Python collections.Counter（）运行时

Question

我只是遇到一个问题，我需要将一个列表（例如l = [1、2、3、4]）放入一个dic，例如{1：1、2：1、3：1、4：1}。 我只想知道是应该使用collections.Counter（）还是自己编写一个循环来执行此操作。 内置方法比自己编写循环快吗？

Answer 1

您始终可以使用timeit模块测试是否更快。 在Python 3中， Counter对象提高了C性能，并且确实非常快：

>>> 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。

就是说，除非您在代码的性能关键部分中进行计数，否则请着重于可读性和可维护性，在这方面， Counter()胜过您自己编写的代码。

除此之外， Counter()对象还提供了词典基础上的功能：它们可以被视为多集 （您可以对计数器进行加或减，并产生并集或交集），并且它们可以有效地按计数为您提供前N个元素。

Answer 2

这取决于可读性与效率 。 让我们先看看两个实现。 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()速度是自己代码的两倍 。