如何在python中引入高性能數(shù)據(jù)類(lèi)型？python 就像一件藝術(shù)珍藏品！python 最大的優(yōu)點(diǎn)之一是它可以廣泛地選擇模塊和包。它們將 python 的功能擴(kuò)展到許多流行的領(lǐng)域，包括機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)科

如何在python中引入高性能數(shù)據(jù)類(lèi)型？

python 就像一件藝術(shù)珍藏品！

python 最大的優(yōu)點(diǎn)之一是它可以廣泛地選擇模塊和包。它們將 python 的功能擴(kuò)展到許多流行的領(lǐng)域，包括機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)科學(xué)、web 開(kāi)發(fā)、前端等等。其中最好的一個(gè)優(yōu)點(diǎn)是 python 的內(nèi)置 collections 模塊。

在一般意義上，python 中的集合是用于存儲(chǔ)數(shù)據(jù)集合（如 list、dict、tuple 和 set）的容器。這些容器直接構(gòu)建在 python 中，可以直接調(diào)用。collections 模塊提供額外的高性能數(shù)據(jù)類(lèi)型，這些數(shù)據(jù)類(lèi)型可以提高代碼的性能。

讓我們?yōu)g覽一下 collections 模塊最流行的數(shù)據(jù)類(lèi)型以及如何使用它們吧！

counter 是 dictionary 對(duì)象的一個(gè)子類(lèi)。collections 模塊中的 counter（）函數(shù)接受 iterable，例如 list 或 tuple，并返回計(jì)數(shù)器字典。字典的鍵將是 iterable 的唯一元素，每個(gè)鍵的值將是 iterable 中元素的計(jì)數(shù)。

作為開(kāi)始，讓我們從集合導(dǎo)入計(jì)數(shù)器數(shù)據(jù)類(lèi)型：

from collections import Counter

若要?jiǎng)?chuàng)建計(jì)數(shù)器對(duì)象，請(qǐng)將其分配給變量，這和任何其他對(duì)象類(lèi)是一樣的。你唯一想傳給它的參數(shù)就是你的變量。

lst [1, 2, 3, 3, 2, 1, 1, 1, 2, 2, 3, 1, 2, 1, 1]counter Counter(lst)

如果我們?cè)趯?duì)象 print（counter）周?chē)褂靡粋€(gè)簡(jiǎn)單的 print 函數(shù)來(lái)打印計(jì)數(shù)器，我們會(huì)得到一個(gè)看起來(lái)有點(diǎn)像字典的東西：

Counter({1: 7, 2: 5, 3: 3})

你可以使用其 key 訪問(wèn)任何計(jì)數(shù)器項(xiàng)，如下所示。這與從標(biāo)準(zhǔn) python 字典中提取元素的方法完全相同。

lst [1, 2, 3, 3, 2, 1, 1, 1, 2, 2, 3, 1, 2, 1, 1]counter Counter(lst)print(counter

如何在python中引入高性能數(shù)據(jù)類(lèi)型？

most_common() 函數(shù)

到目前為止，計(jì)數(shù)器對(duì)象最有用的函數(shù)是 most_common() 函數(shù)。當(dāng)它應(yīng)用于計(jì)數(shù)器對(duì)象時(shí)，它返回 n 個(gè)最常見(jiàn)元素及其計(jì)數(shù)的列表，按從最常見(jiàn)到最少見(jiàn)的順序排列。

lst [1, 2, 3, 3, 2, 1, 1, 1, 2, 2, 3, 1, 2, 1, 1]counter Counter(lst)print(_common(2))

上面的代碼打印出以下元組列表：

[（1，7），（2，5）]

每個(gè)元組的第一個(gè)元素是列表中唯一的項(xiàng)，每個(gè)元組的第二個(gè)元素是計(jì)數(shù)。這是一種簡(jiǎn)單快捷的方法，比如「獲取列表中最常見(jiàn)的前 3 個(gè)元素及其計(jì)數(shù)」。

要了解更多有關(guān)計(jì)數(shù)器功能的信息，請(qǐng)查看官方文檔。

該函數(shù)的工作原理與普通的 python 字典完全相同，額外的好處是當(dāng)你試圖訪問(wèn)一個(gè)不存在的鍵時(shí)，它不會(huì)拋出錯(cuò)誤。

相反，它使用默認(rèn)值初始化 key。默認(rèn)值是根據(jù)創(chuàng)建 DefaultDict 對(duì)象時(shí)作為參數(shù)傳遞的數(shù)據(jù)類(lèi)型自動(dòng)設(shè)置的。以下面的代碼為例。

from collections import defaultdictnames_dict defaultdict(int)names_dict[Bob] 1names_dict[Katie] 2sara_number names_dict[Sara]print(names_dict)

在上面的示例中，int 作為默認(rèn)值傳遞給 defaultdict 對(duì)象。接下來(lái)，為每個(gè)鍵定義值，為鍵「bob」和「katie」定義數(shù)值。但在最后一行，我們?cè)噲D訪問(wèn)一個(gè)尚未定義的 key，即「sara」。

在普通字典中，這會(huì)拋出一個(gè)錯(cuò)誤。但是使用 defaultdict，一個(gè)新的 key 會(huì)自動(dòng)初始化為「sara」，值為 0，對(duì)應(yīng)于我們的 int 數(shù)據(jù)類(lèi)型。因此，最后一行打印出一個(gè)包含所有 3 個(gè)名稱(chēng)和相應(yīng)值的字典。

defaultdict（，{bob：1，katie：2，sara：0}）intgt

如果我們用一個(gè)類(lèi)似于這個(gè)名稱(chēng)的列表初始化 defaultdict，那么「sara」將用一個(gè)空列表 [] 初始化，代碼將輸出以下內(nèi)容：

defaultdict（，{bob：1，katie：2，sara：[]}）intgt

要了解更多有關(guān) DefaultDict 功能的信息，請(qǐng)查看官方文檔。

隊(duì)列是計(jì)算機(jī)科學(xué)中遵循先進(jìn)先出（fifo）原則的基本數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。簡(jiǎn)單地說(shuō)，這意味著添加到隊(duì)列中的第一個(gè)對(duì)象也必須是要?jiǎng)h除的第一個(gè)對(duì)象。我們只能在隊(duì)列前面插入內(nèi)容，只能從后面刪除內(nèi)容——隊(duì)列中間不能執(zhí)行任何操作。collections 庫(kù)的 deque 實(shí)現(xiàn)了該功能的優(yōu)化版本。該實(shí)現(xiàn)的一個(gè)關(guān)鍵特性是保持隊(duì)列大小，即如果將隊(duì)列的最大大小設(shè)置為 10，則 deque 將根據(jù) fifo 原則添加和刪除元素，以保持最大大小為 10。這是目前為止 python 中隊(duì)列的最佳實(shí)現(xiàn)。

讓我們從下面這個(gè)例子開(kāi)始吧。我們要?jiǎng)?chuàng)建一個(gè) deque 對(duì)象，然后用從 1 到 10 的整數(shù)初始化它。

from collections import dequemy_queue deque(maxlen10)for i in range(10):my_(i 1)print(my_queue)

在上面的代碼中，我們首先初始化了我們的 deque，指定我們希望它始終保持最大的長(zhǎng)度 10。其次，我們通過(guò)循環(huán)將值插入到隊(duì)列中。請(qǐng)注意，填充隊(duì)列的功能與使用常規(guī) python 列表完全相同。最后，我們打印出結(jié)果。

deque([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10], maxlen10)

因?yàn)槲覀兊年?duì)列有一個(gè) maxlen10，并且我們的循環(huán)添加了 10 個(gè)元素，所以我們的隊(duì)列包含從 1 到 10 的所有數(shù)字?，F(xiàn)在讓我們看看當(dāng)我們?cè)黾痈嗟臄?shù)字時(shí)會(huì)發(fā)生什么。

for i in range(10, 15):my_(i 1)print(my_queue)

上面的代碼中，我們向隊(duì)列中添加了另外 5 個(gè)元素，即從 11 到 15 的數(shù)字。但是我們的隊(duì)列只有 maxlen10，所以它必須刪除一些元素。由于隊(duì)列必須遵循 fifo 原則，因此它會(huì)刪除插入隊(duì)列的前 5 個(gè)元素，正是按照它們的插入順序：[1、2、3、4、5]。print 語(yǔ)句的結(jié)果如下：

deque([6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15], maxlen10)

要了解更多有關(guān) deque 的信息，請(qǐng)查看官方文檔。

在 python 中創(chuàng)建常規(guī)元組時(shí)，其元素是通用的和未命名的。這迫使你記住每個(gè)元組元素的確切索引。namedtuple 就是這個(gè)問(wèn)題的解決方案。

namedtuple（）返回一個(gè)元組，該元組中每個(gè)位置的名稱(chēng)都是固定的，而 namedtuple 對(duì)象的名稱(chēng)是通用的。要使用 namedtuple，首先為它創(chuàng)建一個(gè)模板。下面的代碼創(chuàng)建一個(gè)名為「person」的 namedtuple 模板，該模板具有「name」、「age」和「job」參數(shù)。

from collections import namedtuplePerson namedtuple(Person, name age job)

創(chuàng)建模板后，可以使用它創(chuàng)建 namedtuple 對(duì)象。讓我們?yōu)?2 個(gè) person 創(chuàng)建 2 個(gè) namedtuple 并打印出他們的表示。

Person namedtuple(Person, name age job)Mike Person(nameMike, age30, jobData Scientist)Kate Person(nameKate

能不能自學(xué)python，會(huì)不會(huì)太難？

我是老K，一個(gè)IT創(chuàng)業(yè)者，平時(shí)會(huì)在各平臺(tái)的@老K玩代碼 分享項(xiàng)目案例和實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)，有需要的可以關(guān)注我。

python是一個(gè)長(zhǎng)久的事情，但如果你想用python做些事情，那很多時(shí)候1個(gè)月左右的時(shí)間就已經(jīng)足夠了。

你首先要花一些時(shí)間熟悉一下pytho語(yǔ)言的語(yǔ)法，這個(gè)不難，也正是python的優(yōu)勢(shì)。

之后就是根據(jù)你的需要，去了解一下常見(jiàn)的第三方庫(kù)，并且找一些好的項(xiàng)目實(shí)踐，通過(guò)實(shí)際項(xiàng)目提高這一方面的技能。

現(xiàn)在Python主要的應(yīng)用領(lǐng)域有爬蟲(chóng)、網(wǎng)站開(kāi)發(fā)、數(shù)據(jù)分析和可視化、機(jī)器學(xué)習(xí)和AI等，每個(gè)人可以先想到自己想深耕于哪個(gè)方向，還是開(kāi)始學(xué)習(xí)。

一、 打好基礎(chǔ)Python的語(yǔ)法還是比較簡(jiǎn)單的，掌握以下幾個(gè)知識(shí)點(diǎn)，基本可以讓你上手大多數(shù)的第三方庫(kù)：

變量類(lèi)型：字符串：str整型：int浮點(diǎn)型：float列表：list字典：dict集合：set元組：tuple邏輯判斷：if ... elif ... loopwhile looptry ... except ...函數(shù)和類(lèi)：函數(shù)：def 和 lambda類(lèi)：class庫(kù)：module

二、了解以下常用的第三方庫(kù)Python的應(yīng)用領(lǐng)域有很多，基本想得到的功能，你都可以在github上找到相應(yīng)的庫(kù)

但主要的應(yīng)用還是集中在以下4個(gè)方面

網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)：如requests、bueatifulsoup4、selenium等網(wǎng)站開(kāi)發(fā)：如flask、Django等機(jī)器學(xué)習(xí)：如tensorflow、sklearn、keras、pytorch等人工智能：如nltk、gensim、opencv等數(shù)據(jù)分析：如numpy、pandas、matplotlib等

三、實(shí)踐項(xiàng)目有很多可以找到實(shí)踐項(xiàng)目的網(wǎng)站，比如

github： 實(shí)驗(yàn)樓：