问题描述：现在有n个文本文件，使用MapReduce的方法实现词频统计。
附上统计词频的关键代码，首先是一个通用的MapReduce模块：
class MapReduce:
__doc__ = '''提供map_reduce功能'''
@staticmethod
def map_reduce(i, mapper, reducer):
"""
map_reduce方法
:param i: 需要MapReduce的集合
:param mapper: 自定义mapper方法
:param reducer: 自定义reducer方法
:return: 以自定义reducer方法的返回值为元素的一个列表
"""
intermediate = [] # 存放所有的(intermediate_key, intermediate_value)
for (key, value) in i.items():
intermediate.extend(mapper(key, value))
# sorted返回一个排序好的list，因为list中的元素是一个个的tuple，key设定按照tuple中第几个元素排序
# groupby把迭代器中相邻的重复元素挑出来放在一起,key设定按照tuple中第几个元素为关键字来挑选重复元素
# 下面的循环中groupby返回的key是intermediate_key，而group是个list，是1个或多个
# 有着相同intermediate_key的(intermediate_key, intermediate_value)
groups = {}
for key, group in itertools.groupby(sorted(intermediate, key=lambda im: im[0]), key=lambda x: x[0]):
groups[key] = [y for x, y in group]
# groups是一个字典，其key为上面说到的intermediate_key，value为所有对应intermediate_key的intermediate_value
# 组成的一个列表
return [reducer(intermediate_key, groups[intermediate_key]) for intermediate_key in groups]
然后需要针对词频统计这个实际问题写好自己的mapper方法和reducer方法：
class WordCount:
__doc__ = '''词频统计'''
def mapper(self, input_key, input_value):
"""
词频统计的mapper方法
:param input_key: 文件名
:param input_value: 文本内容
:return: 以(词,1)为元素的一个列表
"""
return [(word, 1) for word in
self.remove_punctuation(input_value.lower()).split()]
def reducer(self, intermediate_key, intermediate_value_list):
"""
词频统计的reducer方法
:param intermediate_key: 某个词
:param intermediate_value_list: 出现记录列表，如[1,1,1]
:return: (词,词频)
"""
return intermediate_key, sum(intermediate_value_list)
@staticmethod
def remove_punctuation(text):
"""
去掉字符串中的标点符号
:param text: 文本
:return: 去掉标点的文本
"""
return re.sub(u"\p{P}+", "", text)
用3个文本文件进行测试：
text\a.tex:
The quick brown fox jumped over the lazy grey dogs.
text\b.txt:
That's one small step for a man, one giant leap for mankind.
text\c.txt:
Mary had a little lamb,
Its fleece was white as snow;
And everywhere that Mary went,
The lamb was sure to go.
调用如下：
filenames = ["text\\a.txt", "text\\b.txt", "text\\c.txt"]
i = {}
for filename in filenames:
f = open(filename)
i[filename] = f.read()
f.close()
wc = WordCount()
print(MapReduce.map_reduce(i, wc.mapper, wc.reducer))
输出结果：
[('white', 1), ('little', 1), ('sure', 1), ('snow;', 1), ('went,', 1), ('as', 1), ('lamb,', 1), ('go.', 1), ('lamb', 1), ('its', 1), ('a', 1), ('was', 2), ('to', 1), ('fleece', 1), ('that', 1), ('the', 1), ('mary', 2), ('everywhere', 1), ('had', 1), ('and', 1)]
上面提出的方法只使用了最基本的MapReduce思想，所以不支持大数据量的测试，毕竟各种调度之类的内容没有考虑到。