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"
- Измерение времени выполнения кода
- CSV строка разделение в Python
- Методы работы со строками в Python
- Работа со словарями в Python
- Визуализация пропусков данных
- Обработка исключений в Python 3
- Список и кортеж в Python
- Сортировка HTML-элементов
- Проверка подстроки в строке с помощью in
- Множества и frozenset
- Преобразование чисел в слова
- Combobox в Tkinter
- Метод join() для объединения элементов
- Python Метод sleep() времени
- Получение значений из словарей
- Разработка Telegram-ботов
- Тестирование функции сложения
- Пропуск начальных строк с помощью dropwhile()
- Работа с итераторами в Python
- Работа с изменяемыми коллекциями
- Метод index() в Python
- Получение текущей даты и времени с помощью datetime
- Метод lt для сортировки объектов
- Обучение модели с указанием эпох
- Деление в Python
- Запуск внешних программ с subprocess
- Сложные типы данных в Python
- Работа с itertools
- Numpy: использование Ellipsis
- Получение списка файлов в директории с использованием os
- Переопределение метода divmod
- Работа со слайсами
- Синхронизация потоков с time.sleep()
- Чтение бинарного файла в Python.
- Поиск индекса элемента
- Избегайте двойного подчеркивания
- Циклы в Python
- Блок else в циклах Python
- Введение в PyTorch
- Метод setitem в Python
- Работа с файлами в Python
- Python Метод sleep() из time
- Преобразование типов данных в set comprehension















