In [1]:
import collections
可以使用 Counter(seq)
对序列中出现的元素个数进行统计。
例如,我们可以统计一段文本中出现的单词及其出现的次数:
In [2]:
from string import punctuation
sentence = "One, two, three, one, two, tree, I come from China."
words_count = collections.Counter(sentence.translate(None, punctuation).lower().split())
print words_count
Counter({'two': 2, 'one': 2, 'from': 1, 'i': 1, 'tree': 1, 'three': 1, 'china': 1, 'come': 1})
双端队列支持从队头队尾出入队:
In [3]:
dq = collections.deque()
for i in xrange(10):
dq.append(i)
print dq
for i in xrange(10):
print dq.pop(),
print
for i in xrange(10):
dq.appendleft(i)
print dq
for i in xrange(10):
print dq.popleft(),
deque([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
9 8 7 6 5 4 3 2 1 0
deque([9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1, 0])
9 8 7 6 5 4 3 2 1 0
与列表相比,双端队列在队头的操作更快:
In [4]:
lst = []
dq = collections.deque()
%timeit -n100 lst.insert(0, 10)
%timeit -n100 dq.appendleft(10)
100 loops, best of 3: 598 ns per loop
100 loops, best of 3: 291 ns per loop
字典的 key
按顺序排列:
In [5]:
items = (
('A', 1),
('B', 2),
('C', 3)
)
regular_dict = dict(items)
ordered_dict = collections.OrderedDict(items)
print 'Regular Dict:'
for k, v in regular_dict.items():
print k, v
print 'Ordered Dict:'
for k, v in ordered_dict.items():
print k, v
Regular Dict:
A 1
C 3
B 2
Ordered Dict:
A 1
B 2
C 3
对于 Python
自带的词典 d
,当 key
不存在的时候,调用 d[key]
会报错,但是 defaultdict
可以为这样的 key
提供一个指定的默认值,我们只需要在定义时提供默认值的类型即可,如果 key
不存在返回指定类型的默认值:
In [6]:
dd = collections.defaultdict(list)
print dd["foo"]
dd = collections.defaultdict(int)
print dd["foo"]
dd = collections.defaultdict(float)
print dd["foo"]
[]
0
0.0