Python中冷门但非常好用的内置函数

　　Python中有许多内置函数,不像print、len那么广为人知,但它们的功能却异常强大,用好了可以大大提高代码效率，同时提升代码的简洁度，增强可阅读性
　　Counter
　　collections在python官方文档中的解释是High-performance container datatypes，直接的中文翻译解释高性能容量数据类型。这个模块实现了特定目标的容器，以提供Python标准内建容器 dict , list , set , 和 tuple 的替代选择。在python3.10.1中它总共包含以下几种数据类型：
　　容器名简介
　　namedtuple() 创建命名元组子类的工厂函数
　　deque 类似列表(list)的容器，实现了在两端快速添加(append)和弹出(pop)
　　ChainMap 类似字典(dict)的容器类，将多个映射集合到一个视图里面
　　Counter 字典的子类，提供了可哈希对象的计数功能
　　OrderedDict 字典的子类，保存了他们被添加的顺序
　　defaultdict 字典的子类，提供了一个工厂函数，为字典查询提供一个默认值
　　UserDict 封装了字典对象，简化了字典子类化
　　UserList 封装了列表对象，简化了列表子类化
　　UserString 封装了字符串对象，简化了字符串子类化
　　其中Counter中文意思是计数器，也就是我们常用于统计的一种数据类型，在使用Counter之后可以让我们的代码更加简单易读。Counter类继承dict类，所以它能使用dict类里面的方法
　　举例
　　#统计词频
　　fruits = [＂apple＂, ＂peach＂, ＂apple＂, ＂lemon＂, ＂peach＂, ＂peach＂]
　　result = {}
　　for fruit in fruits:
　　if not result.get(fruit):
　　result[fruit] = 1
　　else:
　　result[fruit] += 1
　　print(result)
　　#{＂apple＂: 2, ＂peach＂: 3, ＂lemon＂: 1}下面我们看用Counter怎么实现：
　　from collections import Counter
　　fruits = [＂apple＂, ＂peach＂, ＂apple＂, ＂lemon＂, ＂peach＂, ＂peach＂]
　　c = Counter(fruits)
　　print(dict(c))
　　#{＂apple＂: 2, ＂peach＂: 3, ＂lemon＂: 1}显然代码更加简单了，也更容易阅读和维护了。
　　elements()
　　返回一个迭代器，其中每个元素将重复出现计数值所指定次。元素会按首次出现的顺序返回。如果一个元素的计数值小于1，elements()将会忽略它。
　　>>> c = Counter(a=4, b=2, c=0, d=-2)
　　>>> sorted(c.elements())
　　[＂a＂, ＂a＂, ＂a＂, ＂a＂, ＂b＂, ＂b＂]most_common([n])
　　返回一个列表，其中包含n个最常见的元素及出现次数，按常见程度由高到低排序。如果n被省略或为None，most_common()将返回计数器中的所有元素。计数值相等的元素按首次出现的顺序排序：
　　>>> Counter(＂abracadabra＂).most_common(3)
　　[(＂a＂, 5), (＂b＂, 2), (＂r＂, 2)]这两个方法是Counter中最常用的方法，其他方法可以参考 python3.10.1官方文档
　　实战
　　Leetcode 1002.查找共用字符
　　给你一个字符串数组words，请你找出所有在words的每个字符串中都出现的共用字符（包括重复字符），并以数组形式返回。你可以按任意顺序返回答案。
　　输入：words = [＂bella＂, ＂label＂, ＂roller＂]
　　输出：[＂e＂, ＂l＂, ＂l＂]
　　输入：words = [＂cool＂, ＂lock＂, ＂cook＂]
　　输出：[＂c＂, ＂o＂]看到统计字符，典型的可以用Counter完美解决。这道题是找出字符串列表里面每个元素都包含的字符，首先可以用Counter计算出每个元素每个字符出现的次数，依次取交集最后得出所有元素共同存在的字符，然后利用elements输出共用字符出现的次数
　　class Solution:
　　def commonChars(self, words: List[str]) -> List[str]:
　　from collections import Counter
　　ans = Counter(words[0])
　　for i in words[1:]:
　　ans &= Counter(i)
　　return list(ans.elements())提交一下，发现83个测试用例耗时48ms，速度还是不错的
　　sorted
　　在处理数据过程中，我们经常会用到排序操作，比如将列表、字典、元组里面的元素正/倒排序。这时候就需要用到sorted()，它可以对任何可迭代对象进行排序，并返回列表
　　对列表升序操作：
　　a = sorted([2, 4, 3, 7, 1, 9])
　　print(a)
　　# 输出：[1, 2, 3, 4, 7, 9]对元组倒序操作：
　　sorted((4,1,9,6),reverse=True)
　　print(a)
　　# 输出：[9, 6, 4, 1]使用参数：key，根据自定义规则，按字符串长度来排序：
　　fruits = [＂apple＂, ＂watermelon＂, ＂pear＂, ＂banana＂]
　　a = sorted(fruits, key = lambda x : len(x))
　　print(a)
　　# 输出：[＂pear＂, ＂apple＂, ＂banana＂, ＂watermelon＂]all
　　all() 函数用于判断给定的可迭代参数iterable中的所有元素是否都为 TRUE，如果是返回 True，否则返回 False。元素除了是 0、空、None、False外都算True。注意：空元组、空列表返回值为True。
　　>>> all([＂a＂, ＂b＂, ＂c＂, ＂d＂]) # 列表list，元素都不为空或0
　　True
　　>>> all([＂a＂, ＂b＂, ＂＂, ＂d＂]) # 列表list，存在一个为空的元素
　　False
　　>>> all([0, 1，2, 3]) # 列表list，存在一个为0的元素
　　False
　　>>> all((＂a＂, ＂b＂, ＂c＂, ＂d＂)) # 元组tuple，元素都不为空或0
　　True
　　>>> all((＂a＂, ＂b＂, ＂＂, ＂d＂)) # 元组tuple，存在一个为空的元素
　　False
　　>>> all((0, 1, 2, 3)) # 元组tuple，存在一个为0的元素
　　False
　　>>> all([]) # 空列表
　　True
　　>>> all(()) # 空元组
　　Trueany函数正好和all函数相反：判断一个tuple或者list是否全为空，0，False。如果全为空，0，False，则返回False；如果不全为空，则返回True。
　　F-strings
　　在python3.6.2版本中，PEP 498提出一种新型字符串格式化机制，被称为 ＂字符串插值＂ 或者更常见的一种称呼是F-strings，F-strings提供了一种明确且方便的方式将python表达式嵌入到字符串中来进行格式化：
　　s1=＂Hello＂
　　s2=＂World＂
　　print(f＂{s1} {s2}!＂)
　　# Hello World!在F-strings中我们也可以执行函数：
　　def power(x):
　　return x*x
　　x=4
　　print(f＂{x} * {x} = {power(x)}＂)
　　# 4 * 4 = 16而且F-strings的运行速度很快，比传统的%-string和str.format()这两种格式化方法都快得多，书写起来也更加简单。
　　本文主要讲解了python几种冷门但好用的函数，更多内容以后会陆陆续续更新~
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