Lezioni del modulo (3/4)
collections: Counter e defaultdict
Il modulo collections aggiunge tipi di dati specializzati che estendono
le collezioni built-in. I tre più usati: Counter, defaultdict,
namedtuple.
Counter: conteggio frequenze
from collections import Counter
parole = ["mela", "pera", "mela", "kiwi", "mela", "pera"]
c = Counter(parole)
# Counter({'mela': 3, 'pera': 2, 'kiwi': 1})
c["mela"] # 3
c["banana"] # 0 (default per chiavi assenti, NIENTE KeyError)
c.most_common(2) # [('mela', 3), ('pera', 2)]Funziona anche su stringhe (conta caratteri):
Counter("ciao mondo")
# Counter({'o': 2, 'c': 1, 'i': 1, 'a': 1, ' ': 1, 'm': 1, 'n': 1, 'd': 1})Supporta operazioni insiemistiche su conteggi (+, -, &, |) — molto comodo per aggregare conteggi di sorgenti diverse.
defaultdict: dict con default automatico
Un dict che, quando accedi a una chiave inesistente, la crea chiamando una factory.
from collections import defaultdict
gruppi = defaultdict(list) # factory = list (lista vuota)
for nome in ["Ada", "Linus", "Ada", "Grace"]:
gruppi[nome].append(1)
# defaultdict(list, {'Ada': [1, 1], 'Linus': [1], 'Grace': [1]})Senza defaultdict, dovresti scrivere:
gruppi = {}
for nome in [...]:
if nome not in gruppi:
gruppi[nome] = []
gruppi[nome].append(1)Factory comuni: list, int (default 0), set, dict.
namedtuple: tuple con nomi di campo
Un modo leggero per creare classi-record immutabili. È una tuple, ma con accesso ai campi per nome.
from collections import namedtuple
Punto = namedtuple("Punto", ["x", "y"])
p = Punto(3, 4)
p.x # 3 (accesso per nome)
p[0] # 3 (accesso per indice, sempre tuple)
p.x + p.y # 7
# tipico per ritornare più valori da una funzione
def divisione(a, b):
Risultato = namedtuple("Risultato", ["quoziente", "resto"])
return Risultato(a // b, a % b)
r = divisione(17, 5)
r.quoziente # 3
r.resto # 2(Per casi più sofisticati esiste anche dataclasses dalla 3.7 — vedi M9.)
namedtuple: record immutabili leggeri
Il modulo collections offre anche namedtuple, che permette di creare velocemente oggetti leggeri simili a classi per memorizzare dati senza dover scrivere costruttori e metodi:
from collections import namedtuple
Point = namedtuple('Point', ['x', 'y'])
p = Point(10, 20)
print(p.x, p.y)Prova tu
Data la lista `words = ['mela', 'pera', 'mela', 'kiwi', 'mela', 'pera']`, calcola la parola più frequente in `top` come stringa. Valuta `top`.
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Counter(...).most_common(1) ritorna [(parola, conteggio)].
Soluzione disponibile dopo 3 tentativi
Esercizio di ripasso
Dati gli studenti `enrollments = [('Ada', 'mate'), ('Linus', 'fisica'), ('Ada', 'storia'), ('Grace', 'mate')]`, costruisci `courses_per_student` come defaultdict(list). Valuta `dict(courses_per_student)`.
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defaultdict(list) poi for s, c in enrollments.
Soluzione disponibile dopo 3 tentativi
Sfida aggiuntiva
Importa `Counter` da `collections`. Conta la frequenza dei caratteri della stringa `text = "abracadabra"`. Salva il contatore in `char_counter` e valutalo.
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Counter accetta come parametro la stringa stessa e conta la frequenza di ogni lettera.
Soluzione disponibile dopo 3 tentativi