详解Python中非常好用的计数器Counter
详解Python中非常好用的计数器Counter
Counter简介
Counter是Python内置模块collections中的一个计数器工具，可以方便快捷地计数。
Counter是字典dict的子类，用于计数可哈希（hashable）对象。（Python中实现了魔法方法__hash__的对象是hashable对象，关于可哈希和不可哈希，可以自行搜索了解，后面有时间我可以再专门写文章详细介绍）
Counter是一个多项集，元素被存储为字典的键，元素的计数被存储为字典的值。计数可以是任何整数，包括零或负数。（甚至也可以是小数，不过本文不对此展开讨论。）
Counter计数器的优点：
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用法简单：它可以通过一个可迭代对象（iterable）来初始化，用一个映射（mapping）对象（包括Counter本身）来初始化，用键值对来初始化，或者直接创建一个空的Counter实例。
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访问不存在的元素不报错：Counter对象的接口类似于字典，不同的是，如果查询的键不在Counter中，它会返回0，而不是抛出KeyError异常。相当于对任意键都有一个默认值0，这可以在一些遍历搜索的代码中避免程序报错。（严格来说，不报错有利有弊，不过在计数这种场景利大于弊，程序设计团队肯定也权衡过。）
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支持的方法很多：作为dict的子类，Counter继承了dict的大部分方法，此外还实现了一些非常便利的方法。Counter也可以转换成列表、集合、字典等Python内置数据类型，从而使用这些数据类型的方法，如切片操作等。
接下来，本文将详细对Counter的各种特性和功能进行逐一介绍。
计数器功能实现
假设要统计一个列表[1, 2, 3, 4, 5, 1, 2, 3]中各元素出现的次数，可以利用字典，用如下代码实现。
# coding=utf-8
nums = [1, 2, 3, 4, 5, 1, 2, 3]
result = dict()
for n in nums:
if n not in result:
result[n] = 1
else:
result[n] += 1
print(result)
Output：
{1: 2, 2: 2, 3: 2, 4: 1, 5: 1}
上面的代码中我们自己新建了一个字典，将待计数的列表nums中的元素作为字典的键，遍历nums，对每个元素进行计数。
Counter的计数功能就类似于上面的代码，创建一个Counter对象即可完成计数。
from collections import Counter
nums = [1, 2, 3, 4, 5, 1, 2, 3]
print(Counter(nums))
Output：
Counter({1: 2, 2: 2, 3: 2, 4: 1, 5: 1})
可以看到，Counter封装了计数功能，只需要把待计数的数据传给Counter计数器，它即可立即返回一个计数器对象，完成对元素的计数。
在需要计数时，可以直接调用Counter来使用，不用再自己写计数的代码。虽然自己写代码也并不复杂，但是更关键的是，Counter除了可以完成计数，还实现了一些非常好用的方法，方便我们对计数器进行更丰富的处理和解析。
Counter初始化的几种方式
# 创建一个空计数器，然后用字典的方式给计数器添加值
c = Counter()
c['ai'] = 100
print(c)
# 实例化时将可迭代对象传入Counter
c1 = Counter('pythoncode')
print(c1)
# 实例化时将映射对象传入Counter
c2 = Counter({'a': 5, 'b': 2, 'c': 1})
print(c2)
# 实例化时将键值对传入Counter
c3 = Counter(A=1, B=2, C=5, D=6, E=7)
print(c3)
Output：
Counter({'ai': 100})
Counter({'o': 2, 'p': 1, 'y': 1, 't': 1, 'h': 1, 'n': 1, 'c': 1, 'd': 1, 'e': 1})
Counter({'a': 5, 'b': 2, 'c': 1})
Counter({'E': 7, 'D': 6, 'C': 5, 'B': 2, 'A': 1})
在实例化Counter时，可以传入可迭代对象（如字符串、列表），映射类型对象（如字典），键值对等。
访问Counter中不存在的元素
如果访问字典中不存在的键，会报错KeyError。例如：
t_dict = {'A': 0, 'K': 3, 'Q': 3, 'J': 1}
print(t_dict['KING'])
Output：
Traceback (most recent call last):
File "..\counter_demo.py", line 36, in
print(t_dict['KING'])
KeyError: 'KING'
在Counter中访问不存在的元素时，会返回0。（这相当于字典用setdefault(key, value)设置了默认值，通过魔法方法__missing__实现。）
t_counter = Counter({'A': 0, 'K': 3, 'Q': 3, 'J': 1})
print(t_counter['KING'])
Output：
0
对于计数器中不存在的元素，返回的计数值为0，这比较符合生活常识，比报错KeyError友好很多，在一些代码中也有好处。
此外，前面提到过，Counter中的计数还可以是负数，通常情况，计数不会有负数，不过负数也不是完全没有用处，对于一些特殊场景，如需要记录类似“欠账”的情况，负数也可以派上用场。
这里还有一个注意点，Counter中某元素计数为0和Counter中不存在某元素，返回值都为0，代码处理（如访问元素的计数值、执行自增操作等）没有差别，但本质上并不一样，一种是Counter存在该元素，一种是Counter中不存在该元素。
也就是说，如果把Counter中的一个元素的计数值改成0，并不代表从Counter中删除了该元素。
t_counter['J'] = 0
print(t_counter)
print('J' in t_counter)
print('KING' in t_counter)
Output：
Counter({'K': 3, 'Q': 3, 'A': 0, 'J': 0})
True
False
要将元素从Counter中删除，跟字典删除方法相同，使用del关键字。
del t_counter['J']
print(t_counter)
print('J' in t_counter)
Output：
Counter({'K': 3, 'Q': 3, 'A': 0})
False
Counter支持的方法
Counter继承了字典的大部分方法，可以直接使用，如常用的keys()、values()、items()，还有copy()、clear()、pop()等等，就不逐一例举了。
本章节主要介绍Counter支持的一些附加方法。
elements(): 返回一个迭代器，其中每个元素都重复计数值所指定的次数。相同的元素会集中在一起，不同元素会按首次出现的顺序排列，如果一个元素的计数值小于1，elements()会将其忽略。
c_counter = Counter(['red', 'pink', 'yellow', 'blue', 'yellow', 'blue', 'pink', 'blue'])
print(c_counter.elements())
print(list(c_counter.elements()))
Output：
['red', 'pink', 'pink', 'yellow', 'yellow', 'blue', 'blue', 'blue']
most_common([n]): 返回一个列表，包含计数值最大的n个元素及其计数，按计数值从高到低排序，如果计数值相等，按元素首次出现的顺序排列。如果n为None（不传值或传None），返回计数器中的所有元素。
c_counter = Counter(['red', 'pink', 'yellow', 'blue', 'yellow', 'blue', 'pink', 'blue'])
print(c_counter.most_common())
print(c_counter.most_common(2))
Output：
[('blue', 3), ('pink', 2), ('yellow', 2), ('red', 1)]
[('blue', 3), ('pink', 2)]
subtract([iterable-or-mapping]): 减去一个可迭代对象或映射对象（包含Counter）中的元素（个数）。具体执行时将每个元素的计数值减去传入元素的计数值，输入输出都可以是0或负数。如果是不存在的元素，用0减。结果中元素的顺序按计数值从高到低排序，如果计数值相等，按元素首次出现的顺序排列。（可以发现，从文章开头，除elements()外，都是按这种顺序排序，本文后面的结果也都是按这种顺序。）
c_counter = Counter(['red', 'pink', 'yellow', 'blue', 'yellow', 'blue', 'pink', 'blue'])
print(c_counter)
ls = ['blue', 'yellow']
c_counter.subtract(ls) # 减一个列表
print(c_counter)
dt = {'pink': 1, 'red': 1, 'green': 1}
c_counter.subtract(dt) # 减一个字典
print(c_counter)
c2_counter = Counter({'blue': 1, 'yellow': 2, 'green': 3})
c_counter.subtract(c2_counter) # 减另一个Counter
print(c_counter)
Output：
Counter({'blue': 3, 'pink': 2, 'yellow': 2, 'red': 1})
Counter({'pink': 2, 'blue': 2, 'red': 1, 'yellow': 1})
Counter({'blue': 2, 'pink': 1, 'yellow': 1, 'red': 0, 'green': -1})
Counter({'pink': 1, 'blue': 1, 'red': 0, 'yellow': -1, 'green': -4})
update([iterable-or-mapping]): 加上一个可迭代对象或映射对象（包含Counter）中的元素（个数）。具体执行时将每个元素的计数值加上传入元素的计数值，输入和输出都可以是0或负数。
c_counter.update(ls) # 加一个列表
print(c_counter)
c_counter.update(dt) # 加一个字典
print(c_counter)
c_counter.update(c2_counter) # 加另一个Counter
print(c_counter)
Output：
Counter({'blue': 2, 'pink': 1, 'red': 0, 'yellow': 0, 'green': -4})
Counter({'pink': 2, 'blue': 2, 'red': 1, 'yellow': 0, 'green': -3})
Counter({'blue': 3, 'pink': 2, 'yellow': 2, 'red': 1, 'green': 0})
Counter的subtract()和update()是一对互逆的方法，类似于字典的update()，不过Counter中是计数值的相加或相减，而非更新替换。
此外，可迭代对象应当是一个元素序列，不能是一个(key, value)对组成的序列，那样会将整个序列当成一个整体元素处理。
total(): 返回计数器中总的计数值，此方法从Python3.10开始支持，更早的版本不支持。
c_counter = Counter(['red', 'pink', 'yellow', 'blue', 'yellow', 'blue', 'pink', 'blue'])
print(c_counter)
print(c_counter.total())
Output：
Counter({'blue': 3, 'pink': 2, 'yellow': 2, 'red': 1})
8
Counter的算术运算
cnt1 = Counter({'red': 3, 'green': 2, 'blue': 1})
cnt2 = Counter({'red': 1, 'green': 2, 'blue': 3})
print(cnt1 + cnt2)
print(cnt1 - cnt2)
Output：
Counter({'red': 4, 'green': 4, 'blue': 4})
Counter({'red': 2})
两个Counter计数器相加或相减，会将计数器中各元素的计数值进行加减，得到一个新的Counter计数器。
结果中只保留计数大于0的元素，也就是说算术运算前的计数器中可以有0或负数，但结果中不会保留0和负数。
Counter的交并运算
cnt1 = Counter({'red': 3, 'green': 2, 'blue': 1})
cnt2 = Counter({'red': 1, 'green': 2, 'blue': 3})
print(cnt1 | cnt2) # 并集
print(cnt1 & cnt2) # 交集
Output：
Counter({'red': 3, 'blue': 3, 'green': 2})
Counter({'green': 2, 'red': 1, 'blue': 1})
Counter的并集运算使用逻辑或的符号 | ，交集使用逻辑与的符号 & 。这里要注意，用Python的关键字 or 和 and 计算的结果不一样，or 和 and 会依次判断两个Counter是否为True，做的是逻辑运算不是交并运算。
计算并集时，结果取相同元素在两个Counter中计数值较大的计数，计算交集时，结果取相同元素在两个Counter中计数值较小的计数。
Counter的比较运算
cnt3 = Counter({'red': 20, 'green': 10, 'blue': 0})
cnt4 = Counter({'red': 20, 'green': 10})
print(cnt3 == cnt4)
print(cnt4 < cnt3)
Output：
True
False
Counter之间可以进行比较运算，支持 ==, !=, <, <=, >, >= 。在比较时，如果不存在的元素，会用计数0进行比较，所以上面的cnt3和cnt4相等。对于小于，只要Counter中有一个元素的计数值小于另一个Counter，其他元素的计数值可以相等，此时会返回True。大于同理。
比较运算从Python3.10开始支持，更早的版本不支持。
参考文档：https://docs.python.org/zh-cn/3/library/collections.html#counter-objects
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详解Python中的排列组合生成器
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