Question

我正在尝试将以下内容转换为列表理解方法，但仍然很麻烦：

lorem_ipsum = """Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipiscing elit."""

def word_count2(str):
    counts = dict()
    words = str.split() 

    for word in words:
        if word in counts:
            counts[word] += 1
        else:
            counts[word] = 1

    return counts

print(word_count2(lorem_ipsum))

到目前为止，我已经对此进行了一些尝试：-

aString = lorem_ipsum

counts = dict()
words = aString.split

[counts[word] += 1 if word in counts else counts[word] = 1 for word in words]

不幸的是，现在已经有几个小时了，但我尝试过的任何方法似乎都没有效果

Answer 1

警告！您正在尝试在列表理解中使用副作用：

[counts[word] += 1 if word in counts else counts[word] = 1 for word in words]

尝试为每个counts更新word。列表理解并不是要那样使用。

类itertools.Counter旨在解决您的问题，您可以使用dict理解来计算每个元素（请参阅其他答案）。但是dict理解的复杂度为O（n ^ 2）：对于列表中的每个元素，请阅读完整列表以查找该元素。如果您希望某些功能起作用，请使用折叠：

>>> lorem_ipsum = """Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipiscing elit."""
>>> import functools
>>> functools.reduce(lambda d, w: {**d, w: d.get(w, 0)+1}, lorem_ipsum.split(), {})
{'Lorem': 1, 'ipsum': 1, 'dolor': 1, 'sit': 1, 'amet,': 1, 'consectetur': 1, 'adipiscing': 1, 'elit.': 1}

对于每个单词w，我们都会覆盖当前词典：d[w]被d[w]+1替换（如果0+1不在{{1中，则替换为w }}。

这提示您如何编写列表理解：

如您所见，>>> counts = {} >>> [counts.update({word: counts.get(word, 0) + 1}) for word in lorem_ipsum.split()] [None, None, None, None, None, None, None, None] >>> counts {'Lorem': 1, 'ipsum': 1, 'dolor': 1, 'sit': 1, 'amet,': 1, 'consectetur': 1, 'adipiscing': 1, 'elit.': 1}是列表推导的实际返回值。字典[None, None, None, None, None, None, None, None]已更新，但不要这样做！。除非使用结果，否则不要使用列表推导。

Answer 2

对于这个问题，您甚至不需要任何列表/字典理解。只需使用collections.Counter。

from collections import Counter
counts = Counter(lorem_ipsum.split())
# >>> print(counts)
# Counter({'ipsum': 1, 'amet,': 1, 'sit': 1, 'elit.': 1, 'consectetur': 1, 'adipiscing': 1, 'dolor': 1, 'Lorem': 1})

如果您真的想要以老式的方式进行操作，则可以执行以下操作：

words = lorem_ipsum.split()
counts = { word: words.count(word) for word in words }
# >>> print(counts)
# {'ipsum': 1, 'amet,': 1, 'sit': 1, 'elit.': 1, 'consectetur': 1, 'adipiscing': 1, 'dolor': 1, 'Lorem': 1}

此外，请勿使用str作为变量名。它遮盖了内置的str函数，这使该函数不可用，并可能导致难以调试的错误。

Answer 3

理解不是这项工作的正确工具。 collections.Counter是：

>>> from collections import Counter
>>> counts = Counter(lorem_ipsum.split())
>>> print(counts)
Counter({'Lorem': 1, 'ipsum': 1, 'dolor': 1, 'sit': 1, 'amet,': 1, 'consectetur': 1, 'adipiscing': 1, 'elit.': 1})
>>> counts['Lorem']
1
>>> counts['foo']
0

Answer 4

您真正要的是字典理解，而不是列表理解。它们相似，但语法略有不同

# list comprehension
[foo for foo in stuff]

# dict comprehension
{key: val for key, val in some_tuple}

麻烦的是，这对于您要解决的问题不起作用。

推论可以是map（在其中以某种方式转换每个元素而生成一个新集合），或者是filter（在其中可能会删除某些元素的新集合中）。这些是无状态操作。

字数统计涉及跟踪您已经看过的事物。这是一个reduce操作，您可以将状态保留在其他数据结构中，以counts为例。

正如其他答案所言，collections.Counter是解决此问题的“正确”方法。

话虽如此，以下是使用列表理解来计算单词数的方法。请不要在家中（或在工作中……尤其是在工作中……）不尝试

>>> lorem_ipsum = """
... Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipiscing elit.
... """ * 2
>>> result = {}
>>> words = lorem_ipsum.split()
>>> [result.update({word: result.get(word, 0) + 1}) for word in words]
[None, None, None, None, None, None, None, None, None, None, None, None, None, None, None, None]
>>> result
{'consectetur': 2, 'ipsum': 2, 'amet,': 2, 'adipiscing': 2, 'sit': 2, 'elit.': 2, 'dolor': 2, 'Lorem': 2}

之所以起作用，是因为理解力基本上是幕后的for循环，但是您仍在更新状态变量，而忽略了实际创建的列表。在这种情况下，为了获得可读性，它以增加内存使用量为代价，而不是一个不错的选择。

Answer 5

您可以为此使用count。

lorem_ipsum = """
Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipiscing elit.
"""

word = {word:lorem_ipsum.split().count(word) for word in lorem_ipsum.split()}
print word

将forloop转换为列表理解

5 个答案: