Python collections.Counter用法
什么是collectionsCounterCounter操作例子什么是collections
collections在python官方文档中的解释是High-performance container datatypes，直接的中文翻译解释高性能容量数据类型。
它总共包含五种数据类型：
其中Counter中文意思是计数器，也就是我们常用于统计的一种数据类型，在使用Counter之后可以让我们的代码更加简单易读。
Counter
我们先看一个简单的例子：
#统计词频colors = ['red', 'blue', 'red', 'green', 'blue', 'blue']result = {}for color in colors:if result.get(color)==None:result[color]=1else:result[color]+=1print (result)#{'red': 2, 'blue': 3, 'green': 1}
下面我们看用Counter怎么实现：
from collections import Countercolors = ['red', 'blue', 'red', 'green', 'blue', 'blue']c = Counter(colors)print (dict(c))
显然代码更加简单了，也更容易读和维护了。
Counter操作
可以创建一个空的Counter：
cnt = Counter()
之后在空的Counter上进行一些操作。
也可以创建的时候传进去一个迭代器（数组，字符串，字典等）：
c = Counter('gallahad') # 传进字符串c = Counter({'red': 4, 'blue': 2})# 传进字典c = Counter(cats=4, dogs=8) # 传进元组
判断是否包含某元素，可以转化为dict然后通过dict判断，Counter也带有函数可以判断：
c = Counter(['eggs', 'ham'])c['bacon']# 不存在就返回0#0
删除元素：
c['sausage'] = 0 # counter entry with a zero countdel c['sausage']
获得所有元素：
c = Counter(a=4, b=2, c=0, d=-2)list(c.elements())#['a', 'a', 'a', 'a', 'b', 'b']
查看最常见出现的k个元素：
Counter('abracadabra').most_common(3)#[('a', 5), ('r', 2), ('b', 2)]
Counter更新：
c = Counter(a=3, b=1)d = Counter(a=1, b=2)c + d # 相加#Counter({'a': 4, 'b': 3})c - d # 相减，如果小于等于0，删去#Counter({'a': 2})c & d # 求最小#Counter({'a': 1, 'b': 1})c | d # 求最大#Counter({'a': 3, 'b': 2})
例子
例子：读文件统计词频并按照出现次数排序，文件是以空格隔开的单词的诸多句子：
from collections import Counterlines = open("./data/input.txt","r").read().splitlines()lines = [lines[i].split(" ") for i in range(len(lines))]words = []for line in lines:words.extend(line)result = Counter(words)print (result.most_common(10))
当需要统计的文件比较大，使用read()一次读不完的情况：
from collections import Counterresult = Counter()with open("./data/input.txt","r") as f:while True:lines = f.read(1024).splitlines()if lines==[]:breaklines = [lines[i].split(" ") for i in range(len(lines))]words = []for line in lines:words.extend(line)tmp = Counter(words)result+=tmpprint (result.most_common(10))
具体可以参考 /2/library/collections.html#collections.Counter.most_common
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