这篇文章给大家介绍了“Python内置函数Counter有何用处及用法是什么”的相关知识，讲解详细，步骤过程清晰，有一定的借鉴学习价值，因此分享给大家做个参考，感兴趣的朋友接下来一起跟随小编看看吧。

Python中冷门但非常好用的内置函数 Counter举例 实战sortedallF-strings

Python中有许多内置函数,不像print、len那么广为人知,但它们的功能却异常强大,用好了可以大大提高代码效率，同时提升代码的简洁度，增强可阅读性

Counter

collections在python官方文档中的解释是High-performance container datatypes，直接的中文翻译解释高性能容量数据类型。这个模块实现了特定目标的容器，以提供Python标准内建容器 dict , list , set , 和 tuple的替代选择。在python3.10.1中它总共包含以下几种数据类型：

容器名	简介
namedtuple()	创建命名元组子类的工厂函数
deque	类似列表(list)的容器，实现了在两端快速添加(append)和弹出(pop)
ChainMap	类似字典(dict)的容器类，将多个映射集合到一个视图里面
Counter	字典的子类，提供了可哈希对象的计数功能
OrderedDict	字典的子类，保存了他们被添加的顺序
defaultdict	字典的子类，提供了一个工厂函数，为字典查询提供一个默认值
UserDict	封装了字典对象，简化了字典子类化
UserList	封装了列表对象，简化了列表子类化
UserString	封装了字符串对象，简化了字符串子类化

其中Counter中文意思是计数器，也就是我们常用于统计的一种数据类型，在使用Counter之后可以让我们的代码更加简单易读。Counter类继承dict类，所以它能使用dict类里面的方法

举例

#统计词频
fruits = ['apple', 'peach', 'apple', 'lemon', 'peach', 'peach']
result = {}
for fruit in fruits:
    if not result.get(fruit):
        result[fruit] = 1
    else:
        result[fruit] += 1
print(result)
#{'apple': 2, 'peach': 3, 'lemon': 1}

下面我们看用Counter怎么实现

from collections import Counter
fruits = ['apple', 'peach', 'apple', 'lemon', 'peach', 'peach']
c = Counter(fruits)
print(dict(c))
#{'apple': 2, 'peach': 3, 'lemon': 1}

显然代码更加简单了，也更容易阅读和维护了。

elements()

返回一个迭代器，其中每个元素将重复出现计数值所指定次。元素会按首次出现的顺序返回。如果一个元素的计数值小于1，elements()将会忽略它。

>>> c = Counter(a=4, b=2, c=0, d=-2)
>>> sorted(c.elements())
['a', 'a', 'a', 'a', 'b', 'b']

most_common([n])

返回一个列表，其中包含n个最常见的元素及出现次数，按常见程度由高到低排序。如果n被省略或为None，most_common()将返回计数器中的所有元素。计数值相等的元素按首次出现的顺序排序：

这两个方法是Counter中最常用的方法，其他方法可以参考python3.10.1官方文档

实战

Leetcode 1002.查找共用字符

给你一个字符串数组words，请你找出所有在words的每个字符串中都出现的共用字符（包括重复字符），并以数组形式返回。你可以按任意顺序返回答案。

输入：words = ["bella", "label", "roller"]
输出：["e", "l", "l"]
输入：words = ["cool", "lock", "cook"]
输出：["c", "o"]

看到统计字符，典型的可以用Counter完美解决。这道题是找出字符串列表里面每个元素都包含的字符，首先可以用Counter计算出每个元素每个字符出现的次数，依次取交集最后得出所有元素共同存在的字符，然后利用elements输出共用字符出现的次数

class Solution:
    def commonChars(self, words: List[str]) -> List[str]:
        from collections import Counter
        ans = Counter(words[0])
        for i in words[1:]:
            ans &= Counter(i)
        return list(ans.elements())

提交一下，发现83个测试用例耗时48ms，速度还是不错的

sorted

在处理数据过程中，我们经常会用到排序操作，比如将列表、字典、元组里面的元素正/倒排序。这时候就需要用到sorted()，它可以对任何可迭代对象进行排序，并返回列表

对列表升序操作：

a = sorted([2, 4, 3, 7, 1, 9])
print(a)
# 输出：[1, 2, 3, 4, 7, 9]

对元组倒序操作：

sorted((4,1,9,6),reverse=True)
print(a)
# 输出：[9, 6, 4, 1]

使用参数：key，根据自定义规则，按字符串长度来排序：

fruits = ['apple', 'watermelon', 'pear', 'banana']
a = sorted(fruits, key = lambda x : len(x))
print(a)
# 输出：['pear', 'apple', 'banana', 'watermelon']

all

all() 函数用于判断给定的可迭代参数iterable中的所有元素是否都为 TRUE，如果是返回 True，否则返回 False。元素除了是 0、空、None、False外都算True。注意：空元组、空列表返回值为True。

>>> all(['a', 'b', 'c', 'd'])  # 列表list，元素都不为空或0
True
>>> all(['a', 'b', '', 'd'])   # 列表list，存在一个为空的元素
False
>>> all([0, 1，2, 3])          # 列表list，存在一个为0的元素
False
>>> all(('a', 'b', 'c', 'd'))  # 元组tuple，元素都不为空或0
True
>>> all(('a', 'b', '', 'd'))   # 元组tuple，存在一个为空的元素
False
>>> all((0, 1, 2, 3))          # 元组tuple，存在一个为0的元素
False
>>> all([])             # 空列表
True
>>> all(())             # 空元组
True

any函数正好和all函数相反：判断一个tuple或者list是否全为空，0，False。如果全为空，0，False，则返回False；如果不全为空，则返回True。

F-strings

在python3.6.2版本中，PEP 498提出一种新型字符串格式化机制，被称为 “字符串插值” 或者更常见的一种称呼是F-strings，F-strings提供了一种明确且方便的方式将python表达式嵌入到字符串中来进行格式化：

>>> all(['a', 'b', 'c', 'd'])  # 列表list，元素都不为空或0
True
>>> all(['a', 'b', '', 'd'])   # 列表list，存在一个为空的元素
False
>>> all([0, 1，2, 3])          # 列表list，存在一个为0的元素
False
>>> all(('a', 'b', 'c', 'd'))  # 元组tuple，元素都不为空或0
True
>>> all(('a', 'b', '', 'd'))   # 元组tuple，存在一个为空的元素
False
>>> all((0, 1, 2, 3))          # 元组tuple，存在一个为0的元素
False
>>> all([])             # 空列表
True
>>> all(())             # 空元组
True

在F-strings中我们也可以执行函数：

def power(x):
  return x*x
x=4
print(f'{x} * {x} = {power(x)}')
# 4 * 4 = 16

而且F-strings的运行速度很快，比传统的%-string和str.format()这两种格式化方法都快得多，书写起来也更加简单。

总结

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