Modulelessen (3/4)
incasso's: Counter en defaultdict
De module collections voegt gespecialiseerde gegevenstypen toe die de
ingebouwde collecties. De drie meest gebruikte: Counter, defaultdict,
BESCHERMD_INLINE_8.
Counter: frequentietelling
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 for missing keys, NO KeyError)
c.most_common(2) # [('mela', 3), ('pera', 2)]Het werkt ook op strings (telt tekens):
Counter("ciao mondo")
# Counter({'o': 2, 'c': 1, 'i': 1, 'a': 1, ' ': 1, 'm': 1, 'n': 1, 'd': 1})Het ondersteunt set-achtige bewerkingen op tellingen (+, -, &, |) — erg handig voor het aggregeren van tellingen uit verschillende bronnen.
defaultdict: dictaat met automatische standaard
Een dictaat dat, wanneer u toegang krijgt tot een ontbrekende sleutel, deze aanmaakt door een fabriek.
from collections import defaultdict
gruppi = defaultdict(list) # factory = list (empty list)
for nome in ["Ada", "Linus", "Ada", "Grace"]:
gruppi[nome].append(1)
# defaultdict(list, {'Ada': [1, 1], 'Linus': [1], 'Grace': [1]})Zonder defaultdict zou je moeten schrijven:
gruppi = {}
for nome in [...]:
if nome not in gruppi:
gruppi[nome] = []
gruppi[nome].append(1)Veelgebruikte fabrieken: list, int (standaard 0), set, dict.
namedtuple: tupels met veldnamen
Een lichtgewicht manier om onveranderlijke recordklassen te creëren. Het is een tupel, maar met veldtoegang op naam.
from collections import namedtuple
Punto = namedtuple("Punto", ["x", "y"])
p = Punto(3, 4)
p.x # 3 (access by name)
p[0] # 3 (access by index, still a tuple)
p.x + p.y # 7
# typical use: return multiple values from a function
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(Voor meer geavanceerde gevallen is er ook dataclasses sinds 3.7 — zie M9.)
genaamdtuple: lichtgewicht onveranderlijke records
De module collections exporteert ook namedtuple, waarmee u snel lichtgewicht, klasse-achtige objecten kunt bouwen om gestructureerde gegevens op te slaan zonder constructors of standaardmethoden te schrijven:
from collections import namedtuple
Point = namedtuple('Point', ['x', 'y'])
p = Point(10, 20)
print(p.x, p.y)Probeer het
Gegeven de lijst `words = ['mela', 'pera', 'mela', 'kiwi', 'mela', 'pera']`, berekent u het meest voorkomende woord in `top` als een string. Evalueer 'top'.
Toon hint
Counter(...).most_common(1) retourneert [(woord, aantal)].
Oplossing beschikbaar na 3 pogingen
Oefening beoordelen
Gegeven de studenten `enrollments = [('Ada', 'mate'), ('Linus', 'fisica'), ('Ada', 'storia'), ('Grace', 'mate')]`, bouwt u `courses_per_student` als een standaarddict(lijst). Evalueer `dict(courses_per_student)`.
Toon hint
defaultdict(list) en vervolgens voor s, c in inschrijvingen.
Oplossing beschikbaar na 3 pogingen
Extra uitdaging
Importeer \`Teller\` uit \`verzamelingen\`. Tel de frequentie van de tekens in de string \`text = "abracadabra"\`. Sla de teller op in \`char_counter\` en evalueer deze.
Toon hint
Counter neemt de string als parameter en telt het aantal keren dat elke letter voorkomt.
Oplossing beschikbaar na 3 pogingen