Что такое counter в питоне

Бриллиант из коробки: Python-библиотека collections

Не просто библиотека, а та самая библиотека.

Dana Moskvina / Skillbox Media

Язык программирования Python, по сути, состоит из библиотек. Каждую из них можно установить, а затем импортировать в свой код и использовать как вам нужно. Наиболее полезные включаются в установку по умолчанию — они появляются на вашем компьютере вместе с собственно интерпретатором Python.

Библиотека collections — одна из таких библиотек «из коробки». В ней содержатся мощные, удобные и быстродействующие альтернативы встроенным типам данных: словарям, спискам, кортежам.

Это может пригодиться в задачах подсчёта значений, организации сбора и быстрой конвертации данных из файлов CSV и баз SQL. Говорят, что разработчики и дата-сайентисты, открывшие для себя библиотеку collections, удивляются: «Как это я раньше жил без неё?»

С некоторых пор утверждает, что он data scientist. В предыдущих сезонах выдавал себя за математика, звукорежиссёра, радиоведущего, переводчика, писателя. Кандидат наук, но не точных. Бесстрашно пишет о Data Science и программировании на Python.

defaultdict: безошибочный словарь

Обычный словарь dict в Python содержит пары вида «ключ:значение». Значение из словаря можно запросить по ключу. В случае если запрашиваемого ключа в словаре нет, Python выдаст ошибку:

Поведение логичное, но не слишком удобное для работы. Словарь defaultdict из библиотеки collections поступает иначе: если запросить у такого продвинутого словаря ключ, которого в нём нет, он не обидится и не выкинет ошибку, а вместо этого:

В первой строчке импортировали модуль defaultdict из библиотеки collections.

Во второй — превратили наш предыдущий словарь my_dict в словарь нового типа my_new_dict: « int», стоящий первым в скобках, означает, что значениями, создаваемыми по умолчанию, будут целые числа, а конкретно число ноль.

Далее мы выводим наш my_new_dict, чтобы посмотреть, что в нём. Интерпретатор Python показывает нам:

В следующей строке мы как раз и запрашиваем элемент с этим ключом. И, о чудо, my_new_dict выдаёт нам значение — оно равно 0.

Смотрим снова на содержимое нашего словаря и видим, что там появилась новая пара ‘d’: 0.

Вы наверняка догадались, что вместо int при создании словаря типа defaultdict можно писать любые стандартные типы данных: float, list, str — и даже другие словари dict. И новые элементы, создаваемые при первом обращении к ключу, будут именно этого типа: нули, пустые списки, строки и словари соответственно.

namedtuple: кортеж, только именованный

Кортеж ( tuple, его часто называют «неизменяемым списком») в Python содержит некоторое количество элементов, к каждому из которых можно обратиться только по его индексу.

Для простых задач этого хватает, но как только число элементов в кортеже начинает расти, их вызов по индексу становится головной болью, потому что существенно снижает читаемость кода.

Здесь снова приходит на помощь библиотека collections, а конкретно её функция namedtuple. Это расширение над встроенными кортежами, которое даёт имя каждому элементу кортежа, а точнее — создаёт именованные поля, в которые мы, как в строку в таблице, складываем значения.

В итоге получаем что-то вроде неизменяемого (immutable) словаря, только гораздо легче читаемого.

Мы импортировали функцию namedtuple из collections. Затем создали конструктор именованных кортежей fruit, указав:

А после этого создали два именованных кортежа: apple и orange.

Теперь можно обращаться к элементам этих кортежей не по индексу, а по именам полей number, sort и color. Они являются атрибутами именованных кортежей, то есть используются через точку и без скобок.

Именованные кортежи обладают всеми свойствами простых кортежей, в том числе быстродействием и неизменяемостью, а также поддерживают их методы. В документации есть хорошие примеры использования.

Counter: посчитает всё

Counter — это разновидность словаря Python, созданная для подсчёта, что понятно из названия. Ключами в ней выступают подсчитываемые элементы, а значениями — их количества. Посмотрим на примерах, как она работает.

Чаще всего в строке встречается буква «б» — 8 раз, а в списке — числа 5 и 7, по 3 раза. Подсчёт слов в предложении сводится к подсчёту элементов списка:

Counter поддерживает все методы словарей плюс дополнительные методы elements() и most_common(n). Первый выдаёт список из элементов, количество которых больше нуля, а второй выводит список из n пар самых частых элементов в виде кортежей ( элемент, количество).

Типовые примеры использования Counter():

Что дальше

Удобные инструменты из библиотеки collections помогут быстро разобраться с большим количеством однотипных данных: обработать их, преобразовать и передать дальше. Используйте collections везде, где требуется скорость работы, надёжный учёт данных и хорошая читаемость кода.

На курсе «Профессия Python-разработчик» вы изучите и другие бриллианты из многочисленного семейства библиотек Python. Все они помогут вам в учёбе и дальнейшем трудоустройстве. Приходите!

Источник

Counter в Python примеры

Counter является подклассом dict и является частью модуля Collections. Он используется для подсчета хешируемых объектов.

Это неупорядоченная коллекция, в которой элементы хранятся как ключи словаря, а их счетчики являются значениями.

Формат объекта счетчика:

Элементы подсчитываются из итерации или инициализируются из другого сопоставления (или счетчика)

Мы также можем передать итерацию в вызов и получить соответствующий сопоставленный объект.

Обратите внимание, что когда отображается объект Counter, пары ключ-значение отображаются в порядке убывания счетчика.

1. Подсчитайте количество отдельных элементов

2. Установите количество элементов

3. Удалить ключ из объекта Counter

4. elements()

Этот метод возвращает итератор по элементам, значения которых повторяются столько раз, сколько их количество. Этот метод игнорирует все элементы, у которых счетчик меньше единицы.

5. most_common (n)

6. вычитание (итерация / отображение)

Это возвращает отображение / итерацию после вычитания содержимого двух итераций / отображений. Элементы не заменяются, а вычитается только их количество.

7. обновление (повторение / отображение)

Другие методы Counter()

Арифметические операции над счетчиками

Мы можем использовать основные арифметические операции со счетчиками, такие как сложение, вычитание, объединение и пересечение.

Источник

Класс Counter() модуля collections в Python.

Подсчет количества повторений элементов в последовательности.

класс collections.Counter() предназначен для удобных и быстрых подсчетов количества появлений неизменяемых элементов в последовательностях.

Синтаксис:

Параметры:

Возвращаемое значение:

Описание:

Счетчик может быть любым целочисленным значением, включая ноль или отрицательное число. Класс collections.Counter() похож на мультимножества в других языках программирования.

Элементы считываются из итерируемой последовательности, инициализируются из другого словаря или счетчика Counter() :

Счетчики collections.Counter() имеют интерфейс словаря, за исключением того, что они возвращают 0 для отсутствующих элементов вместо вызова исключения KeyError :

Counter.elements() :

Метод Counter.elements() возвращает итератор по элементам, в котором каждый элемент повторяется столько раз, во сколько установлено его значение. Элементы возвращаются в порядке их появления. Если количество элементов меньше единицы, то метод Counter.elements() просто проигнорирует его.

Counter.most_common([n]) :

Элементы с равным количеством упорядочены в порядке, в котором они встречаются первыми:

Counter.subtract([iterable-or-mapping]) :

Значения ключей как у счетчика так и у словаря могут быть нулевыми или отрицательными.

Counter.fromkeys(iterable) :

Counter.update([iterable-or-mapping]) :

Общие шаблоны для работы с объектами Counter :

Предусмотрено несколько математических операций для объединения объектов Counter() для создания мультимножеств (счетчиков, число которых больше нуля). Сложение и вычитание объединяют счетчики путем сложения или вычитания количества соответствующих элементов. Пересечение и объединение возвращают минимум и максимум соответствующих отсчетов.

Каждая операция принимает счетчики, значения ключей которых могут иметь любые числа, но выходные данные исключают из результата ключи с нулевыми отрицательными значениями.

Унарное сложение и вычитание являются ссылками для добавления пустого счетчика или вычитания из пустого счетчика.

При помощи класса collections.Counter() можно легко подсчитать количество повторений слов в тексте. Например найдем десять самых распространенных слов в трагедия Уильяма Шекспира «Гамлет».

Ограничения типа Counter() и минимальный диапазон:

Счетчики были в первую очередь предназначены для работы с положительными целыми числами для представления счетчиков.

Источник

Метод Counter в Python

Класс Counter в Python является частью модуля Collections. Counter является подклассом Dictionary и используется для отслеживания элементов и их количества.

Counter – это неупорядоченная коллекция, в которой элементы хранятся, как ключи Dict, а их количество – как значение dict.

Количество элементов счетчика может быть положительным, нулевым или отрицательным целым числом. Однако нет никаких ограничений на его ключи и значения. Хотя значения предназначены быть числами, мы можем хранить и другие объекты.

Создание объекта

Мы можем создать пустой счетчик или начать с некоторых начальных значений.

Мы также можем использовать любой Iterable в качестве аргумента для создания объекта Counter. Таким образом, строковый литерал и список также могут использоваться для создания объекта Counter.

Как я упоминал выше, мы также можем использовать нечисловые данные для значений счетчика, но это нарушит назначение класса Counter.

Методы

Давайте рассмотрим методы класса Counter и некоторые другие операции, которые мы можем с ним выполнять.

Получение количества элементов

Если мы попытаемся получить количество несуществующего ключа, он вернет 0 и не выбросит KeyError.

Установка количества элементов

Мы также можем установить количество существующих элементов в счетчике. Если элемент не существует, он добавляется в счетчик.

Удаление элемента из счетчика

Мы можем использовать del для удаления элемента из объекта счетчика.

elements()

Этот метод в Python возвращает список элементов счетчика. Возвращаются только элементы с положительным счетом.

Приведенный выше код напечатает «Собака» два раза, потому что его счетчик равен 2. Другие элементы будут проигнорированы, потому что у них нет положительного счета. Counter – это неупорядоченная коллекция, поэтому элементы возвращаются в произвольном порядке.

most_common(n)

Этот метод возвращает самые распространенные элементы из счетчика. Если мы не предоставляем значение «n», то отсортированный словарь возвращается из наиболее и наименее распространенных элементов.

Мы можем использовать нарезку, чтобы получить наименее распространенные элементы в этом отсортированном словаре.

subtract() и update()

Метод subtract() используется для вычитания количества элементов из другого счетчика. update() используется для добавления счетчиков из другого счетчика.

Арифметические операции

Мы также можем выполнять некоторые арифметические операции со счетчиками, как и числа. Однако с помощью этих операций возвращаются только элементы с положительным счетчиком.

Разные операции

Давайте посмотрим на некоторые фрагменты кода для различных операций, которые мы можем выполнять с объектами Counter.

Источник

Самый полезный модуль стандартной библиотеки Python, о котором все постоянно забывают

В Python много отличных доступных «из коробки» модулей. Один из самых полезных — collections. Он содержит «специализированные типы для создания контейнеров», являющихся альтернативами универсальным dict, list, set и tuple. Ниже мы рассмотрим три содержащихся в модуле класса, с которыми большинство питонистов сталкивались, но постоянно забывают применять на практике.

NamedTuple

Сложно переоценить полезность именованных кортежей для дата-саентистов. Скажем, занимаетесь вы созданием новой модели, постоянно добавляя новые характеристики в список, который затем планируете скормить фреймворку для машинного обучения. С ростом количества характеристик, рано или поздно вы начнёте путаться и забывать, какой индекс за что отвечает. Ещё хуже, если с вашим кодом придётся работать коллегам: они могут вообще ничего не понять.

Всего пара строк может привести скрипт в порядок. Смотрите:

Теперь для доступа к элементам строки вместо указания индексов можно использовать имена, что делает код значительно чище и проще.

Counter

Counter, как следует из названия, считает. Звучит несложно, но дата-саентистам нужно вести подсчёты постоянно, поэтому инструмент крайне полезен на практике.

Есть несколько способов создать счётчик, но самый простой — инициализировать его списком значений:

Запустив этот код (что, кстати, можно сделать передав соответствующий сниппет в pythonanywhere.com/gists/), вы увидите:

Список кортежей в порядке убывания распространённости значений, где первый элемент кортежа — значение, а второй — как часто оно встречается в изначальном списке. Пары строк кода оказалось достаточно, чтобы узнать, что «22» — самый распространённый возраст, и встречается он 5 раз.

DefaultDict

Один из моих самых любимых инструментов стандартной библиотеки. DefaultDict — словарь с дефолтным значением для любого нового ключа. Пример:

При работе с обычным словарём пришлось бы постоянно проверять, существует ли ключ, и инициализировать несуществующие ключи вручную. В примере выше для каждого несуществующего ключа уже есть значение по умолчанию — 0. Это позволяет писать код чище и понятнее.

Помимо целочисленного, DefaultDict часто используют в связке с пустым списком, чтобы начинать добавление элементов без бойлерплейта.

Вперёд — к чистому коду!

Попробуйте вспомнить, можно ли применить классы из collections к задачам, которые вы недавно решали. Иногда «переоткрытие» старых модулей стандартной библиотеки приносит больше пользы, чем освоение новых инструментов.

Источник