看python standard library by exmple里面提到一个Counter容器,它像muliset一样,能够维持一个集合,并在常量时间插入元素.查询某个元素的个数,而且还提供了一个 most_common(n)方法,用于统计频数最大的n个元素,这在读取文本并统计词频的时候显得非常实用. 考虑C++实现的时候,查到一个叫做LFU的东西,https://en.wikipedia.org/wiki/Least_frequently_used,是关于磁盘缓存策略的,基本想法跟这个co

一:定义一个list数组,求数组中每个元素出现的次数 如果用Java来实现,是一个比较复杂的,需要遍历数组list. 但是Python很简单:看代码 a = [1,4,2,3,2,3,4,2] from collections import Counter print Counter(a) 打印结果: Counter({2: 3, 3: 2, 4: 2, 1: 1}) 结果表示:元素2出现了3次:元素3出现了2次:元素4出现了2次:元素1出现了1次.   二:求数组中出现次数最多的元素 直接看代

from collections import Counter # 列表 l_one = [1709020621, 1709020621, 1770603107, 1770603105, 1770603106, 1770603105, 1709020621] # 把列表换成字典统计 c = Counter(l_one) print(c) k = c.most_common(len(c)) # 找出全部元素从大到小的元素频率以及对应的次数. # 转化成列表形式,列表每一项又是元祖. print(k

1.collections模块 collections模块自Python 2.4版本开始被引入,包含了dict.set.list.tuple以外的一些特殊的容器类型,分别是: OrderedDict类:排序字典,是字典的子类.引入自2.7.namedtuple()函数:命名元组,是一个工厂函数.引入自2.6.Counter类:为hashable对象计数,是字典的子类.引入自2.7.deque:双向队列.引入自2.4.defaultdict:使用工厂函数创建字典,使不用考虑缺失的字典键.引入自2.

counter是 colletions内的一个类 可以理解为一个简单的计数 import collections str1=['a','a','b','d'] m=collections.Counter(str1) print(m) str2=['你','好','你','你'] m1=collections.Counter(str2) print(m1) 器,可以统计字符出现的个数,例子如下 输出: Counter({'a': 2, 'b': 1, 'd': 1}) Counter({'你':

python中有大量的内置模块,很多是属于特定开发的功能性模块,但collections是属于对基础数据的类型的补充模块,因此,在日常代码中使用频率更高一些,值得做个笔记,本文只做主要关键字介绍,详细的功能仍然要翻阅官方文档,地址如下: 英文站:https://docs.python.org/3.5/library/collections.html 中文站:http://python.usyiyi.cn/translate/python_352/library/collections.html#

1.前言 函数也是一个对象,从而可以增加属性,使用句点来表示属性. 如果内部函数的定义包含了在外部函数中定义的对象的引用(外部对象可以是在外部函数之外),那么内部函数被称之为闭包. 2.装饰器 装饰器就是包装原来的函数,从而在不需要修改原来代码的基础之上,可以做更多的事情. 装饰器语法如下: @deco2 @deco1 def func(arg1,arg2...): pass 这个表示了有两个装饰器的函数,那么表示的含义为:func = deco2(deco1(func)) 无参装饰器语法如下:

可爱的 Python:Python 中的 TK编程 http://www.ibm.com/developerworks/cn/linux/sdk/python/charm-12/ python checkbox 用法详解 http://www.android100.org/html/201407/13/39698.html Tkinter GUI编程——pack http://blog.sina.com.cn/s/blog_4b5039210100epkl.html 环境安装: sudo apt

本文实例讲述了Python显示进度条的方法,是Python程序设计中非常实用的技巧.分享给大家供大家参考.具体方法如下: 首先,进度条和一般的print区别在哪里呢? 答案就是print会输出一个\n,也就是换行符,这样光标移动到了下一行行首,接着输出,之前已经通过stdout输出的东西依旧保留,而且保证我们在下面看到最新的输出结果. 进度条不然,我们必须再原地输出才能保证他是一个进度条,否则换行了怎么还叫进度条? 最简单的办法就是,再输出完毕后,把光标移动到行首,继续在那里输出更长的进度条即可

Python中的multiprocessing和threading分别使用来实现多进程编程和多线程编程的.其中threading比较简单,而前者比较繁琐. 下面,我们进行一下分析: 多线程--threading 最简单的多线程编程的例子 上代码: import threading def threading_func(name): print "This is Function %s" % (name) if __name__ == '__main__': threadings = [

模块之copy的功能介绍 copy主要分两种: 1.浅拷贝 2.深拷贝 赋值: 在python中赋值算特殊的拷贝,其实赋值可以理解为同一个对象有两个名字,所以当其中一个发生变化,另一个也跟着会变化. 1.浅拷贝 创建 格式:copy.copy(x) 例如:n1 = 123 print(copy.copy(n1)) >>> 123 返回值:obj #对于浅拷贝可以调用copy模块,当然也可以直接使用copy函数来执行,实际中直接使用copy函数比较常见. int拷贝 例如:n1 = 123

欢迎大家前往腾讯云+社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 这里有一些技巧来处理日志文件提取.假设我们正在查看一些Enterprise Splunk提取.我们可以用Splunk来探索数据.或者我们可以得到一个简单的提取并在Python中摆弄这些数据. 在Python中运行不同的实验似乎比试图在Splunk中进行这种探索性的操作更有效.主要是因为我们可以无所限制地对数据做任何事.我们可以在一个地方创建非常复杂的统计模型. 理论上,我们可以在Splunk中做很多的探索.它有各种报告和分析功能. 但是

目录 Python中collections模块 Counter defaultdict OrderedDict namedtuple deque ChainMap Python中collections模块 这个模块实现了特定目标的容器,以提供Python标准内建容器 dict.list.set.tuple 的替代选择. Counter:字典的子类,提供了可哈希对象的计数功能 defaultdict:字典的子类,提供了一个工厂函数,为字典查询提供了默认值 OrderedDict:字典的子类,保留了

一.全局解释器锁(GIL) 1.什么是全局解释器锁 在同一个进程中只要有一个线程获取了全局解释器(cpu)的使用权限,那么其他的线程就必须等待该线程的全局解释器(cpu)使用权消失后才能使用全局解释器(cpu),即时多个线程直接不会相互影响在同一个进程下也只有一个线程使用cpu,这样的机制称为全局解释器锁(GIL). 2.全局解释器锁的好处 1.避免了大量的加锁解锁的好处 2.使数据更加安全,解决多线程间的数据完整性和状态同步 3.全局解释器的缺点 多核处理器退化成单核处理器,只能并发不能并行.

python中变量作用域包括: L (Local) 局部作用域,函数内部声明但没有使用global的变量E (Enclosing) 闭包函数外的函数中,def或者lambda的本地作用域G (Global) 全局作用域,函数中使用global声明的变量或在模块层声明的变量B (Built-in) 内建作用域,python的内置类和函数等 当在函数中使用未认证的变量名时,将依照L->E->G->B的顺序搜索. Python除了def/class/lambda 外,其他如: if/elif/

一.全局解释器锁(GIL) 1.什么是全局解释器锁 在同一个进程中只要有一个线程获取了全局解释器(cpu)的使用权限,那么其他的线程就必须等待该线程的全局解释器(cpu)使 用权消失后才能使用全局解释器(cpu),即时多个线程直接不会相互影响在同一个进程下也只有一个线程使用cpu,这样的机制称为全局 解释器锁(GIL). 2.全局解释器锁的好处 1.避免了大量的加锁解锁的好处 2.使数据更加安全,解决多线程间的数据完整性和状态同步 3.全局解释器的缺点 多核处理器退化成单核处理器,只能并发不能并

这篇文章主要介绍了Python中的高级数据结构详解,本文讲解了Collection.Array.Heapq.Bisect.Weakref.Copy以及Pprint这些数据结构的用法,需要的朋友可以参考下   数据结构 数据结构的概念很好理解,就是用来将数据组织在一起的结构.换句话说,数据结构是用来存储一系列关联数据的东西.在Python中有四种内建的数据结构,分别是List.Tuple.Dictionary以及Set.大部分的应用程序不需要其他类型的数据结构,但若是真需要也有很多高级数据结构可供

一,常用的模块 模块就是我们将装有特定功能的代码进行归类,从代码编写的单位来看我们的程序,从小到大的顺序: 一条代码<语句块,<代码块(函数,类)<模块我们所写的所有py文件都是模块 引入模块的方式 1,import 模块 2,from xxx import 模块 二,collections模块 collections 模块主要封装了一些关于集合类的相关操作,比如我们学过的iterable,iterator等等.除了这些以外,collections 还提供了一些除了基本数据类型以外的数据

1.简介 通过列表生成式,我们可以直接创建一个列表,但是受到内存的限制,列表容量肯定是有限的. 如果列表元素可以按照某种算法推算出来,那我们是否可以在循环的过程中不断推算出后续的元素呢? 在Python中,这种一边循环一边计算的机制,称为生成器:generator. 2.示例 2.1列表生成式的[]改成(),就创建了一个generator: s = (x * x for x in range(5)) print(s) # <generator object <genexpr> at 0x

引入进程和线程的概念及区别 threading模块提供的类:   Thread, Lock, Rlock, Condition, [Bounded]Semaphore, Event, Timer, local. 1.什么是进程 计算机程序只不过是磁盘中可执行的二进制(或其他类型)的数据.它们只有在被读取到内存中,被操作系统调用的时候才开始它们的生命期. 进程(有时被称为重量级进程)是程序的一次执行.每个进程都有自己的地址空间.内存.数据栈及其它记录其运行轨迹的辅助数据. 操作系统管理在其上运行的

一.全局解释器锁(GIL) 1.什么是全局解释器锁 在同一个进程中只要有一个线程获取了全局解释器(cpu)的使用权限,那么其他的线程就必须等待该线程的全局解释器(cpu)使 用权消失后才能使用全局解释器(cpu),即时多个线程直接不会相互影响在同一个进程下也只有一个线程使用cpu,这样的机制称为全局 解释器锁(GIL). 2.全局解释器锁的好处 1.避免了大量的加锁解锁的好处 2.使数据更加安全,解决多线程间的数据完整性和状态同步 3.全局解释器的缺点 多核处理器退化成单核处理器,只能并发不能并