Курс Python → Работа с collections в Python.
Для работы со специальными типами данных в Python можно использовать модуль collections, который предоставляет удобные инструменты для работы с контейнерами. Например, defaultdict позволяет создавать словари с дефолтным значением для ключей, что упрощает работу с отсутствующими ключами. Counter, в свою очередь, предоставляет удобный способ подсчета элементов в итерируемом объекте.
Давайте рассмотрим пример использования модуля collections. Допустим, у нас есть список слов words, и нам нужно подсчитать количество вхождений каждого слова в этом списке. Мы можем создать объект defaultdict с типом int, чтобы автоматически увеличивать значение для каждого нового слова. После этого мы можем пройтись по списку слов и увеличивать значение в словаре word_counts для каждого слова.
from collections import defaultdict
words = ['apple', 'banana', 'apple', 'orange', 'banana']
word_counts = defaultdict(int)
for word in words:
word_counts[word] += 1
print(word_counts)
Теперь давайте рассмотрим другой пример использования модуля collections. Предположим, у нас есть строка ‘banana’, и мы хотим подсчитать количество вхождений каждого символа в этой строке. Для этого мы можем использовать класс Counter, который автоматически создаст словарь с количеством вхождений каждого символа.
from collections import Counter
sentence = 'banana'
letter_counts = Counter(sentence)
print(letter_counts)
Таким образом, модуль collections предоставляет удобные инструменты для работы со специальными типами данных в Python. Благодаря defaultdict и Counter можно эффективно решать задачи по подсчету элементов и управлению словарями. Используя эти инструменты, разработчики могут упростить и оптимизировать свой код, делая его более читаемым и эффективным.
Другие уроки курса "Python"
- Генерация случайных данных в NumPy
- Метод Enumerate() для списков
- Concrete Paths в Python
- Работа с датой и временем в Python
- Улучшение читаемости кода в Python
- Классы данных в Python
- PUT запрос для обновления данных
- Сравнение неупорядоченных списков
- Отображение графиков в Jupyter с Matplotlib
- CLI-инструмент howdoi
- Создание списка через цикл
- Создание namedtuple списком полей
- Настройка вывода NumPy
- Регистрация на TenChat
- Копирование объектов в Python
- Модуль Operator в Python
- Метод lt для сортировки объектов
- Класс UserDict: дополнительная функциональность
- Транспонирование 2D-массива с помощью zip
- Запуск внешнего кода в Jupyter
- Работа с f-строками 2.0
- Функции map() и reduce() в Python
- Изменения в обработке логических значений
- Управление User-Agent в Python
- Создание матрицы в Python
- Утечки переменных цикла в Python 3.x
- Генераторы в Python
- Логирование с Logzero
- Извлечение аудио из видео
- Объединение Python и Shell
- Форматирование строк в Python
- Сравнение строк в Python
- Метод join для объединения строк
- Модуль Antigravity в Python 3
- Транспонирование 2D-массива с помощью zip
- Курсы Яндекс Практикум
- Хэш-функции и метод цепочек
- Counter() — подсчет элементов
- Функции с необязательными аргументами
- Значения по умолчанию в Python
- Создание словарей и множеств в Python.
- Инициализация структур данных
- Метод ior для битовых операций
- Оценка выражений генератора в Python
- Оператор «моржа» (Walrus Operator)
- Удаление символов новой строки в Python.















