Question

我正在尝试使用dict从大数组中跟踪可见的元素。有没有一种方法可以将字典对象强制为整数类型，并在初始化时默认将其设置为零？

我用非常笨拙的代码和两个循环来完成此操作。

这是我现在要做的：

static async getInitialProps({req,res}) {
     console.log(req.headers.cookie); // Unhandled Rejection (TypeError): Cannot read property 'headers' of undefined.
}

Answer 1

您可以使用collections.Counter：

from collections import Counter
Counter([0, 1, 1, 2, 1, 3, 4])

输出：

Counter({1: 3, 0: 1, 2: 1, 3: 1, 4: 1})

然后您可以像字典一样对它进行寻址：

>>> Counter({1: 3, 0: 1, 2: 1, 3: 1, 4: 1})[1]
3
>>> Counter({1: 3, 0: 1, 2: 1, 3: 1, 4: 1})[0]
1

Answer 2

当然，只需使用collections.defaultdict([default_factory[, ...]])：

from collections import defaultdict

fl = [0, 1, 1, 2, 1, 3, 4]

seenit = defaultdict(int)

for val in fl:
    seenit[val] += 1

print(fl)
# Output
defaultdict(<class 'int'>, {0: 1, 1: 3, 2: 1, 3: 1, 4: 1})

print(dict(seenit))
# Output
{0: 1, 1: 3, 2: 1, 3: 1, 4: 1}

此外，如果您不想导入collections，则可以使用dict.get(key[, default])

fl = [0, 1, 1, 2, 1, 3, 4]

seenit = {}

for val in fl:
    seenit[val] = seenit.get(val, 0) + 1

print(seenit)
# Output
{0: 1, 1: 3, 2: 1, 3: 1, 4: 1}

此外，如果您只想解决问题而又不介意使用字典，则可以使用collection.counter([iterable-or-mapping])：

from collections import Counter

fl = [0, 1, 1, 2, 1, 3, 4]

seenit = Counter(f)

print(seenit)
# Output
Counter({1: 3, 0: 1, 2: 1, 3: 1, 4: 1})

print(dict(seenit))
# Output
{0: 1, 1: 3, 2: 1, 3: 1, 4: 1}

collection.defaultdict和collection.Counter都可以读作dictionary[key]，并支持.keys()，.values()，.items()等的使用。它们是普通词典的子类。

如果您想谈谈性能，我用timeit.timeit()检查了字典的创建以及执行一百万次执行的循环：

collection.defaultdic：2.160868141秒
dict.get：1.3540439499999999秒
collection.Counter：4.700308418999999秒

collection.Counter可能更容易，但更慢。

Answer 3

使用val in seenit比.get()快一点：

seenit   = dict()
for val in fl:
    if val in seenit :
        seenit[val] += 1
    else:
        seenit[val] = 1

对于更大的列表，Counter最终将胜过所有其他方法。并且defaultdict将比使用.get()或val in seenit更快。

用零初始化字典

3 个答案: