Python进阶（九）常⽤⾼级函数Counter、defaultdict、nametupl。。。
⽂章⽬录
  使⽤⾼级函数在很多时候会减少⾃⼰的代码开发。
Counter计数器
  Counter是⼀个简单的计数器，例如统计字符出现的个数。Counter类继承dict类，所以它能使⽤dict类⾥⾯的⽅法。
1. 对iterable进⾏计数
  使⽤Counter可以很⽅便地统计出每个元素出现的次数：
  上述实现当然可以使⽤dict或者for循环来实现，但是使⽤Counter会更⽅便⼀点。
2. update往Counter新增内容
  使⽤update可以往Counter新增内容
3. 像字典⼀样输出key/value
  可以像字典⼀样，遍历输出key/value：
4. 输出最⾼频率的数据
  除此之外还有⼀个功能，很⽅便的输出最⾼频率的数据，⽐如到出现次数最⾼的前三个的内容：
defaultdict
  使⽤dict时，如果引⽤的key不存在，就会抛出KeyError。如果希望key不存在时，返回⼀个默认值，就可以⽤defaultdict。它是⼀个带默认值的字典。当然你也可以使⽤以下语句来对字典初始化：
if key not in d:
d[key]=0
d[key]=[]
d[key]+=3
d[key].append(123)
  除了在Key不存在时返回默认值，defaultdict的其他⾏为跟dict是完全⼀样的。defaultdict的语法为：
语法：dict =defaultdict(factory_function)
  factory_function可以是str、int、list、set，可以省略初始化。
1. 默认的value为int类型
  默认的value为int类型，直接加数字：
2. 设置value为None
import collections
x = collections.defaultdict(lambda:'N/A')
x['key1']='abc'
print(x['key1'])# >>> abc
print(x['key2'])# >>> N/A
3. 默认的value为list类型
  默认的value为list类型，直接添加元素：
namedtuple
collections.namedtuple(typename, field_ names,*, verbose=False,
rename=False, module=None)
  namedtuple是⼀个函数，它⽤来创建⼀个⾃定义的tuple对象，并且规定了tuple元素的个数，并可以⽤属性⽽不是索引来引⽤tuple的某个元素。
  这样⼀来，我们⽤nametuple可以很⽅便地定义⼀种数据类型，它具备tuple的不变性，⼜可以根据属性来引⽤。
import collections
Point = collections.namedtuple('Point',['x'，'y'])
P = Point(1,2)
print(P.x)# >>> 1
print(P.y)# >>> 2
PP = Point(x=3， y=4)
print(PP.x)## >>> 3
print(PP.y)## >>> 4
  namedtuple的属性值不能更改，否者会报错。⽐如设置PP.x=10这样的语句就会报错。
map、reduce、filter函数
  map、reduce、filter是针对序列操作的函数。
map
  map(function, iterable, ...)给序列的每个元素应⽤⼀个函数，返回⼀个迭代器。
  map返回的并不是⼀个真正的list，⽽是⼀个可遍历的对象。想要看起内容的话，可以使⽤list将函数其转化为⼀个list。reduce
  reduce(function, iterable)使⽤function(x, y)函数，将序列缩减成1个元素结果。
filter
  filter(function, iterable)使⽤返回bool的function对序列过滤，返回满⾜条件的结果。
  filter(function, iterable)的返回result也是⼀个可遍历的对象，我们可以使⽤list将其转化为可打印的对象。
groupby函数
  groupby是类似SQL中groupby的聚合函数(但只会相邻相同元素聚合)。按照指定key进⾏数据分组，语法：groupby(iterable, key=None)
构建⼀个数据，是个list，每个list⾥⾯是⼀个字典，包括⽂章的id、title、和分类。
  如果想要按照category将⽂章聚合在⼀起，怎么操作呢？当然可以使⽤for循环加⼀个字典实现，但是groupby会更⽅便⼀点。  但是python中的groupby只能实现相邻元素相同的聚合，因此我们⾸先需要对它进⾏排序：groupby是什么函数
  使⽤groupby聚合：

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