Question

不确定我是否应该为此分解数据库，但看到此问题的另一种解决方案会很有趣。

我在文本文件中有一些文本行，如...

Bill
Bill
Pete
Mary
Mary
Mary

我不想复制并实现它......

f = open('cgi/log/ipAddressList.log', 'r')
uniquelines = set(f.read().split("\n"))
for line in uniquelines:
    print line 

f.close()

这给了我......

Bill
Mary 
Pete

但是现在我想说明它们在文本文件中出现了多少个实例，如...

Bill (2)
Mary (3)
Pete (1)

有没有任何一种蟒蛇魔法可以做到这一点？提前谢谢。

编辑：很酷，我查看了收藏品并提出了，

f = open('cgi/log/ipAddressList.log', 'r')
c = collections.Counter( f.read().split("\n") )
uniquelines = set(c)

for line in uniquelines:
        print line + '%s (%d)' % (line, c[line])

f.close()

刚刚注意到关于readlines（）的新评论，所以也要感谢。

这是我的词典解决方案......

f = open('cgi/log/ipAddressList.log', 'r')
l = list( f.readlines() )
d = {}

for i in set(l):
    d[i] = l.count(i)

print d

Answer 1

collections.Counter可能会做你正在寻找的东西。

示例：

>>> from collections import Counter
>>> lst = ['Bill', 'Bill', 'Pete', 'Mary', 'Pete']
>>> c = Counter(lst)
>>> c
Counter({'Pete': 2, 'Bill': 2, 'Mary': 1})
>>> for k,v in c.items():
...     print(k,v)
...
Pete 2
Bill 2
Mary 1

您可以将其应用于您的案例：

Counter(f.read().split("\n"))

Answer 2

当你考虑用Python计算时，你（几乎）总是应该考虑字典。这是一个可能的解决方案：

people = {}
for person in f:
    people[person] = people.get(person, 0) + 1
for person in people:
    print '%s (%d)' % person

可能你不会在这里需要这个，但最好使用f.readlines()而不是自己进行分割（f.read().split("\n")）。

删除重复项后显示计数

2 个答案: