计数统计就是统计某一项出现的次数。实际应用中很多需求需要用到这个模型。比如测试样本中某一指出现的次数、日志分析中某一消息出现的频率等等‘这种类似的需求有很多实现方法。下面就列举几条。
(1)使用dict
看下面代码
#coding=utf-8
data = ['a','2',2,4,5,'2','b',4,7,'a',5,'d','a','z']
count_frq = dict()
for one in data:
if one in count_frq:
count_frq[one] += 1
else:
count_frq[one] = 1
print count_frq输出结果如下：
{'a': 3, 2: 1, 'b': 1, 4: 2, 5: 2, 7: 1, '2': 2, 'z': 1, 'd': 1}
这种方法最简单，也是最容易想到的，鄙人这写这篇博文之前用的最多，不过以后应该不会用来，我们应该使代码更加Pythonic
(2)使用set和list
代码如下：
#coding=utf-8
data = ['a','2',2,4,5,'2','b',4,7,'a',5,'d','a','z']
data_set = set(data)
count_list = []
for one in data_set:
count_list.append((one,data.count(one)))
print count_list输出结果如下：
[('a', 3), (2, 1), ('b', 1), (4, 2), (5, 2), (7, 1), ('2', 2), ('z', 1), ('d', 1)]
这里面利用了list的通用方法和集合(set)的特性，集合是一个无序不重复的元素集，而工厂函数set()可以将列表转换为一个无序不重复的元素集合。
以上方法都很简单，但不够Pythonic。下面来介绍collections中的Counter类。
(一)Counter类
Counter类的目的是用来跟踪值出现的次数。它是一个无序的容器类型，以字典的键值对形式存储，其中元素作为key，其计数作为value。计数值可以是任意的Interger（包括0和负数）支持集合操作+、-、&、|，其中&、|操作分别返回两个Counter对象各元素的最大值和最小值。
（1）Counter的初始化
跟平时自定义类的初始化方法差不多，如下：
c = Counter("hello world")#可迭代对象创建
c = Counter(h=1,l=3,o=2)#关键字创建
c = Counter({'h':1,'l':3,'o':2})#字典创建
c = Counter()#空Counter类
(2)Counter类常见方法
elements()：返回一个迭代器。元素被重复了多少次，在该迭代器中就包含多少个该元素。所有元素按照字母序排序，个数小于1的元素不被包含。
update()：用于统计对象元素的更新，原有的Counter计数器对象与新增元素的统计计数值相加而不是直接替换。
subtract()：该方法用于计数器对象中元素统计值减少，输入输出的统计值书可以为0或者负数的。
most_common([n])：可以查找出前n个出现频率最高的元素以及它们对于的次数，也就是说频率搞的排在最前面。
copy()：浅拷贝。关于浅拷贝，深拷贝可以参考上篇博文。http://11026142.blog.51cto.com/11016142/1851472
所以上面的例子用Counter类的话，也很简单，代码如下：
#coding=utf-8
from collections import Counter
data = ['a','2',2,4,5,'2','b',4,7,'a',5,'d','a','z']
c = Counter(data)
print c输出结果如下：
Counter({'a': 3, 4: 2, 5: 2, '2': 2, 2: 1, 'b': 1, 7: 1, 'z': 1, 'd': 1})
咱们接着看代码
print c.elements()
print list(c.elements())输出结果如下：
<itertools.chain object at 0x7f94b81683d0>
['a', 'a', 'a', 2, 'b', 4, 4, 5, 5, 7, '2', '2', 'z', 'd']
c['z'] -= 1
print c
print c.elements()
print list(c.elements())输出结果如下：
Counter({'a': 3, 4: 2, 5: 2, '2': 2, 2: 1, 'b': 1, 7: 1, 'd': 1, 'z': 0})
<itertools.chain object at 0x7f0e928723d0>
['a', 'a', 'a', 2, 'b', 4, 4, 5, 5, 7, '2', '2', 'd']
元素’z'的统计值变为了0，然后进行elements()运算后，‘z'就被排除掉了。
c.update("aaaa")
print c输出结果：
Counter({'a': 7, 4: 2, 5: 2, '2': 2, 2: 1, 'b': 1, 7: 1, 'd': 1, 'z': 0})
update()在原基础上增加了计数值
c.subtract("aaaaa")
print c输出结果如下：
Counter({'a': 2, 4: 2, 5: 2, '2': 2, 2: 1, 'b': 1, 7: 1, 'd': 1, 'z': 0})
subtract()在原基础上减少计数值
print c.most_common()输出结果如下：
[('a', 2), (4, 2), (5, 2), ('2', 2), (2, 1), ('b', 1), (7, 1), ('d', 1), ('z', 0)]
以上代码都是连接在一起的。
(3)算术和集合操作
#coding=utf-8
from collections import Counter
data = ['a','2','2','b','a','d','a',]
c = Counter(data)
b = Counter(a=1,b=2)
print c
print b
print b+c # c[x] + d[x]
print c-b # subtract（只保留正数计数的元素）
print c&b # 交集: min(c[x], d[x])
print c|b # 并集: max(c[x], d[x])输出结果如下：
Counter({'a': 3, '2': 2, 'b': 1, 'd': 1})
Counter({'b': 2, 'a': 1})
Counter({'a': 4, 'b': 3, '2': 2, 'd': 1})
Counter({'a': 2, '2': 2, 'd': 1})
Counter({'a': 1, 'b': 1})
Counter({'a': 3, '2': 2, 'b': 2, 'd': 1})
(4)其它
Counter类返回值跟字典很类似，所以字典类的方法对Counter对象也适用。如下：
#coding=utf-8
from collections import Counter
data = ['a','2',2,4,5,'2','b',4,7,'a',5,'d','a','z']
c = Counter(data)
print c.keys()
print c.has_key('a')
print c.get('a')
print c.items()
print c.values()
print c.viewitems()
print c.viewkeys()输出如下：
['a', 2, 'b', 4, 5, 7, '2', 'z', 'd']
True
3
[('a', 3), (2, 1), ('b', 1), (4, 2), (5, 2), (7, 1), ('2', 2), ('z', 1), ('d', 1)]
[3, 1, 1, 2, 2, 1, 2, 1, 1]
dict_items([('a', 3), (2, 1), ('b', 1), (4, 2), (5, 2), (7, 1), ('2', 2), ('z', 1), ('d', 1)])
dict_keys(['a', 2, 'b', 4, 5, 7, '2', 'z', 'd'])
这只是其中一部分，其它的方法可以参考字典类的方法。
另外，Counter对象还支持工厂函数操作set()、list()、dict().
(二）collections模块中其它类/方法
常见的内置数据类型有列表、字典、集合、元组等等，collections模块，在此基础上定义了一些其它的数据类型，如果用的好的话，对提升代码运行效率还是有很大的帮助的，下面一一介绍。
1.deque
deque其实是 double-ended queue 的缩写，翻译过来就是双端队列。与list相比， 使用list存储数据时，按索引访问元素很快，但是插入和删除元素就很慢了，因为list是线性存储，数据量大的时候，插入和删除效率很低；deque是为了高效实现插入和删除操作的双向列表，适合用于队列和栈，它最大的好处就是实现了从队列 头部快速增加和取出对象。
双端队列的创建很简单，如下：
from collections import deque
q = deque(['a', 'b', 'c'])双端队列的主要方法如下：
append()：在右边加入一个元素
appendleft()：在左边加入一个元素
clear()：情况双端队列，使其长度为0
count()：统计某个元素出现的次数
extend()：扩展队列，接受一个可迭代对象参数
extendleft()：也是扩展队列，也是接受一个可迭代对象参数，与extend()不同的是，先把可迭代对象翻转后在添加到列表前端
pop()：从deque的右端删除一个元素
popleft()：从deque的左端删除一个元素。
remove()：删除一个元素
reverse()：对deque对象反序
rotate()：将左端元素右移n个位置，如果是负数表示向左移。
前面几个方法都比较简单，也比较好理解，主要是最后一个方法可能有点难理解，通过几个例子来说明。
#coding=utf-8
from collections import deque
q = deque(['a', 'b', 'c'])
print q
q.rotate(2)
print q结果如下：
deque(['a', 'b', 'c'])
deque(['b', 'c', 'a'])
它就相当于这三个元素组成了一个“闭环”，在“闭环”里移动。另外，通信和电子信息等专业，如果学过单片机，应该知道×××灯，其实利用rotate()函数，我们也可以写个类似的“×××灯"。代码如下：
#coding=utf-8
import sys
import time
from collections import deque
fancy_loading = deque('>--------------------')
while True:
print '\r%s' % ''.join(fancy_loading),
fancy_loading.rotate(1)
sys.stdout.flush()
time.sleep(0.1)有兴趣的可以运行一下该代码看看效果，对理解这个函数会有一定的帮助。
2. namedtuple
namedtuple正如其名字，给元组命名，术语就是命名元组。namedtuple主要用来产生可以使用名称来访问元素的数据对象，通常用来增强代码的可读性， 在访问一些tuple类型的数据时尤其好用。看下面例子
#coding=utf-8
Bob=('bob',30,'male')
print 'Representation:',Bob
Jane=('Jane',29,'female')
print 'Field by index:',Jane[0]
for people in [Bob,Jane]:
print "%s is %d years old %s" % peopleBob与Jane是元组，如果想获取就用索引，比如上面的Jane[0]，如果元素很多的时候操作起来就很麻烦。
#coding=utf-8
import collections
Person = collections.namedtuple('Person','name age gender')
print 'Type of Person:', type(Person)
Bob = Person(name='Bob', age=30, gender='male')
print 'Representation:', Bob
Jane = Person(name='Jane', age=29, gender='female')
print 'Field by Name:', Jane.name
for people in [Bob,Jane]:
print "%s is %d years old %s" % people解释一下nametuple的几个参数：
以Person = collections.namedtuple(‘Person’, 'name age gender’)为例，其中 ’Person’是这个namedtuple的名称，后面的’name age gender’这个字符串中三个用空格隔开的字符告诉我们，我们的这个namedtuple有三个元素，分别名为name, age和gender。也可以这样表示，用中括号或者小括号，Person = collections.namedtuple(‘Person’, ['name','age','gender’])或者Person =collections.namedtuple(‘Person’, ('name','age','gender’))，也就是说这个表达式是在定义一个nametuple型的Person类，它有三个属性，然后在创建它的时候可以通过Bob = Person(name=’Bob’, age=30, gender=’male’)这种方式，这类似于Python中类对象的使用。而且，我们也可以像访问类对象的属性那样使用Jane.name这种方式访问namedtuple的元素。
其输出结果如下：
Type of Person: <type 'type'>
Representation: Person(name='Bob', age=30, gender='male')
Field by Name: Jane
Bob is 30 years old male
Jane is 29 years old female
但是在使用namedtyuple的时候要注意其中的名称不能使用Python的关键字，如：class def等；而且也不能有重复的元素名称，比如：不能有两个’age age’。如果出现这些情况，程序会报错。但是，在实际使用的时候可能无法避免这种情况，比如:可能我们的元素名称是从数据库里读出来的记录，这样很难保 证一定不会出现Python关键字。这种情况下的解决办法是将namedtuple的重命名模式打开，这样如果遇到Python关键字或者有重复元素名时，自动进行重命名。
如下代码：
#coding=utf-8
import collections
with_class=collections.namedtuple('Person','name age class gender',rename=True)
print with_class._fields
two_ages=collections.namedtuple('Person','name age gender age',rename=True)
print two_ages._fields输出结果如下：
('name', 'age', '_2', 'gender')
('name', 'age', 'gender', '_3')
使用rename=True的方式打开重命名选项。可以看到第一个集合中的class被重命名为 ‘_2′ ； 第二个集合中重复的age被重命名为 ‘_3′，这是因为namedtuple在重命名的时候使用了下划线 _ 加元素所在索引数的方式进行重命名。
3.OrderedDict
直译的话就是有序字典。dict这个数据结构由于hash的特性，是无序的，这在有的时候会带来一些麻烦，还好collections模块为我们提供了OrderedDict，当你要获得一个有序的字典对象时，可以用OrderedDict，它是dict的子类，它记住了内容添加的顺序。看下面代码：
#coding=utf-8
from collections import OrderedDict
items = (
('A', 1),
('B', 2),
('C', 3)
)
regular_dict = dict(items)
ordered_dict = OrderedDict(items)
print 'Regular Dict:'
for k, v in regular_dict.items():
print k, v
print 'Ordered Dict:'
for k, v in ordered_dict.items():
print k, v输出结果如下：
Regular Dict:
A 1
C 3
B 2
Ordered Dict:
A 1
B 2
C 3
注意，OrderedDict的Key会按照插入的顺序排列，不是Key本身排序。
OrderedDict可以实现一个FIFO（先进先出）的dict，当容量超出限制时，先删除最早添加的Key：
from collections import OrderedDict
class LastUpdatedOrderedDict(OrderedDict):
def __init__(self, capacity):
super(LastUpdatedOrderedDict, self).__init__()
self._capacity = capacity
def __setitem__(self, key, value):
containsKey = 1 if key in self else 0
if len(self) - containsKey >= self._capacity:
last = self.popitem(last=False)
print 'remove:', last
if containsKey:
del self[key]
print 'set:', (key, value)
else:
print 'add:', (key, value)
OrderedDict.__setitem__(self, key, value)上面的代码不难理解，可以仔细理解下。
