Python collections.Counter() 运行时

Question

我刚刚遇到一个问题，我需要列出一个列表，例如

l = [1, 2, 3, 4]

，进入 dic，例如

{1: 1, 2: 1, 3: 1, 4: 1}

。我只是想知道我是否应该使用

collections.Counter()

或者自己编写一个循环来执行此操作。内置方法比自己写循环更快吗？

Answer 1

您可以随时使用 timeit 模块来

测试

是否更快。在 Python 3 中，

Counter

对象具有 C 性能改进，并且速度确实非常快：

>>> from timeit import timeit
>>> import random, string
>>> from collections import Counter, defaultdict
>>> def count_manually(it):
...     res = defaultdict(int)
...     for el in it:
...         res[el] += 1
...     return res
...
>>> test_data = [random.choice(string.printable) for _ in range(10000)]
>>> timeit('count_manually(test_data)', 'from __main__ import test_data, count_manually', number=2000)
1.4321454349992564

>>> timeit('Counter(test_data)', 'from __main__ import test_data, Counter', number=2000)
0.776072466003825

这里

Counter()

快了2倍。

也就是说，除非您计算的是代码的性能关键部分，否则请重点关注可读性和可维护性，在这方面，

Counter()

胜过编写您自己的代码。

除此之外，

Counter()

对象提供了字典之上的功能：它们可以被视为多重集（您可以对计数器求和或相减，并生成并集或交集），并且它们可以有效地为您提供前N个元素按计数。

Answer 2

这取决于可读性v/s效率。让我们先看看这两个实现。我将使用它作为示例运行的列表：

my_list = [1, 2, 3, 4, 4, 5, 4, 3, 2]

使用

collections.Counter()

：

from collections import Counter
d = Counter(my_list)

使用

collections.defaultdict()

创建我自己的计数器：

from collections import defaultdict
d = defaultdict(int)
for i in [1, 2, 3, 4, 4, 5, 4, 3, 2]: 
    d[i] += 1

如您所见，

collections.Counter()

更具可读性

让我们看看使用

timeit

的效率：

• 在 Python 2.7中：

  mquadri$ python -m "timeit" -c "from collections import defaultdict" "d=defaultdict(int)" "for i in [1, 2, 3, 4, 4, 5, 4, 3, 2]: d[i] += 1"
  100000 loops, best of 3: 2.95 usec per loop
  
  mquadri$ python -m "timeit" -c "from collections import Counter" "Counter([1, 2, 3, 4, 4, 5, 4, 3, 2])"
  100000 loops, best of 3: 6.5 usec per loop
  

  collection.Counter()

  实现比自己的代码慢2倍。

• 在 Python 3中：

  mquadri$ python3 -m "timeit" -c "from collections import defaultdict" "d=defaultdict(int)" "for i in [1, 2, 3, 4, 4, 5, 4, 3, 2]: d[i] += 1"
  100000 loops, best of 3: 3.1 usec per loop
  
  mquadri$ python3 -m "timeit" -c "from collections import Counter" "Counter([1, 2, 3, 4, 4, 5, 4, 3, 2])"
  100000 loops, best of 3: 5.57 usec per loop
  

  collections.Counter()

  比自己的代码快两倍。