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"
- Объединение строк с помощью метода join
- Оптимизация памяти с помощью __slots__
- Генератор списка с условием if
- Копирование списков в Python
- Замеры производительности в Python
- Получение пути к текущему скрипту с помощью os
- Обработка аргументов Python
- Округление банкира в Python
- Структурирование именованных констант
- Создание функций высшего порядка
- Курс по дообучению ChatGPT
- Подчеркивание в REPL
- Использование функции enumerate()
- Преобразование PowerPoint в PDF.
- Лямбда-функции для min/max
- Изменение списка срезами
- Python Тесты и Гайды
- Оптимизация памяти с slots
- Оператор «not» в Python
- Просмотр атрибутов и методов класса
- Руководство по библиотеке pydantic
- Профилирование кода
- Обход элементов в Python
- Работа с классами данных
- Поиск самого частого элемента
- Установка пакетов с помощью pip
- Вакансии в Nebius
- Декораторы в Python
- Отладчик pdb: начало работы
- Проверка памяти объекта
- Удаление специальных символов с помощью re.sub
- Lambda Functions in Python
- Оценка выражений генератора в Python
- Путь к интерпретатору Python
- Тернарный оператор в Python
- Асинхронное выполнение задач в процессах
- Генераторы и сеты в Python
- Генераторы в Python
- Работа с библиотекой requests
- Работа с очередями в Python
- Сортировка данных с лямбда-функциями
- Декоратор Ajax required
- Конкатенация строк с join() в Python
- Работа с набором данных CIFAR10 в PyTorch
- Работа с модулем Calendar















