",
-   "metadata": {},
-   "outputs": [],
-   "source": [
-    "'''\n",
-    "src/data_loader.py\n",
-    "负责加载小说文本，支持目录扫描和文件读取，提供扩展点以支持不同格式。\n",
-    "'''\n",
-    "\n",
-    "import os\n",
-    "import logging\n",
-    "from src.config import Config\n",
-    "\n",
-    "class DataLoader:\n",
-    "    def __init__(self):\n",
-    "        self.data_dir = Config.get_data_dir()\n",
-    "        logging.basicConfig(level=Config.LOG_LEVEL)\n",
-    "        self.logger = logging.getLogger(__name__)\n",
-    "\n",
-    "    def load_texts(self):\n",
-    "        \"\"\"加载 data 目录下的所有文本文件\"\"\"\n",
-    "        texts = []\n",
-    "        try:\n",
-    "            for filename in os.listdir(self.data_dir):\n",
-    "                if filename.endswith(\".txt\"):\n",
-    "                    file_path = os.path.join(self.data_dir, filename)\n",
-    "                    with open(file_path, \"r\", encoding=Config.ENCODING) as f:\n",
-    "                        texts.append(f.read())\n",
-    "                    self.logger.info(f\"Loaded file: {filename}\")\n",
-    "            if not texts:\n",
-    "                self.logger.warning(\"No text files found in data directory\")\n",
-    "            return texts\n",
-    "        except Exception as e:\n",
-    "            self.logger.error(f\"Error loading files: {str(e)}\")\n",
-    "            raise"
-   ]
-  },
-  {
-   "cell_type": "code",
-   "execution_count": null,
-   "id": "786e7ffa-82bc-46b9-8ffc-444d6796b87b",
-   "metadata": {},
-   "outputs": [],
-   "source": [
-    "'''\n",
-    "src/preprocessor.py\n",
-    "文本预处理模块，负责分词和清理，支持扩展以添加更多预处理逻辑。\n",
-    "'''\n",
-    "\n",
-    "import jieba\n",
-    "import re\n",
-    "from src.config import Config\n",
-    "\n",
-    "def timing_decorator(func):\n",
-    "    \"\"\"装饰器：记录方法执行时间\"\"\"\n",
-    "    import time\n",
-    "    def wrapper(*args, **kwargs):\n",
-    "        start = time.time()\n",
-    "        result = func(*args, **kwargs)\n",
-    "        end = time.time()\n",
-    "        print(f\"{func.__name__} took {end - start:.2f} seconds\")\n",
-    "        return result\n",
-    "    return wrapper\n",
-    "\n",
-    "class TextPreprocessor:\n",
-    "    def __init__(self):\n",
-    "        self.stop_words = Config.STOP_WORDS\n",
-    "\n",
-    "    @timing_decorator\n",
-    "    def preprocess(self, text):\n",
-    "        \"\"\"预处理：分词、去除停用词和非中文字符\"\"\"\n",
-    "        # 移除非中文字符\n",
-    "        text = re.sub(r\"[^\\u4e00-\\u9fff]\", \" \", text)\n",
-    "        # 分词\n",
-    "        words = jieba.cut(text)\n",
-    "        # 过滤停用词和空字符\n",
-    "        return [word for word in words if word.strip() and word not in self.stop_words]"
-   ]
-  },
-  {
-   "cell_type": "code",
-   "execution_count": null,
-   "id": "4edd5ca7-4ba7-4446-b93e-2cfd83efca2e",
-   "metadata": {},
-   "outputs": [],
-   "source": [
-    "'''\n",
-    "src/word_counter.py\n",
-    "词频统计模块，使用单例模式确保全局唯一计数器。\n",
-    "'''\n",
-    "\n",
-    "from collections import Counter\n",
-    "from typing import List, Dict\n",
-    "\n",
-    "class Singleton:   为啥需要单例？\n",
-    "    \"\"\"单例模式装饰器\"\"\"\n",
-    "    def __init__(self, cls):\n",
-    "        self._cls = cls\n",
-    "        self._instance = None\n",
-    "\n",
-    "    def __call__(self, *args, **kwargs):\n",
-    "        if self._instance is None:\n",
-    "            self._instance = self._cls(*args, **kwargs)\n",
-    "        return self._instance\n",
-    "\n",
-    "@Singleton\n",
-    "class WordCounter:\n",
-    "    def __init__(self):\n",
-    "        self.counter = Counter()\n",
-    "\n",
-    "    def count_words(self, words: List[str]) -> None:\n",
-    "        \"\"\"更新词频统计\"\"\"\n",
-    "        self.counter.update(words)\n",
-    "\n",
-    "    def get_top_n(self, n: int = 10) -> Dict[str, int]:\n",
-    "        \"\"\"获取前 N 个高频词\"\"\"\n",
-    "        return dict(self.counter.most_common(n))\n",
-    "\n",
-    "    def reset(self):\n",
-    "        \"\"\"重置计数器\"\"\"\n",
-    "        self.counter.clear()"
-   ]
-  },
-  {
-   "cell_type": "code",
-   "execution_count": null,
-   "id": "41af3e0e-3153-4d23-9a9f-65b566b384e8",
-   "metadata": {},
-   "outputs": [],
-   "source": [
-    "'''\n",
-    "src/output_formatter.py\n",
-    "输出格式化模块，支持多种输出格式，便于扩展。\n",
-    "'''\n",
-    "\n",
-    "from typing import Dict\n",
-    "\n",
-    "class OutputFormatter:\n",
-    "    @staticmethod\n",
-    "    def format_json(data: Dict[str, int]) -> str:\n",
-    "        import json\n",
-    "        return json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2)\n",
-    "\n",
-    "    @staticmethod\n",
-    "    def format_text(data: Dict[str, int]) -> str:\n",
-    "        return \"\\n\".join(f\"{word}: {count}\" for word, count in data.items())"
-   ]
-  },
-  {
-   "cell_type": "code",
-   "execution_count": null,
-   "id": "6596162c-fd42-4b32-b328-9987568b3846",
-   "metadata": {},
-   "outputs": [],
-   "source": [
-    "'''\n",
-    "src/main.py\n",
-    "主程序入口，协调各模块工作。\n",
-    "'''\n",
-    "\n",
-    "from src.data_loader import DataLoader\n",
-    "from src.preprocessor import TextPreprocessor\n",
-    "from src.word_counter import WordCounter\n",
-    "from src.output_formatter import OutputFormatter\n",
-    "from src.config import Config\n",
-    "\n",
-    "def main():\n",
-    "    # 初始化模块\n",
-    "    loader = DataLoader()\n",
-    "    preprocessor = TextPreprocessor()\n",
-    "    counter = WordCounter()\n",
-    "    formatter = OutputFormatter()\n",
-    "\n",
-    "    # 加载文本\n",
-    "    texts = loader.load_texts()\n",
-    "\n",
-    "    # 预处理并统计词频\n",
-    "    for text in texts:\n",
-    "        words = preprocessor.preprocess(text)\n",
-    "        counter.count_words(words)\n",
-    "\n",
-    "    # 获取结果\n",
-    "    top_words = counter.get_top_n(Config.TOP_N_WORDS)\n",
-    "\n",
-    "    # 输出结果\n",
-    "    print(\"=== Top 10 Words (Text Format) ===\")\n",
-    "    print(formatter.format_text(top_words))\n",
-    "    print(\"\\n=== Top 10 Words (JSON Format) ===\")\n",
-    "    print(formatter.format_json(top_words))\n",
-    "\n",
-    "if __name__ == \"__main__\":\n",
-    "    main()"
-   ]
-  },
-  {
-   "cell_type": "code",
-   "execution_count": null,
-   "id": "36a32f17-5ce3-46e2-a563-f151454f6342",
-   "metadata": {},
-   "outputs": [],
-   "source": [
-    "'''\n",
-    "tests/test_data_loader.py\n",
-    "单元测试示例，确保数据加载模块的正确性。\n",
-    "'''\n",
-    "\n",
-    "import unittest\n",
-    "import os\n",
-    "from src.data_loader import DataLoader\n",
-    "from src.config import Config\n",
-    "\n",
-    "class TestDataLoader(unittest.TestCase):\n",
-    "    def setUp(self):\n",
-    "        self.loader = DataLoader()\n",
-    "        # 创建临时测试文件\n",
-    "        self.test_file = os.path.join(Config.get_data_dir(), \"test_novel.txt\")\n",
-    "        with open(self.test_file, \"w\", encoding=Config.ENCODING) as f:\n",
-    "            f.write(\"这是一个测试文本\")\n",
-    "\n",
-    "    def test_load_texts(self):\n",
-    "        texts = self.loader.load_texts()\n",
-    "        self.assertGreater(len(texts), 0)\n",
-    "        self.assertIn(\"这是一个测试文本\", texts)\n",
-    "\n",
-    "    def tearDown(self):\n",
-    "        if os.path.exists(self.test_file):\n",
-    "            os.remove(self.test_file)\n",
-    "\n",
-    "if __name__ == \"__main__\":\n",
-    "    unittest.main()"
-   ]
-  },
-  {
-   "cell_type": "code",
-   "execution_count": null,
-   "id": "1f550544-f0f4-4f0c-bdb7-9928b6820bdf",
-   "metadata": {},
-   "outputs": [],
-   "source": [
-    "'''\n",
-    "tests/test_preprocessor.py\n",
-    "测试文本预处理模块。\n",
-    "'''\n",
-    "\n",
-    "import unittest\n",
-    "from src.preprocessor import TextPreprocessor\n",
-    "\n",
-    "class TestTextPreprocessor(unittest.TestCase):\n",
-    "    def setUp(self):\n",
-    "        self.preprocessor = TextPreprocessor()\n",
-    "\n",
-    "    def test_preprocess(self):\n",
-    "        text = \"这是一个测试文本，包含了123和一些符号！\"\n",
-    "        words = self.preprocessor.preprocess(text)\n",
-    "        expected = [\"测试\", \"文本\", \"包含\", \"一些\", \"符号\"]\n",
-    "        self.assertEqual(words, expected)\n",
-    "\n",
-    "if __name__ == \"__main__\":\n",
-    "    unittest.main()"
-   ]
-  },
-  {
-   "cell_type": "code",
-   "execution_count": null,
-   "id": "8fb8b4cd-0b27-426a-9556-8f21227c5374",
-   "metadata": {},
-   "outputs": [],
-   "source": [
-    "'''\n",
-    "tests/test_word_counter.py\n",
-    "测试词频统计模块。\n",
-    "'''\n",
-    "import unittest\n",
-    "from src.word_counter import WordCounter\n",
-    "\n",
-    "class TestWordCounter(unittest.TestCase):\n",
-    "    def setUp(self):\n",
-    "        self.counter = WordCounter()\n",
-    "\n",
-    "    def test_count_words(self):\n",
-    "        self.counter.count_words([\"测试\", \"文本\", \"测试\"])\n",
-    "        result = self.counter.get_top_n(2)\n",
-    "        expected = {\"测试\": 2, \"文本\": 1}\n",
-    "        self.assertEqual(result, expected)\n",
-    "\n",
-    "    def test_reset(self):\n",
-    "        self.counter.count_words([\"测试\"])\n",
-    "        self.counter.reset()\n",
-    "        self.assertEqual(self.counter.get_top_n(1), {})\n",
-    "\n",
-    "if __name__ == \"__main__\":\n",
-    "    unittest.main()"
-   ]
-  },
-  {
-   "cell_type": "code",
-   "execution_count": null,
-   "id": "4b7507dc-b693-4dbf-9a21-5f2833d13d0e",
-   "metadata": {},
-   "outputs": [],
-   "source": [
-    "'''\n",
-    "requirements.txt\n",
-    "列出项目依赖。\n",
-    "''''\n",
-    "jieba==0.42.1"
-   ]
-  },
-  {
-   "cell_type": "markdown",
-   "id": "573c4ddd-800e-4b59-9e20-a87d6a2b14cd",
-   "metadata": {},
-   "source": [
-    "'''\n",
-    "README.md\n",
-    "提供项目说明和使用方法。\n",
-    "'''\n",
-    "# Word Frequency Analysis Project\n",
-    "\n",
-    "## Overview\n",
-    "This project processes 100 novels in the `data` directory, counts word frequencies, and outputs the top 10 words. It demonstrates software engineering principles like modularity, design patterns, and unit testing.\n",
-    "\n",
-    "## Setup\n",
-    "1. Install dependencies: `pip install -r requirements.txt`\n",
-    "2. Place novel files (.txt) in the `data` directory.\n",
-    "3. Run the program: `python src/main.py`\n",
-    "\n",
-    "## Testing\n",
-    "Run tests: `python -m unittest discover tests`\n",
-    "\n",
-    "## Extensibility\n",
-    "- Add new preprocessors in `preprocessor.py`.\n",
-    "- Support new output formats in `output_formatter.py`.\n",
-    "- Modify configurations in `config.py`."
-   ]
-  },
-  {
-   "cell_type": "markdown",
-   "id": "4bd74972-f9c4-4ac9-a557-de4198889047",
-   "metadata": {},
-   "source": [
-    "## 使用方法\n",
-    "\n",
-    "准备环境：\n",
-    "pip install -r requirements.txt\n",
-    "\n",
-    "准备数据：\n",
-    "- 在 data 目录下放入 100 个 .txt 小说文件（需为 UTF-8 编码）。\n",
-    "- 确保安装 jieba 分词库。\n",
-    "\n",
-    "运行程序：\n",
-    "python src/main.py\n",
-    "\n",
-    "运行测试：\n",
-    "python -m unittest discover tests"
-   ]
-  },
-  {
-   "cell_type": "markdown",
-   "id": "16f7a973-7c49-4d11-ab3f-457d4622e5e6",
-   "metadata": {},
-   "source": [
-    "## 扩展建议\n",
-    "\n",
-    "- 支持多语言：在 TextPreprocessor 中添加英文分词（如使用 nltk 或 spacy）。\n",
-    "- 数据库存储：将词频结果保存到数据库（如 SQLite），在 WordCounter 中添加存储方法。\n",
-    "- 并行处理：使用 multiprocessing 加速大文件处理。\n",
-    "- 可视化：在 OutputFormatter 中添加图表输出（如使用 matplotlib）。\n",
-    "- 配置文件：将 Config 改为从外部 JSON/YAML 文件加载。"
-   ]
-  },
-  {
-   "cell_type": "code",
-   "execution_count": null,
-   "id": "b2ad0efb-4c7c-4f98-a809-ce6cdcefdb34",
-   "metadata": {},
-   "outputs": [],
-   "source": [
-    "## 设计说明\n",
-    "\n",
-    "模块化设计：\n",
-    "- 各模块（DataLoader, TextPreprocessor, WordCounter, OutputFormatter）职责单一，符合单一职责原则（SRP）。\n",
-    "- 模块间通过明确接口交互，易于替换或扩展。\n",
-    "\n",
-    "设计模式：\n",
-    "- 单例模式：WordCounter 使用单例模式，确保全局唯一计数器。\n",
-    "- 策略模式：OutputFormatter 支持多种输出格式（JSON、Text），易于添加新格式。\n",
-    "- 装饰器模式：timing_decorator 用于性能监控，便于扩展其他功能（如日志记录）。\n",
-    "\n",
-    "可扩展性：\n",
-    "- Config 类集中管理配置，便于调整参数（如停用词、输出数量）。\n",
-    "- DataLoader 支持动态扫描目录，新增文件无需改动代码。\n",
-    "- TextPreprocessor 可扩展以支持其他分词工具或预处理规则。\n",
-    "\n",
-    "单元测试：\n",
-    "- 每个模块都有对应的测试用例，确保功能正确性。\n",
-    "- 使用 unittest 框架，支持持续集成。\n",
-    "\n",
-    "语言特性利用：\n",
-    "- 使用 Python 的装饰器（timing_decorator）记录方法执行时间。\n",
-    "- 利用类型注解（typing 模块）提高代码可读性。\n",
-    "- 异常处理和日志记录（logging）增强鲁棒性。\n",
-    "\n",
-    "教学用途：\n",
-    "- 包含常见工程化实践：模块化、测试驱动开发、配置管理。\n",
-    "- 提供扩展点（如支持英文分词、数据库存储），便于学生实践。"
-   ]
-  },
-  {
-   "cell_type": "code",
-   "execution_count": null,
-   "id": "b1aac488-3a98-418c-8201-e7f77c392a1f",
-   "metadata": {},
-   "outputs": [],
-   "source": [
-    "# text_analyzer.py\n",
-    "\n",
-    "import os\n",
-    "import jieba\n",
-    "from collections import Counter\n",
-    "import yaml\n",
-    "from contextlib import contextmanager\n",
-    "from typing import List, Tuple\n",
-    "from abc import ABC, abstractmethod\n",
-    "\n",
-    "@contextmanager\n",
-    "def file_reader(file_path: str):\n",
-    "    try:\n",
-    "        with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f:\n",
-    "            yield f.read()\n",
-    "    except Exception as e:\n",
-    "        print(f\"Error reading {file_path}: {e}\")\n",
-    "        yield \"\"\n",
-    "\n",
-    "class Tokenizer(ABC):\n",
-    "    @abstractmethod\n",
-    "    def tokenize(self, text: str, stop_words: set) -> List[str]:\n",
-    "        pass\n",
-    "\n",
-    "class JiebaTokenizer(Tokenizer):\n",
-    "    def tokenize(self, text: str, stop_words: set) -> List[str]:\n",
-    "        for word in jieba.lcut(text):\n",
-    "            if word not in stop_words:\n",
-    "                yield word\n",
-    "\n",
-    "class SimpleTokenizer(Tokenizer):\n",
-    "    def tokenize(self, text: str, stop_words: set) -> List[str]:\n",
-    "        for word in text.split():\n",
-    "            if word not in stop_words:\n",
-    "                yield word\n",
-    "\n",
-    "class TokenizerFactory:\n",
-    "    @staticmethod\n",
-    "    def create_tokenizer(name: str) -> Tokenizer:\n",
-    "        return {'jieba': JiebaTokenizer(), 'simple': SimpleTokenizer()}.get(name, JiebaTokenizer())\n",
-    "\n",
-    "class OutputObserver(ABC):\n",
-    "    @abstractmethod\n",
-    "    def update(self, top_words: List[Tuple[str, int]]):\n",
-    "        pass\n",
-    "\n",
-    "class ConsoleOutput(OutputObserver):\n",
-    "    def update(self, top_words: List[Tuple[str, int]]):\n",
-    "        for word, count in top_words:\n",
-    "            print(f\"{word}: {count}\")\n",
-    "\n",
-    "class FileOutput(OutputObserver):\n",
-    "    def __init__(self, output_file: str):\n",
-    "        self.output_file = output_file\n",
-    "    def update(self, top_words: List[Tuple[str, int]]):\n",
-    "        with open(self.output_file, 'w', encoding='utf-8') as f:\n",
-    "            for word, count in top_words:\n",
-    "                f.write(f\"{word}: {count}\\n\")\n",
-    "\n",
-    "class TextAnalyzer:\n",
-    "    def __init__(self, config_path='config.yaml'):\n",
-    "        with open(config_path, 'r', encoding='utf-8') as f:\n",
-    "            config = yaml.safe_load(f)\n",
-    "        self.data_dir = config['data_dir']\n",
-    "        self.top_n = config['top_n']\n",
-    "        self.stop_words_file = config['stop_words_file']\n",
-    "        self.output_file = config['output_file']\n",
-    "        self.stop_words = self.load_stop_words()\n",
-    "        self.word_count = Counter()\n",
-    "        self.tokenizer = TokenizerFactory.create_tokenizer(config.get('tokenizer', 'jieba'))\n",
-    "        self.observers = [ConsoleOutput(), FileOutput(self.output_file)]\n",
-    "\n",
-    "    def load_stop_words(self) -> set:\n",
-    "        with file_reader(self.stop_words_file) as content:\n",
-    "            return set(line.strip() for line in content.splitlines() if line.strip())\n",
-    "\n",
-    "    def process_file(self, file_path: str):\n",
-    "        if file_path.endswith('.txt'):\n",
-    "            with file_reader(file_path) as text:\n",
-    "                words = self.tokenizer.tokenize(text, self.stop_words)\n",
-    "                self.word_count.update(words)\n",
-    "\n",
-    "    def process_directory(self):\n",
-    "        for file in os.listdir(self.data_dir):\n",
-    "            file_path = os.path.join(self.data_dir, file)\n",
-    "            self.process_file(file_path)\n",
-    "\n",
-    "    def get_top_words(self) -> List[Tuple[str, int]]:\n",
-    "        return self.word_count.most_common(self.top_n)\n",
-    "\n",
-    "    def notify_observers(self, top_words: List[Tuple[str, int]]):\n",
-    "        for observer in self.observers:\n",
-    "            observer.update(top_words)\n",
-    "\n",
-    "    def run(self):\n",
-    "        self.process_directory()\n",
-    "        top_words = self.get_top_words()\n",
-    "        self.notify_observers(top_words)"
-   ]
-  },
-  {
-   "cell_type": "code",
-   "execution_count": null,
-   "id": "d5c689f4-e363-4327-9dc4-15c7157d4288",
-   "metadata": {},
-   "outputs": [],
-   "source": [
-    "# main.py\n",
-    "\n",
-    "from text_analyzer import TextAnalyzer\n",
-    "\n",
-    "def main():\n",
-    "    analyzer = TextAnalyzer()\n",
-    "    analyzer.run()\n",
-    "\n",
-    "if __name__ == '__main__':\n",
-    "    main()"
-   ]
-  },
-  {
-   "cell_type": "code",
-   "execution_count": null,
-   "id": "cc1d9fb1-3bb5-4f71-aeb3-e304511f4785",
-   "metadata": {},
-   "outputs": [],
-   "source": [
-    "## 结论\n",
-    "\n",
-    "通过引入上下文管理器、生成器、元编程、策略模式、观察者模式和工厂模式，词频统计代码在可扩展性、可维护性和复用性上进一步提升。\n",
-    "这些特性和模式使代码更模块化、灵活，适合大型项目，同时保持清晰的工程结构。结合之前的装饰器和函数式编程，代码已达到工程化水平。\n",
-    "\n",
-    "若需深入，可以进一步考虑其它性能特性."
-   ]
-  },
-  {
-   "cell_type": "code",
-   "execution_count": null,
-   "id": "7244afd0-4405-402a-b9be-75f5d7ff883c",
-   "metadata": {},
-   "outputs": [],
-   "source": [
-    "## 进一步练习\n",
-    "\n",
-    "实践练习：\n",
-    "- 实现新分词器（如 thulac）并通过策略模式或工厂模式集成。\n",
-    "- 添加新观察者（如 JSON 输出）。\n",
-    "\n",
-    "使用生成器实现流式词频统计，比较内存占用。\n",
-    "实现缓存机制，缓存已处理文件的分词结果。\n",
-    "\n",
-    "添加命令行接口（argparse），动态配置 top_n 和 tokenizer。"
-   ]
-  },
-  {
-   "cell_type": "markdown",
-   "id": "09c10307-f162-4b36-85b6-6bc01d0001e0",
-   "metadata": {},
-   "source": [
-    "## 综合实现（整合特性与模式）\n",
-    "\n",
-    "整合上下文管理器、生成器、策略模式和观察者模式的最终实现（部分代码展示）。"
-   ]
-  }
- ],
- "metadata": {
-  "kernelspec": {
-   "display_name": "Python 3 (ipykernel)",
-   "language": "python",
-   "name": "python3"
-  },
-  "language_info": {
-   "codemirror_mode": {
-    "name": "ipython",
-    "version": 3
-   },
-   "file_extension": ".py",
-   "mimetype": "text/x-python",
-   "name": "python",
-   "nbconvert_exporter": "python",
-   "pygments_lexer": "ipython3",
-   "version": "3.12.7"
-  }
- },
- "nbformat": 4,
- "nbformat_minor": 5
-}

D 走向工业级代码/readme.MD

@@ -1,34 +0,0 @@
-本文旨在通过一个案例（读取 data 目录下 100 篇小说文本，统计词频并输出前 10 高频词）来说明如何提升代码工程质量。
-教案将逐步展示不同编程技术的应用，并分析其对代码可读性、可维护性、可扩展性和复用性的提升。
-
-本案例不做性能提升方面的考量。
-
-
-## 起点：基础实现
-
-```
-import os
-
-files = os.listdir('data')
-word_count = {}
-for file in files:
-    with open('data/' + file, 'r', encoding='utf-8') as f:
-        text = f.read()
-        words = text.split()  # 假设简单按空格分词
-        for word in words:
-            if word in word_count:
-                word_count[word] += 1
-            else:
-                word_count[word] = 1
-
-# 排序并输出前10
-sorted_words = sorted(word_count.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)
-for i in range(10):
-    print(sorted_words[i])
-```
-
-## 问题分析
-- 可读性差：没有清晰的功能划分，代码逻辑混杂，难以阅读理解维护。
-- 扩展性差：如果需要更改分词逻辑、文件路径或输出格式，需修改多处代码。
-- 容错性差：未处理文件读取失败、空文件等问题。
-- 复用性低：逻辑无法直接复用在其他类似任务中。

cppy/cp_util.py

@@ -0,0 +1,72 @@
+
+import site
+import os,re
+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 )
+
+
+################################################################################
+#  函数
+################################################################################
+def read_file(path_to_file):    
+    with open(path_to_file,encoding='utf-8') as f:
+        data = f.read()
+    return data
+
+def re_split( data ):
+    pattern = re.compile('[\W_]+')
+    data = pattern.sub(' ', data).lower()
+    return data.split()
+
+def get_stopwords( path_to_file = stopwordfilepath ):
+    with open(path_to_file,encoding='utf-8') as f:
+        data = f.read().split(',')        
+    data.extend(list(string.ascii_lowercase))
+    return data
+
+def extract_file_words(path_to_file):
+    word_list = re_split( read_file(path_to_file) )
+    stop_words = get_stopwords()
+    return [ w for w in word_list if ( not w in stop_words ) and len(w) >= 3 ]
+
+def extract_str_words(data_str):
+    word_list = re_split( data_str )
+    stop_words = get_stopwords()
+    return [ w for w in word_list if ( not w in stop_words ) and len(w) >= 3 ]
+
+def count_word(word, word_freqs, stopwords):
+    if word not in stopwords:
+        word_freqs[word] = word_freqs.get(word, 0) + 1
+
+def get_frequencies(word_list):    
+    word_freqs = {}  
+    for word in word_list:  
+        word_freqs[word] = word_freqs.get(word, 0) + 1    
+    return word_freqs
+
+def sort_dict (word_freq):
+    return sorted(word_freq.items(), key=operator.itemgetter(1), reverse=True)
+    # return sorted( word_freq, key=lambda x: x[1], reverse=True )
+
+def print_word_freqs( word_freqs, n = 10):
+    for (w, c) in word_freqs[ :n ]:
+        print( w, '-', c )
+
+
+def  test():
+    print( 'cppy welcome' )

readme.MD

@@ -1,35 +0,0 @@
-
-<div align="center">
-<big><big> 代码为啥要这样写，我要这样写代码 </big></big>
-</div>
-
-
-初学编程者完成一门学校的标准课程学习后，会发现成熟的开源项目代码使用了完全不同课堂教学练习的代码风格。而且总有一些模式(或者叫风格等等)反复出现。这些重复的模式是集体智慧的结晶，工程学上的最佳实践。本代码仓库对此做简单探索，用以提升 “编程思维” 之外的另外一个重要基础编码能力。
-
-
-### 本项目的模块说明
-A 代码模式
-用一个简单任务，展示各种软件工程需求（完成任务简单、可读性强、可复用高、维护成本低等）下的代码写法
-
-B 面向对象设计模式
-用一个业务场景复现面向对象的经典设计模式
-
-C 高性能编程
-考虑执行时间快，资源占用少的一些思路、办法和结论
-
-D 制造工业级代码
-问题同 A ，以构建工业级的代码为目标，用多种方式做了优化提升演示
-
-### 阅读引导
-原则上 C 语言的基础语法能完成所有编程逻辑书写。但是，代码到一定规模产生了复杂性，使得审核、修改和维护困难 。
-应对复杂性，编程语言主要从下面两个思路出发解决问题 ：
-
-一是应用程序设计的工程化思想：
-- 封装，分层抽象,使用者只描述“做什么”而非“怎么做”，减轻编程过程的认知负荷。
-- 约束类型，减少运行时错误，方便调试追踪。
-- 错误处理，方便调试追踪。
-- 形成最佳实践共识并命名，降低理解、交流成本。
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-二是增强编程语言的能力：
-- 发明新的表达结构，增强语言的表达能力, 比如函数式，装饰器，异步 。
-- 元编程,程序在运行时修改自身,增强语言的自由度。

一盘大棋/A01.py

@@ -0,0 +1,46 @@
+import string
+from cppy.cp_util import *
+
+# 准备词和停用词表
+word_freqs = []
+with open( stopwordfilepath,encoding='utf-8' ) as f:
+    stop_words = f.read().split(',')
+stop_words.extend(list(string.ascii_lowercase))
+
+for line in open( testfilepath ,encoding='utf-8' ):
+    start_char = None
+    i = 0
+    for c in line:
+        if start_char == None:
+            if c.isalnum():
+                # 一个单词开始
+                start_char = i
+        else:
+            if not c.isalnum():
+                # 一个单词结束
+                found = False
+                word = line[start_char:i].lower()
+                # 跳过停用词
+                if word not in stop_words:
+                    pair_index = 0
+                    # 单词是否第一次出现
+                    for pair in word_freqs:
+                        if word == pair[0]:
+                            pair[1] += 1
+                            found = True
+                            break
+                        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]:
+    print(tf[0], '-', tf[1])

一盘大棋/A02.py

@@ -1,5 +1,4 @@
-from cppy.cp_util import stopwordfilepath, testfilepath
+from cppy.cp_util import *
-import string
 from collections import Counter
 
 # 准备词和停用词表
@@ -8,7 +7,7 @@ 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):
@@ -23,9 +22,10 @@ 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。
-'''
+'''

一盘大棋/A03.py

@@ -0,0 +1,13 @@
+import re, sys, collections
+from cppy.cp_util import *
+
+stopwords = set(open( stopwordfilepath,encoding = 'utf8' ).read().split(','))
+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
+'''

交互/Agent/80.py

@@ -2,28 +2,24 @@ 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):          
-        words = [ w for w in self.words if ( not w in stop_words ) and len(w) >= 3 ]          
+        self.word_freq = Counter(self.words)  
-        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 ):          
+def create_agents(words, num_agents = 4 ):  
-    return [ WordFrequencyAgent(chunk) for chunk in words ]    
+    text_chunks = [ words[i::num_agents] for i in range(num_agents) ]  
+    agents = [ WordFrequencyAgent(chunk) for chunk in text_chunks ]
+    return agents    
+
 
 def compute_all_word_frequencies(agents):  
     with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor() as executor:  
@@ -31,7 +27,13 @@ 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]  
-            data = future.result()   # 词频被保存在agent中
+            try:  
+                # 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):  
@@ -40,13 +42,11 @@ def merge_word_frequencies(agents):
         merged_freq.update(agent.get_word_frequency())  
     return merged_freq  
 
-@util.timing_decorator
+
-def main():   
+if __name__ == '__main__':       
-    words = util.get_chunks(util.testfilepath)
+    words = util.extract_file_words(util.testfilepath) # 从文本抽词
     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    
-    util.print_word_freqs(merged_word_freq.most_common(10))  # 排序输出  
+    for (w, c) in merged_word_freq.most_common(10):  # 排序输出
-
+        print(w, '-', c)
-if __name__ == '__main__':       
-  main()

交互/MVC/flask/app.py

@@ -1,13 +1,3 @@
-'''
- Web的MVC三层结构是互联网最火的应用框架。
- 系统需要切分为模型、视图、控制三层。
- Python 中最简单的 Web服务器是 flask 
-    app.py - Flask应用的主文件，控制器（Controller）。
-    models.py - 模型（Model）文件，包含词频统计的逻辑。
-    templates/index.html - 视图（View）文件，用于展示结果。
- '''
-
-
 from flask import Flask, render_template, request
 from models import WordFrequencyModel
 

交互/MVC/tf-33.py

@@ -0,0 +1,45 @@
+import sys, collections
+from cppy.cp_util import *
+
+class WordFrequenciesModel:
+    """ 模型：数据 """
+    def __init__(self, path_to_file):
+        self.update(path_to_file)
+
+    def update(self, path_to_file):
+        try:            
+            self.freqs = collections.Counter( extract_file_words(path_to_file) )
+        except IOError:
+            print("File not found")
+            self.freqs = {}
+
+
+class WordFrequenciesView:
+    """ 视图：数据展现 """
+    def __init__(self, model):
+        self._model = model
+
+    def render(self):
+        sorted_freqs = sort_dict(self._model.freqs) 
+        print_word_freqs(sorted_freqs)
+
+
+class WordFrequencyController:
+    """ 控制：操作逻辑 """
+    def __init__(self, model, view):
+        self._model, self._view = model, view
+        view.render()
+
+    def run(self):
+        while True:  
+            print("Enter the file path (or 'q' to quit): ", file=sys.stderr, flush=True)  
+            filename = sys.stdin.readline().strip()  
+            if filename.lower() == 'q':  break  
+            self._model.update(filename)  
+            self._view.render()                  
+
+
+m = WordFrequenciesModel( testfilepath )
+v = WordFrequenciesView(m)
+c = WordFrequencyController(m, v)
+c.run()