最近折腾索引引擎以及数据统计方面的工作比较多, 与 python 字典频繁打交道, 至此整理一份此方面 api 的用法与坑法备案.
索引引擎的基本工作原理便是倒排索引, 即将一个文档所包含的文字反过来映射至文档; 这方面算法并没有太多花样可言, 为了增加效率, 索引数据尽可往内存里面搬, 此法可效王献之习书法之势, 只要把十八台机器内存全部塞满, 那么基本也就功成名就了. 而基本思路举个简单例子, 现在有以下文档 (分词已经完成) 以及其包含的关键词
doc_a: [word_w, word_x, word_y] doc_b: [word_x, word_z] doc_c: [word_y]
将其变换为
word_w -> [doc_a] word_x -> [doc_a, doc_b] word_y -> [doc_a, doc_c] word_z -> [doc_b]
写成 Python 代码, 便是
doc_a = {'id': 'a', 'words': ['word_w', 'word_x', 'word_y']}
doc_b = {'id': 'b', 'words': ['word_x', 'word_z']}
doc_c = {'id': 'c', 'words': ['word_y']}
docs = [doc_a, doc_b, doc_c]
indices = dict()
for doc in docs:
for word in doc['words']:
if word not in indices:
indices[word] = []
indices[word].append(doc['id'])
print indices
不过这里有个小技巧, 就是对于判断当前词是否已经在索引字典里的分支
if word not in indices: indices[word] = []
可以被 dict 的 setdefault(key, default=None) 接口替换. 此接口的作用是, 如果 key 在字典里, 那么好说, 拿出对应的值来; 否则, 新建此 key , 且设置默认对应值为 default . 但从设计上来说, 我不明白为何 default 有个默认值 None , 看起来并无多大意义, 如果确要使用此接口, 大体都会自带默认值吧, 如下
for doc in docs:
for word in doc['words']:
indices. setdefault(word, []) .append(doc['id'])
这样就省掉分支了, 代码看起来少很多.
不过在某些情况下, setdefault 用起来并不顺手: 当 default 值构造很复杂时, 或产生 default 值有副作用时, 以及一个之后会说到的情况; 前两种情况一言以蔽之, 就是 setdefault 不适用于 default 需要惰性求值的场景. 换言之, 为了兼顾这种需求, setdefault 可能会设计成
def setdefault(self, key, default_factory):
if key not in self:
self[key] = default_factory()
return self[key]
倘若真如此, 那么上面的代码应改成
for doc in docs:
for word in doc['words']:
indices.setdefault(word, list ).append(doc['id'])
不过实际上有其它替代方案, 这个最后会提到.
如果说上面只是一个能预见但实际上可能根本不会遇到的 API 缺陷, 那么下面这个就略打脸了.
考虑现在要进行词频统计, 即一个词在文章中出现了多少次, 如果直接拿 dict 来写, 大致是
def word_count(words):
count = dict()
for word in words:
count.setdefault(word, 0) += 1
return count
print word_count(['hiiragi', 'kagami', 'hiiragi', 'tukasa', 'yosimizu', 'kagami'])
当你兴致勃勃地跑起上面代码时, 代码会以迅雷不及掩脸之势把异常甩到你鼻尖上 --- 因为出现在 += 操作符左边的 count.setdefault(word, 0) 在 Python 中不是一个左值. 怎样, 现在开始念叨 C艹 类型体系的好了吧.
本文档主要讲述的是Matlab语言的特点；Matlab具有用法简单、灵活、程式结构性强、延展性好等优点，已经逐渐成为科技计算、视图交互系统和程序中的首选语言工具。特别是它在线性代数、数理统计、自动控制、数字信号处理、动态系统仿真等方面表现突出，已经成为科研工作人员和工程技术人员进行科学研究和生产实践的有利武器。希望本文档会给有需要的朋友带来帮助；感兴趣的朋友可以过来看看
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因为 Python 把默认的字面常量 {} 等价于 dict() 就认为 dict 是银弹的思想是要不得的; Python 里面各种数据结构不少, 解决统计问题, 理想的方案是 collections.defaultdict 这个类. 下面的代码想必看一眼就明白
from collections import defaultdict
doc_a = {'id': 'a', 'words': ['word_w', 'word_x', 'word_y']}
doc_b = {'id': 'b', 'words': ['word_x', 'word_z']}
doc_c = {'id': 'c', 'words': ['word_y']}
docs = [doc_a, doc_b, doc_c]
indices = defaultdict(list)
for doc in docs:
for word in doc['words']:
indices[word].append(doc['id'])
print indices
def word_count(words):
count = defaultdict(int)
for word in words:
count[word] += 1
return count
print word_count(['hiiragi', 'kagami', 'hiiragi', 'tukasa', 'yosimizu', 'kagami'])
完满解决了之前遇到的那些破事.
此外 collections 里还有个 Counter , 可以粗略认为它是 defaultdict(int) 的扩展.
