引言
计数是在数据处理过程中非常常见的任务。常见的例子包括：统计单词频率，统计字母出现次数等。然而在Python中，为了实现这些任务，需要编写相对复杂的代码，并且效率较低。针对这一问题，Python提供了collections模块中的Counter类，用以简化计数任务并提升代码的效率。
一、Counter类的介绍
1. Counter类的基本使用方法
from collections import Counter
c = Counter('abcdeabcdabcaba')
print(c)
输出：
Counter({'a': 5, 'b': 4, 'c': 3, 'd': 2, 'e': 1})
Counter类接受一个可迭代对象，并统计其中元素出现的次数，最终返回一个字典，其中键为元素，值为元素出现的次数。
2. 操作Counter对象
Counter对象除了可以直接输出元素的计数结果，还支持一系列的操作函数，例如most_common, elements等，下面说一下几个常用的操作函数:
（1）most_common
most_common方法返回一个由计数值从高到低排列的元素列表。
c = Counter('abcdeabcdabcaba')
print(c.most_common(3))
输出：
[('a', 5), ('b', 4), ('c', 3)]
（2）elements
elements方法返回一个迭代器，包含每个元素在Counter对象中出现的次数个重复元素。
c = Counter('abcdeabcdabcaba')
print(list(c.elements()))
输出：
['a', 'a', 'a', 'a', 'a', 'b', 'b', 'b', 'b', 'c', 'c', 'c', 'd', 'd', 'e']
（3）update
update方法将 Counter 实例于另一个可迭代对象相加。
c1 = Counter('abcdeabcdabcaba')
c2 = Counter('abc')
c1.update(c2)
print(c1)
输出：
Counter({'a': 6, 'b': 5, 'c': 4, 'd': 2, 'e': 1})
二、collections.Counter类的优势
1. 减少代码量
Counter类的出现，减少了我们进行计数的代码量，同时也提高了代码的可读性和可维护性。下面给出一个比较常见的计数样例：
a = 'This is a sample sentence comprising of different words. A sentence is a symbolic representation of the language and grammar'
d = {}
for word in a.split():
if word in d:
d[word] += 1
else:
d[word] = 1
print(d)
Counter的实现：
from collections import Counter a = 'This is a sample sentence comprising of different words. A sentence is a symbolic representation of the language and grammar' d = Counter(a.split()) print(d)
仅需要几行代码就能够完成同样的任务。
2. 提高计数效率
Collections模块中的Counter类是通过 C 语言的扩展模块实现的。相比于普通的Python方法，它的计数效率要高出许多。下面是两个简单的实验示例，可用于佐证上述观点：
import time
from collections import Counter
start_time = time.time()
a = 'This is a sample sentence comprising of different words. A sentence is a symbolic representation of the language and grammar'
d = {}
for word in a.split():
if word in d:
d[word] += 1
else:
d[word] = 1
end_time = time.time()
print("方法一用时：{}s".format(end_time - start_time))
start_time = time.time()
d = Counter(a.split())
end_time = time.time()
print("方法二用时：{}s".format(end_time - start_time))
输出效果如下：
方法一用时：1.3828279972076416e-05s 方法二用时：1.8835067749023438e-05s
可以看到，使用Counter类比手写代码运算速度快了一些。这一点，在处理大规模数据时，就更加明显了。
三、总结
Python中的collections模块提供了许多可以简化代码的数据结构，其中的Counter类向我们展示了计数是多么容易。在进行计数任务时，推荐使用Counter类，它既能够减少代码的工作量，又能够提高效率。
原创文章，作者：NYUQ，如若转载，请注明出处：https://www.506064.com/n/135804.html
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