Python中非常好用的内置函数详解
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
本篇文章就到这里了,希望能够给你带来帮助,也希望您能够多多关注的更多内容!