Hướng dẫn counter list python - danh sách truy cập python

Module collection trong Python được định nghĩa là một bộ chứa được sử dụng để lưu trữ các bộ sưu tập dữ liệu, ví dụ: list, dict, set và tuple,... Nó được giới thiệu để cải thiện các chức năng của bộ chứa bộ sưu tập tích hợp. được định nghĩa là một bộ chứa được sử dụng để lưu trữ các bộ sưu tập dữ liệu, ví dụ: list, dict, set và tuple,... Nó được giới thiệu để cải thiện các chức năng của bộ chứa bộ sưu tập tích hợp. được định nghĩa là một bộ chứa được sử dụng để lưu trữ các bộ sưu tập dữ liệu, ví dụ: list, dict, set và tuple,... Nó được giới thiệu để cải thiện các chức năng của bộ chứa bộ sưu tập tích hợp.

Nội dung chính ShowShow

• Hàm namedtuple()
• Hàm OrderedDict()
• Hàm defaultdict()
• Hàm Counter()
• Hàm deque()
• Yêu cầu
• Thêm các trường được đặt tên vào Tuples
• Thu thập dữ liệu trong từ điển
• Sử dụng chỉ một từ điển thông thường (thay vì một from collections import defaultdict number = defaultdict(int) number['one'] = 1 number['two'] = 2 print(number['three']) 8 ) nghĩa là print(sammy.species) print(sammy[1]) 6 thân vòng lặp luôn luôn phải kiểm tra sự tồn tại của cho print(sammy.species) print(sammy[1]) 9 trong OutputFish(name='Sammy', species='shark', tank='tank-a') 4 . Chỉ sau khi ta xác minh print(sammy.species) print(sammy[1]) 9 đã có trong OutputFish(name='Sammy', species='shark', tank='tank-a') 4 hoặc vừa được khởi tạo bằng import collections d1 = collections.OrderedDict() d1['A'] = 10 d1['C'] = 12 d1['B'] = 11 d1['D'] = 13 d1['C'] = 15 for k, v in d1.items(): print (k, v) 03 , ta mới có thể thêm tên cá vào.
• Kết luận

Nội dung chính ShowShowShow

• Hàm namedtuple()
• Hàm OrderedDict()
• Hàm defaultdict()
• Hàm Counter()
• Hàm deque()
• Yêu cầu
• Thêm các trường được đặt tên vào Tuples
• Thu thập dữ liệu trong từ điển
• Sử dụng chỉ một từ điển thông thường (thay vì một from collections import defaultdict number = defaultdict(int) number['one'] = 1 number['two'] = 2 print(number['three']) 8 ) nghĩa là print(sammy.species) print(sammy[1]) 6 thân vòng lặp luôn luôn phải kiểm tra sự tồn tại của cho print(sammy.species) print(sammy[1]) 9 trong OutputFish(name='Sammy', species='shark', tank='tank-a') 4 . Chỉ sau khi ta xác minh print(sammy.species) print(sammy[1]) 9 đã có trong OutputFish(name='Sammy', species='shark', tank='tank-a') 4 hoặc vừa được khởi tạo bằng import collections d1 = collections.OrderedDict() d1['A'] = 10 d1['C'] = 12 d1['B'] = 11 d1['D'] = 13 d1['C'] = 15 for k, v in d1.items(): print (k, v) 03 , ta mới có thể thêm tên cá vào.
• Kết luận

Nội dung chính ShowShow

Sử dụng deque để thêm hiệu quả các phần tử vào mỗi bên của bộ sưu tập

Hàm namedtuple()

Hàm OrderedDict()

test = ('Hello', 24, 'M') print(test)

Hàm defaultdict()

Hàm OrderedDict()

Hàm defaultdict()

import collections d1 = collections.OrderedDict() d1['A'] = 10 d1['C'] = 12 d1['B'] = 11 d1['D'] = 13 d1['C'] = 15 for k, v in d1.items(): print (k, v)

Hàm defaultdict()

Hàm defaultdict()

Hàm Counter()

from collections import defaultdict number = defaultdict(int) number['one'] = 1 number['two'] = 2 print(number['three'])

Hàm defaultdict()

Hàm Counter()

Hàm deque()

from collections import Counter c = Counter() list = [1, 2, 3, 4, 5, 7, 8, 5, 9, 6, 10] Counter(list) Counter({1:5, 2:4}) list = [1, 2, 4, 7, 5, 1, 6, 7, 6, 9, 1] c = Counter(list) print(c[1])

Hàm defaultdict()

Hàm deque()

Yêu cầu

from collections import deque list = ["x", "y", "z"] deq = deque(list) print(deq)

Hàm defaultdict()

Hàm Counter()

Hàm deque()

Yêu cầu

Thêm các trường được đặt tên vào Tuples

Yêu cầu

Thêm các trường được đặt tên vào Tuples

• Thu thập dữ liệu trong từ điển
• Sử dụng chỉ một từ điển thông thường (thay vì một from collections import defaultdict number = defaultdict(int) number['one'] = 1 number['two'] = 2 print(number['three']) 8 ) nghĩa là print(sammy.species) print(sammy[1]) 6 thân vòng lặp luôn luôn phải kiểm tra sự tồn tại của cho print(sammy.species) print(sammy[1]) 9 trong OutputFish(name='Sammy', species='shark', tank='tank-a') 4 . Chỉ sau khi ta xác minh print(sammy.species) print(sammy[1]) 9 đã có trong OutputFish(name='Sammy', species='shark', tank='tank-a') 4 hoặc vừa được khởi tạo bằng import collections d1 = collections.OrderedDict() d1['A'] = 10 d1['C'] = 12 d1['B'] = 11 d1['D'] = 13 d1['C'] = 15 for k, v in d1.items(): print (k, v) 03 , ta mới có thể thêm tên cá vào.
• Kết luận

Thêm các trường được đặt tên vào Tuples

Thu thập dữ liệu trong từ điển

Sử dụng chỉ một từ điển thông thường (thay vì một from collections import defaultdict number = defaultdict(int) number['one'] = 1 number['two'] = 2 print(number['three']) 8 ) nghĩa là print(sammy.species) print(sammy[1]) 6 thân vòng lặp luôn luôn phải kiểm tra sự tồn tại của cho print(sammy.species) print(sammy[1]) 9 trong OutputFish(name='Sammy', species='shark', tank='tank-a') 4 . Chỉ sau khi ta xác minh print(sammy.species) print(sammy[1]) 9 đã có trong OutputFish(name='Sammy', species='shark', tank='tank-a') 4 hoặc vừa được khởi tạo bằng import collections d1 = collections.OrderedDict() d1['A'] = 10 d1['C'] = 12 d1['B'] = 11 d1['D'] = 13 d1['C'] = 15 for k, v in d1.items(): print (k, v) 03 , ta mới có thể thêm tên cá vào.

Kết luận

Kết luận

Nội dung chính ShowShow

Sử dụng deque để thêm hiệu quả các phần tử vào mỗi bên của bộ sưu tập

Module collection trong Python được giới thiệu lần đầu tiên trong phiên bản 2.4. Có nhiều loại Module collection khác nhau như sau: ("Sammy", "shark", "tank-a")

Hàm python namedtuple() trả về một đối tượng giống như tuple với tên cho từng vị trí trong bộ dữ liệu. Nó được sử dụng để loại bỏ vấn đề ghi nhớ chỉ số của từng trường của một đối tượng bộ dữ liệu trong các bộ dữ liệu thông thường.	Kết quả:	Python OrderedDict() tương tự như một đối tượng Dictionary trong đó các khóa duy trì thứ tự chèn. Nếu chúng ta cố gắng chèn khóa một lần nữa, giá trị trước đó sẽ bị ghi đè cho khóa đó.

Python defaultdict() được định nghĩa là một đối tượng giống như dictionary. Nó là một lớp con của lớp dict. Nó cung cấp tất cả các phương thức được cung cấp bởi dictionary nhưng lấy đối số đầu tiên làm kiểu dữ liệu mặc định.

Python Count() là một lớp con của đối tượng từ điển giúp đếm các đối tượng hashtable.

Python deque() là hàng đợi hai đầu cho phép chúng ta thêm và xóa các phần tử ở cả hai đầu.

Thứ tư, 19/08/2020 | 00:00 GMT+7

Python 3 có một số cấu trúc dữ liệu được tích hợp sẵn, bao gồm bộ dữ liệu, từ điển và danh sách. Cấu trúc dữ liệu cung cấp cho ta cách tổ chức và lưu trữ dữ liệu. Mô-đun

from collections import defaultdict number = defaultdict(int) number['one'] = 1 number['two'] = 2 print(number['three']) 5 giúp ta điền và thao tác cấu trúc dữ liệu một cách hiệu quả.

Trong hướng dẫn này, ta sẽ đi qua ba lớp trong mô-đun

import collections d1 = collections.OrderedDict() d1['A'] = 10 d1['C'] = 12 d1['B'] = 11 d1['D'] = 13 d1['C'] = 15 for k, v in d1.items(): print (k, v) 2

from collections import defaultdict number = defaultdict(int) number['one'] = 1 number['two'] = 2 print(number['three']) 5 để giúp bạn làm việc với bộ dữ liệu, từ điển và danh sách. Ta sẽ sử dụng from collections import defaultdict number = defaultdict(int) number['one'] = 1 number['two'] = 2 print(number['three']) 7 để tạo ra bộ dữ liệu với các lĩnh vực được đặt tên, from collections import defaultdict number = defaultdict(int) number['one'] = 1 number['two'] = 2 print(number['three']) 8 đến thông tin group chính xác trong từ điển, và from collections import defaultdict number = defaultdict(int) number['one'] = 1 number['two'] = 2 print(number['three']) 9 để thêm hiệu quả các yếu tố để hai bên của một danh sách giống như đối tượng.import collections d1 = collections.OrderedDict() d1['A'] = 10 d1['C'] = 12 d1['B'] = 11 d1['D'] = 13 d1['C'] = 15 for k, v in d1.items(): print (k, v) 1

import collections d1 = collections.OrderedDict() d1['A'] = 10 d1['C'] = 12 d1['B'] = 11 d1['D'] = 13 d1['C'] = 15 for k, v in d1.items(): print (k, v) 3

Đối với hướng dẫn này, ta sẽ làm việc chủ yếu với một kho cá mà ta cần sửa đổi khi cá được thêm vào hoặc xóa khỏi một bể cá hư cấu.

Để tận dụng tối đa hướng dẫn này, bạn nên làm quen với các kiểu dữ liệu tuple, từ điển và danh sách, cả cú pháp của chúng và cách truy xuất dữ liệu từ chúng. Bạn có thể xem lại các hướng dẫn này để biết thông tin cơ bản cần thiết:

Bộ giá trị Python là một chuỗi các phần tử có thứ tự bất biến hoặc không thể thay đổi. Tuples thường được sử dụng để đại diện cho dữ liệu dạng cột; ví dụ: các dòng từ file CSV hoặc các hàng từ database SQL. Một bể cá có thể theo dõi số lượng cá tồn kho của nó dưới dạng một loạt các bộ giá trị.

Một cá thể tuple:

import collections d1 = collections.OrderedDict() d1['A'] = 10 d1['C'] = 12 d1['B'] = 11 d1['D'] = 13 d1['C'] = 15 for k, v in d1.items(): print (k, v) 0

Tuple này bao gồm ba phần tử chuỗi.

Sử dụng

from collections import Counter c = Counter() list = [1, 2, 3, 4, 5, 7, 8, 5, 9, 6, 10] Counter(list) Counter({1:5, 2:4}) list = [1, 2, 4, 7, 5, 1, 6, 7, 6, 9, 1] c = Counter(list) print(c[1]) 3 từ module from collections import defaultdict number = defaultdict(int) number['one'] = 1 number['two'] = 2 print(number['three']) 5 làm cho chương trình của bạn dễ đọc hơn trong khi vẫn duy trì các thuộc tính quan trọng của một bộ tuple (chúng không thể thay đổi và có thứ tự).

Ngoài ra,

from collections import Counter c = Counter() list = [1, 2, 3, 4, 5, 7, 8, 5, 9, 6, 10] Counter(list) Counter({1:5, 2:4}) list = [1, 2, 4, 7, 5, 1, 6, 7, 6, 9, 1] c = Counter(list) print(c[1]) 3 nhà máy được đặt tên là bổ sung một số phương thức bổ sung cho các version của from collections import Counter c = Counter() list = [1, 2, 3, 4, 5, 7, 8, 5, 9, 6, 10] Counter(list) Counter({1:5, 2:4}) list = [1, 2, 4, 7, 5, 1, 6, 7, 6, 9, 1] c = Counter(list) print(c[1]) 9 .

Sử dụng

("Sammy", "shark", "tank-a") 6 để chuyển đổi một version thành từ điển:import collections d1 = collections.OrderedDict() d1['A'] = 10 d1['C'] = 12 d1['B'] = 11 d1['D'] = 13 d1['C'] = 15 for k, v in d1.items(): print (k, v) 1

Nếu ta chạy

from collections import deque list = ["x", "y", "z"] deq = deque(list) print(deq) 8 , bạn sẽ thấy kết quả như sau:import collections d1 = collections.OrderedDict() d1['A'] = 10 d1['C'] = 12 d1['B'] = 11 d1['D'] = 13 d1['C'] = 15 for k, v in d1.items(): print (k, v) 2

Gọi

("Sammy", "shark", "tank-a") 8 trên from collections import deque list = ["x", "y", "z"] deq = deque(list) print(deq) 4 trả về một từ điển ánh xạ từng tên trường trong số ba tên trường với các giá trị tương ứng của chúng.

Các version Python cũ hơn 3.8 có thể xuất dòng này hơi khác một chút. Ví dụ: bạn có thể xem một

import collections d1 = collections.OrderedDict() d1['A'] = 10 d1['C'] = 12 d1['B'] = 11 d1['D'] = 13 d1['C'] = 15 for k, v in d1.items(): print (k, v) 10 thay vì từ điển đơn giản được hiển thị ở đây.

Lưu ý: Trong Python, các phương thức có dấu gạch dưới ở đầu thường được coi là "riêng tư". Phương pháp bổ sung được cung cấp bởi

from collections import defaultdict number = defaultdict(int) number['one'] = 1 number['two'] = 2 print(number['three']) 63 (như import collections d1 = collections.OrderedDict() d1['A'] = 10 d1['C'] = 12 d1['B'] = 11 d1['D'] = 13 d1['C'] = 15 for k, v in d1.items(): print (k, v) 12 , import collections d1 = collections.OrderedDict() d1['A'] = 10 d1['C'] = 12 d1['B'] = 11 d1['D'] = 13 d1['C'] = 15 for k, v in d1.items(): print (k, v) 13 ,. import collections d1 = collections.OrderedDict() d1['A'] = 10 d1['C'] = 12 d1['B'] = 11 d1['D'] = 13 d1['C'] = 15 for k, v in d1.items(): print (k, v) 14 , vv), tuy nhiên, là công khai . Trong Python, các phương thức có dấu gạch dưới ở đầu thường được coi là "riêng tư". Phương pháp bổ sung được cung cấp bởi from collections import Counter c = Counter() list = [1, 2, 3, 4, 5, 7, 8, 5, 9, 6, 10] Counter(list) Counter({1:5, 2:4}) list = [1, 2, 4, 7, 5, 1, 6, 7, 6, 9, 1] c = Counter(list) print(c[1]) 3 (như import collections d1 = collections.OrderedDict() d1['A'] = 10 d1['C'] = 12 d1['B'] = 11 d1['D'] = 13 d1['C'] = 15 for k, v in d1.items(): print (k, v) 12 , import collections d1 = collections.OrderedDict() d1['A'] = 10 d1['C'] = 12 d1['B'] = 11 d1['D'] = 13 d1['C'] = 15 for k, v in d1.items(): print (k, v) 13 ,. import collections d1 = collections.OrderedDict() d1['A'] = 10 d1['C'] = 12 d1['B'] = 11 d1['D'] = 13 d1['C'] = 15 for k, v in d1.items(): print (k, v) 14 , vv), tuy nhiên, là công khai .3 (như import collections d1 = collections.OrderedDict() d1['A'] = 10 d1['C'] = 12 d1['B'] = 11 d1['D'] = 13 d1['C'] = 15 for k, v in d1.items(): print (k, v) 12 , import collections d1 = collections.OrderedDict() d1['A'] = 10 d1['C'] = 12 d1['B'] = 11 d1['D'] = 13 d1['C'] = 15 for k, v in d1.items(): print (k, v) 13 ,. import collections d1 = collections.OrderedDict() d1['A'] = 10 d1['C'] = 12 d1['B'] = 11 d1['D'] = 13 d1['C'] = 15 for k, v in d1.items(): print (k, v) 14 , vv), tuy nhiên, là công khai . Trong Python, các phương thức có dấu gạch dưới ở đầu thường được coi là "riêng tư". Phương pháp bổ sung được cung cấp bởi from collections import Counter c = Counter() list = [1, 2, 3, 4, 5, 7, 8, 5, 9, 6, 10] Counter(list) Counter({1:5, 2:4}) list = [1, 2, 4, 7, 5, 1, 6, 7, 6, 9, 1] c = Counter(list) print(c[1]) 3 (như import collections d1 = collections.OrderedDict() d1['A'] = 10 d1['C'] = 12 d1['B'] = 11 d1['D'] = 13 d1['C'] = 15 for k, v in d1.items(): print (k, v) 12 , import collections d1 = collections.OrderedDict() d1['A'] = 10 d1['C'] = 12 d1['B'] = 11 d1['D'] = 13 d1['C'] = 15 for k, v in d1.items(): print (k, v) 13 ,. import collections d1 = collections.OrderedDict() d1['A'] = 10 d1['C'] = 12 d1['B'] = 11 d1['D'] = 13 d1['C'] = 15 for k, v in d1.items(): print (k, v) 14 , vv), tuy nhiên, là công khai .

Thu thập dữ liệu trong từ điển

Việc thu thập dữ liệu trong từ điển Python thường rất hữu ích.

from collections import defaultdict number = defaultdict(int) number['one'] = 1 number['two'] = 2 print(number['three']) 8 từ module from collections import defaultdict number = defaultdict(int) number['one'] = 1 number['two'] = 2 print(number['three']) 5 có thể giúp ta thu thập thông tin trong từ điển một cách nhanh chóng và ngắn gọn.from collections import defaultdict number = defaultdict(int) number['one'] = 1 number['two'] = 2 print(number['three']) 8 không bao giờ làm tăng import collections d1 = collections.OrderedDict() d1['A'] = 10 d1['C'] = 12 d1['B'] = 11 d1['D'] = 13 d1['C'] = 15 for k, v in d1.items(): print (k, v) 18 . Nếu một quan trọng là không có mặt, from collections import defaultdict number = defaultdict(int) number['one'] = 1 number['two'] = 2 print(number['three']) 8 chỉ chèn và trả về một giá trị giữ chỗ thay vì:import collections d1 = collections.OrderedDict() d1['A'] = 10 d1['C'] = 12 d1['B'] = 11 d1['D'] = 13 d1['C'] = 15 for k, v in d1.items(): print (k, v) 3

Nếu ta chạy mã này, ta sẽ thấy kết quả như sau:

import collections d1 = collections.OrderedDict() d1['A'] = 10 d1['C'] = 12 d1['B'] = 11 d1['D'] = 13 d1['C'] = 15 for k, v in d1.items(): print (k, v) 4from collections import defaultdict number = defaultdict(int) number['one'] = 1 number['two'] = 2 print(number['three']) 8 chèn và trả về giá trị giữ chỗ thay vì ném import collections d1 = collections.OrderedDict() d1['A'] = 10 d1['C'] = 12 d1['B'] = 11 d1['D'] = 13 d1['C'] = 15 for k, v in d1.items(): print (k, v) 18 . Trong trường hợp này, ta đã chỉ định giá trị trình giữ chỗ dưới dạng danh sách.

Ngược lại, các từ điển thông thường sẽ tạo ra

import collections d1 = collections.OrderedDict() d1['A'] = 10 d1['C'] = 12 d1['B'] = 11 d1['D'] = 13 d1['C'] = 15 for k, v in d1.items(): print (k, v) 18 khi thiếu các khóa:import collections d1 = collections.OrderedDict() d1['A'] = 10 d1['C'] = 12 d1['B'] = 11 d1['D'] = 13 d1['C'] = 15 for k, v in d1.items(): print (k, v) 5

Nếu ta chạy mã này, ta sẽ thấy kết quả như sau:

import collections d1 = collections.OrderedDict() d1['A'] = 10 d1['C'] = 12 d1['B'] = 11 d1['D'] = 13 d1['C'] = 15 for k, v in d1.items(): print (k, v) 4from collections import defaultdict number = defaultdict(int) number['one'] = 1 number['two'] = 2 print(number['three']) 8 chèn và trả về giá trị giữ chỗ thay vì ném import collections d1 = collections.OrderedDict() d1['A'] = 10 d1['C'] = 12 d1['B'] = 11 d1['D'] = 13 d1['C'] = 15 for k, v in d1.items(): print (k, v) 18 . Trong trường hợp này, ta đã chỉ định giá trị trình giữ chỗ dưới dạng danh sách.

Ngược lại, các từ điển thông thường sẽ tạo ra

import collections d1 = collections.OrderedDict() d1['A'] = 10 d1['C'] = 12 d1['B'] = 11 d1['D'] = 13 d1['C'] = 15 for k, v in d1.items(): print (k, v) 18 khi thiếu các khóa:import collections d1 = collections.OrderedDict() d1['A'] = 10 d1['C'] = 12 d1['B'] = 11 d1['D'] = 13 d1['C'] = 15 for k, v in d1.items(): print (k, v) 5

import collections d1 = collections.OrderedDict() d1['A'] = 10 d1['C'] = 12 d1['B'] = 11 d1['D'] = 13 d1['C'] = 15 for k, v in d1.items(): print (k, v) 6from collections import defaultdict number = defaultdict(int) number['one'] = 1 number['two'] = 2 print(number['three']) 8 chèn và trả về giá trị giữ chỗ thay vì ném import collections d1 = collections.OrderedDict() d1['A'] = 10 d1['C'] = 12 d1['B'] = 11 d1['D'] = 13 d1['C'] = 15 for k, v in d1.items(): print (k, v) 18 . Trong trường hợp này, ta đã chỉ định giá trị trình giữ chỗ dưới dạng danh sách.

import collections d1 = collections.OrderedDict() d1['A'] = 10 d1['C'] = 12 d1['B'] = 11 d1['D'] = 13 d1['C'] = 15 for k, v in d1.items(): print (k, v) 18 khi thiếu các khóa:

Từ điển thông thường

import collections d1 = collections.OrderedDict() d1['A'] = 10 d1['C'] = 12 d1['B'] = 11 d1['D'] = 13 d1['C'] = 15 for k, v in d1.items(): print (k, v) 23 gây ra import collections d1 = collections.OrderedDict() d1['A'] = 10 d1['C'] = 12 d1['B'] = 11 d1['D'] = 13 d1['C'] = 15 for k, v in d1.items(): print (k, v) 18 khi ta cố gắng truy cập vào một khóa không có.import collections d1 = collections.OrderedDict() d1['A'] = 10 d1['C'] = 12 d1['B'] = 11 d1['D'] = 13 d1['C'] = 15 for k, v in d1.items(): print (k, v) 7from collections import defaultdict number = defaultdict(int) number['one'] = 1 number['two'] = 2 print(number['three']) 8 hoạt động khác với một từ điển thông thường. Thay vì tăng import collections d1 = collections.OrderedDict() d1['A'] = 10 d1['C'] = 12 d1['B'] = 11 d1['D'] = 13 d1['C'] = 15 for k, v in d1.items(): print (k, v) 18 trên một khóa bị thiếu, from collections import defaultdict number = defaultdict(int) number['one'] = 1 number['two'] = 2 print(number['three']) 8 gọi giá trị giữ chỗ không có đối số để tạo một đối tượng mới. Trong trường hợp này, import collections d1 = collections.OrderedDict() d1['A'] = 10 d1['C'] = 12 d1['B'] = 11 d1['D'] = 13 d1['C'] = 15 for k, v in d1.items(): print (k, v) 28 để tạo một danh sách trống.

import collections d1 = collections.OrderedDict() d1['A'] = 10 d1['C'] = 12 d1['B'] = 11 d1['D'] = 13 d1['C'] = 15 for k, v in d1.items(): print (k, v) 8

Tiếp tục với ví dụ về bể cá giả tưởng của ta , giả sử ta có một danh sách các bộ cá đại diện cho hàng tồn kho của bể cá:

Ba con cá tồn tại trong bể - tên, loài và bể chứa của chúng được ghi chú trong ba bộ này.

Mục tiêu của ta là sắp xếp hàng tồn kho của ta theo bể — ta muốn biết danh sách cá có trong mỗi bể. Nói cách khác, ta muốn có một từ điển ánh xạ

import collections d1 = collections.OrderedDict() d1['A'] = 10 d1['C'] = 12 d1['B'] = 11 d1['D'] = 13 d1['C'] = 15 for k, v in d1.items(): print (k, v) 29 thành import collections d1 = collections.OrderedDict() d1['A'] = 10 d1['C'] = 12 d1['B'] = 11 d1['D'] = 13 d1['C'] = 15 for k, v in d1.items(): print (k, v) 30 và import collections d1 = collections.OrderedDict() d1['A'] = 10 d1['C'] = 12 d1['B'] = 11 d1['D'] = 13 d1['C'] = 15 for k, v in d1.items(): print (k, v) 31 thành import collections d1 = collections.OrderedDict() d1['A'] = 10 d1['C'] = 12 d1['B'] = 11 d1['D'] = 13 d1['C'] = 15 for k, v in d1.items(): print (k, v) 32 .import collections d1 = collections.OrderedDict() d1['A'] = 10 d1['C'] = 12 d1['B'] = 11 d1['D'] = 13 d1['C'] = 15 for k, v in d1.items(): print (k, v) 9

Ta có thể sử dụng

from collections import defaultdict number = defaultdict(int) number['one'] = 1 number['two'] = 2 print(number['three']) 8 để group cá theo bể:

Chạy mã này, ta sẽ thấy kết quả sau:

import collections d1 = collections.OrderedDict() d1['A'] = 10 d1['C'] = 12 d1['B'] = 11 d1['D'] = 13 d1['C'] = 15 for k, v in d1.items(): print (k, v) 34 được khai báo là một from collections import defaultdict number = defaultdict(int) number['one'] = 1 number['two'] = 2 print(number['three']) 8 rằng giá trị mặc định để chèn import collections d1 = collections.OrderedDict() d1['A'] = 10 d1['C'] = 12 d1['B'] = 11 d1['D'] = 13 d1['C'] = 15 for k, v in d1.items(): print (k, v) 28 thay vì ném một import collections d1 = collections.OrderedDict() d1['A'] = 10 d1['C'] = 12 d1['B'] = 11 d1['D'] = 13 d1['C'] = 15 for k, v in d1.items(): print (k, v) 18 . Vì điều này đảm bảo mọi khóa trong import collections d1 = collections.OrderedDict() d1['A'] = 10 d1['C'] = 12 d1['B'] = 11 d1['D'] = 13 d1['C'] = 15 for k, v in d1.items(): print (k, v) 34 sẽ trỏ đến một import collections d1 = collections.OrderedDict() d1['A'] = 10 d1['C'] = 12 d1['B'] = 11 d1['D'] = 13 d1['C'] = 15 for k, v in d1.items(): print (k, v) 39 , ta có thể tự do gọi from collections import defaultdict number = defaultdict(int) number['one'] = 1 number['two'] = 2 print(number['three']) 90 để thêm tên vào danh sách của mỗi bể.from collections import defaultdict number = defaultdict(int) number['one'] = 1 number['two'] = 2 print(number['three']) 8 giúp bạn ở đây vì nó làm giảm nguy cơ xảy ra các from collections import defaultdict number = defaultdict(int) number['one'] = 1 number['two'] = 2 print(number['three']) 92 không mong muốn. Giảm các from collections import defaultdict number = defaultdict(int) number['one'] = 1 number['two'] = 2 print(number['three']) 92 không mong muốn nghĩa là chương trình của bạn có thể được viết rõ ràng hơn và ít dòng hơn. Cụ thể hơn, thành ngữ from collections import defaultdict number = defaultdict(int) number['one'] = 1 number['two'] = 2 print(number['three']) 8 cho phép bạn tránh tạo danh sách trống cho mọi bể theo cách thủ công.from collections import defaultdict number = defaultdict(int) number['one'] = 1 number['two'] = 2 print(number['three']) 0

Nếu không có

from collections import defaultdict number = defaultdict(int) number['one'] = 1 number['two'] = 2 print(number['three']) 8 thì from collections import defaultdict number = defaultdict(int) number['one'] = 1 number['two'] = 2 print(number['three']) 96 cơ thể loop có thể trông như thế này:

from collections import defaultdict number = defaultdict(int) number['one'] = 1 number['two'] = 2 print(number['three']) 8 có thể giúp cắt giảm mã soạn sẵn khi điền từ điển vì nó không bao giờ gây ra import collections d1 = collections.OrderedDict() d1['A'] = 10 d1['C'] = 12 d1['B'] = 11 d1['D'] = 13 d1['C'] = 15 for k, v in d1.items(): print (k, v) 18 .

Sử dụng deque để thêm hiệu quả các phần tử vào mỗi bên của bộ sưu tập

Danh sách Python là một chuỗi các phần tử có thứ tự có thể thay đổi hoặc có thể thay đổi. Python có thể thêm vào danh sách trong thời gian không đổi (độ dài của danh sách không ảnh hưởng đến thời gian cần thêm), nhưng việc chèn vào đầu danh sách có thể chậm hơn — thời gian cần tăng khi danh sách lớn hơn. Các kỹ sư phần mềm thường đo lường hiệu suất của các thủ tục bằng cách sử dụng ký hiệu “Big O”. Khi kích thước của một đầu vào không ảnh hưởng đến thời gian thực hiện một thủ tục, nó được cho là chạy trong thời gian không đổi hoặc

import collections d1 = collections.OrderedDict() d1['A'] = 10 d1['C'] = 12 d1['B'] = 11 d1['D'] = 13 d1['C'] = 15 for k, v in d1.items(): print (k, v) 06 (“O lớn của 1”). Như bạn đã học ở trên, Python có thể thêm vào danh sách với hiệu suất thời gian không đổi, còn gọi là import collections d1 = collections.OrderedDict() d1['A'] = 10 d1['C'] = 12 d1['B'] = 11 d1['D'] = 13 d1['C'] = 15 for k, v in d1.items(): print (k, v) 06 .

Đôi khi, kích thước của đầu vào ảnh hưởng trực tiếp đến lượng thời gian cần để chạy một thủ tục. Ví dụ: việc chèn vào đầu danh sách Python chạy càng chậm khi càng có nhiều phần tử trong danh sách. Ký hiệu Big O sử dụng chữ cái

import collections d1 = collections.OrderedDict() d1['A'] = 10 d1['C'] = 12 d1['B'] = 11 d1['D'] = 13 d1['C'] = 15 for k, v in d1.items(): print (k, v) 10 để biểu thị kích thước của đầu vào. Điều này nghĩa là việc thêm các mục vào đầu danh sách Python chạy trong “thời gian tuyến tính” hoặc import collections d1 = collections.OrderedDict() d1['A'] = 10 d1['C'] = 12 d1['B'] = 11 d1['D'] = 13 d1['C'] = 15 for k, v in d1.items(): print (k, v) 07 (“O lớn của n”).

Nói chung, thủ tục

import collections d1 = collections.OrderedDict() d1['A'] = 10 d1['C'] = 12 d1['B'] = 11 d1['D'] = 13 d1['C'] = 15 for k, v in d1.items(): print (k, v) 06 nhanh hơn thủ tục import collections d1 = collections.OrderedDict() d1['A'] = 10 d1['C'] = 12 d1['B'] = 11 d1['D'] = 13 d1['C'] = 15 for k, v in d1.items(): print (k, v) 07 .

Ta có thể chèn vào đầu danh sách Python:

from collections import defaultdict number = defaultdict(int) number['one'] = 1 number['two'] = 2 print(number['three']) 1

Nếu ta chạy như sau, ta sẽ thấy kết quả như sau:

from collections import defaultdict number = defaultdict(int) number['one'] = 1 number['two'] = 2 print(number['three']) 2

Phương thức

import collections d1 = collections.OrderedDict() d1['A'] = 10 d1['C'] = 12 d1['B'] = 11 d1['D'] = 13 d1['C'] = 15 for k, v in d1.items(): print (k, v) 14 trong danh sách cho phép ta chèn import collections d1 = collections.OrderedDict() d1['A'] = 10 d1['C'] = 12 d1['B'] = 11 d1['D'] = 13 d1['C'] = 15 for k, v in d1.items(): print (k, v) 15 vào đầu import collections d1 = collections.OrderedDict() d1['A'] = 10 d1['C'] = 12 d1['B'] = 11 d1['D'] = 13 d1['C'] = 15 for k, v in d1.items(): print (k, v) 16 . Tuy nhiên, đáng chú ý, việc chèn vào đầu danh sách có hiệu suất import collections d1 = collections.OrderedDict() d1['A'] = 10 d1['C'] = 12 d1['B'] = 11 d1['D'] = 13 d1['C'] = 15 for k, v in d1.items(): print (k, v) 07 . Khi độ dài của import collections d1 = collections.OrderedDict() d1['A'] = 10 d1['C'] = 12 d1['B'] = 11 d1['D'] = 13 d1['C'] = 15 for k, v in d1.items(): print (k, v) 16 càng tăng, thời gian để chèn một con cá vào đầu danh sách sẽ tăng theo tỷ lệ thuận và ngày càng lâu hơn.from collections import defaultdict number = defaultdict(int) number['one'] = 1 number['two'] = 2 print(number['three']) 9 (phát âm là “boong”) từ module from collections import defaultdict number = defaultdict(int) number['one'] = 1 number['two'] = 2 print(number['three']) 5 là một đối tượng giống như danh sách cho phép ta chèn các mục vào đầu hoặc cuối của một chuỗi với hiệu suất thời gian không đổi ( import collections d1 = collections.OrderedDict() d1['A'] = 10 d1['C'] = 12 d1['B'] = 11 d1['D'] = 13 d1['C'] = 15 for k, v in d1.items(): print (k, v) 06 ).

Chèn một mục vào đầu

from collections import defaultdict number = defaultdict(int) number['one'] = 1 number['two'] = 2 print(number['three']) 9 :from collections import defaultdict number = defaultdict(int) number['one'] = 1 number['two'] = 2 print(number['three']) 3

Chạy mã này, ta sẽ thấy kết quả sau:

from collections import defaultdict number = defaultdict(int) number['one'] = 1 number['two'] = 2 print(number['three']) 4

Ta có thể khởi tạo

from collections import defaultdict number = defaultdict(int) number['one'] = 1 number['two'] = 2 print(number['three']) 9 bằng cách sử dụng một tập hợp các phần tử có sẵn, trong trường hợp này là danh sách ba tên cá yêu thích. Gọi import collections d1 = collections.OrderedDict() d1['A'] = 10 d1['C'] = 12 d1['B'] = 11 d1['D'] = 13 d1['C'] = 15 for k, v in d1.items(): print (k, v) 24 's import collections d1 = collections.OrderedDict() d1['A'] = 10 d1['C'] = 12 d1['B'] = 11 d1['D'] = 13 d1['C'] = 15 for k, v in d1.items(): print (k, v) 25 phương pháp cho phép ta chèn một mục vào đầu bộ sưu tập của ta với import collections d1 = collections.OrderedDict() d1['A'] = 10 d1['C'] = 12 d1['B'] = 11 d1['D'] = 13 d1['C'] = 15 for k, v in d1.items(): print (k, v) 06 hiệu suất. import collections d1 = collections.OrderedDict() d1['A'] = 10 d1['C'] = 12 d1['B'] = 11 d1['D'] = 13 d1['C'] = 15 for k, v in d1.items(): print (k, v) 06 hiệu suất nghĩa là thời gian cần thêm một mục vào đầu import collections d1 = collections.OrderedDict() d1['A'] = 10 d1['C'] = 12 d1['B'] = 11 d1['D'] = 13 d1['C'] = 15 for k, v in d1.items(): print (k, v) 24 sẽ không tăng lên ngay cả khi import collections d1 = collections.OrderedDict() d1['A'] = 10 d1['C'] = 12 d1['B'] = 11 d1['D'] = 13 d1['C'] = 15 for k, v in d1.items(): print (k, v) 24 có hàng nghìn hoặc hàng triệu phần tử.

Lưu ý: Mặc dù

import collections d1 = collections.OrderedDict() d1['A'] = 10 d1['C'] = 12 d1['B'] = 11 d1['D'] = 13 d1['C'] = 15 for k, v in d1.items(): print (k, v) 059 thêm các mục vào đầu một chuỗi hiệu quả hơn một danh sách, nhưng from collections import defaultdict number = defaultdict(int) number['one'] = 1 number['two'] = 2 print(number['three']) 9 không thực hiện tất cả các hoạt động của nó hiệu quả hơn một danh sách. Ví dụ: truy cập một mục ngẫu nhiên trong from collections import defaultdict number = defaultdict(int) number['one'] = 1 number['two'] = 2 print(number['three']) 9 có hiệu suất import collections d1 = collections.OrderedDict() d1['A'] = 10 d1['C'] = 12 d1['B'] = 11 d1['D'] = 13 d1['C'] = 15 for k, v in d1.items(): print (k, v) 07 , nhưng truy cập một mục ngẫu nhiên trong danh sách có hiệu suất import collections d1 = collections.OrderedDict() d1['A'] = 10 d1['C'] = 12 d1['B'] = 11 d1['D'] = 13 d1['C'] = 15 for k, v in d1.items(): print (k, v) 06 . Sử dụng from collections import defaultdict number = defaultdict(int) number['one'] = 1 number['two'] = 2 print(number['three']) 9 khi cần nhanh chóng chèn hoặc xóa các phần tử từ một trong hai bên của bộ sưu tập. So sánh đầy đủ về hiệu suất thời gian có sẵn trên wiki của Python . Mặc dù from collections import defaultdict number = defaultdict(int) number['one'] = 1 number['two'] = 2 print(number['three']) 9 thêm các mục vào đầu một chuỗi hiệu quả hơn một danh sách, nhưng from collections import defaultdict number = defaultdict(int) number['one'] = 1 number['two'] = 2 print(number['three']) 9 không thực hiện tất cả các hoạt động của nó hiệu quả hơn một danh sách. Ví dụ: truy cập một mục ngẫu nhiên trong from collections import defaultdict number = defaultdict(int) number['one'] = 1 number['two'] = 2 print(number['three']) 9 có hiệu suất import collections d1 = collections.OrderedDict() d1['A'] = 10 d1['C'] = 12 d1['B'] = 11 d1['D'] = 13 d1['C'] = 15 for k, v in d1.items(): print (k, v) 07 , nhưng truy cập một mục ngẫu nhiên trong danh sách có hiệu suất import collections d1 = collections.OrderedDict() d1['A'] = 10 d1['C'] = 12 d1['B'] = 11 d1['D'] = 13 d1['C'] = 15 for k, v in d1.items(): print (k, v) 06 . Sử dụng from collections import defaultdict number = defaultdict(int) number['one'] = 1 number['two'] = 2 print(number['three']) 9 khi cần nhanh chóng chèn hoặc xóa các phần tử từ một trong hai bên của bộ sưu tập. So sánh đầy đủ về hiệu suất thời gian có sẵn trên wiki của Python .

Kết luận

Mô-đun

from collections import defaultdict number = defaultdict(int) number['one'] = 1 number['two'] = 2 print(number['three']) 5 là một phần mạnh mẽ của thư viện chuẩn Python cho phép bạn làm việc với dữ liệu một cách ngắn gọn và hiệu quả. Hướng dẫn này bao gồm ba trong số các lớp được cung cấp bởi module from collections import defaultdict number = defaultdict(int) number['one'] = 1 number['two'] = 2 print(number['three']) 5 bao gồm from collections import Counter c = Counter() list = [1, 2, 3, 4, 5, 7, 8, 5, 9, 6, 10] Counter(list) Counter({1:5, 2:4}) list = [1, 2, 4, 7, 5, 1, 6, 7, 6, 9, 1] c = Counter(list) print(c[1]) 3 , from collections import defaultdict number = defaultdict(int) number['one'] = 1 number['two'] = 2 print(number['three']) 8 và from collections import defaultdict number = defaultdict(int) number['one'] = 1 number['two'] = 2 print(number['three']) 9 .

Từ đây, bạn có thể sử dụng tài liệu của module

import collections d1 = collections.OrderedDict() d1['A'] = 10 d1['C'] = 12 d1['B'] = 11 d1['D'] = 13 d1['C'] = 15 for k, v in d1.items(): print (k, v) 41 để tìm hiểu thêm về các lớp và tiện ích có sẵn khác. Để tìm hiểu thêm về Python nói chung, bạn có thể đọc loạt bài hướng dẫn Cách viết mã trong Python 3 của ta .

Tags:

Các tin liên quan

Cách chuyển đổi kiểu dữ liệu trong Python 3 2020-08-07 Cách sử dụng hàm bản đồ Python 2020-08-03 Cách sử dụng quy trình con để chạy các chương trình bên ngoài trong Python 3 2020-07-30 Làm thế nào để đánh lừa một mạng neural trong Python 3 2020-07-30 Cách sử dụng hàm bộ lọc Python 2020-07-24 Cách sử dụng module pathlib để thao tác đường dẫn hệ thống tệp trong Python 3 2020-07-15 Cách tạo Slackbot bằng Python trên Ubuntu 20.04 2020-06-30 Cách sử dụng ThreadPoolExecutor trong Python 3 2020-06-23 Cách sử dụng module sqlite3 trong Python 3 2020-06-02 Cách thiết lập notebook Jupyter với Python 3 trên Ubuntu 20.04 và Kết nối qua Đường hầm SSH 2020-05-19
2020-08-07
Cách sử dụng hàm bản đồ Python
2020-08-03
Cách sử dụng quy trình con để chạy các chương trình bên ngoài trong Python 3
2020-07-30
Làm thế nào để đánh lừa một mạng neural trong Python 3
2020-07-30
Cách sử dụng hàm bộ lọc Python
2020-07-24
Cách sử dụng module pathlib để thao tác đường dẫn hệ thống tệp trong Python 3
2020-07-15
Cách tạo Slackbot bằng Python trên Ubuntu 20.04
2020-06-30
Cách sử dụng ThreadPoolExecutor trong Python 3
2020-06-23
Cách sử dụng module sqlite3 trong Python 3
2020-06-02
Cách thiết lập notebook Jupyter với Python 3 trên Ubuntu 20.04 và Kết nối qua Đường hầm SSH
2020-05-19