Effective Python 第2版――Pythonプログラムを改良する90項目が本当にすばらしいので泣きながら読み進めています。
その中に、dictの欠損キーに対する対処方法の項目があったため、詳細内容は本書を読んで頂きたいのですが、それぞれの処理時間が気になったため計測しました。
今回はかなり簡単ですが、ある文字列の出現文字をカウントする処理を書きます。
実行環境はGoogle Colabのデフォルトです。
まず必要なライブラリをインポートします。
importtime,defaultdict適当な文字列を集計用の対象にします。
target='super_string_of_my_passages. but this does not make sense at all. because this is nothing'なお最後に、出現数でsortしたkey-valueを出力しており、想定される結果は以下です。
[('s', 13),
(' ', 12),
('e', 8),
('t', 7),
('a', 6),
('i', 5),
('n', 5),
('_', 4),
('o', 4),
('u', 3),
('g', 3),
('h', 3),
('p', 2),
('r', 2),
('m', 2),
('.', 2),
('b', 2),
('l', 2),
('f', 1),
('y', 1),
('d', 1),
('k', 1),
('c', 1)]
if文でinを使った場合
if文でキーが存在するかチェックし、Trueを返すin式を使うことで欠損キーに初期値を与える。おそらく最初に考えつくシンプルな方法。
%%timeranking={}forkeyintarget:ifkeyinranking.keys():count=ranking[key]else:count=0ranking[key]=count+1sorted(ranking.items(),key=lambdax:x[1],reverse=True)CPU times: user 45 µs, sys: 9 µs, total: 54 µs
Wall time: 56.3 µs
try文でKeyErrorを使った場合
try-except文を使って、エラーの原因であるKeyErrorを想定されるエラーとしてハンドリングする。
%%timeranking={}forkeyintarget:try:count=ranking[key]exceptKeyError:count=0ranking[key]=count+1sorted(ranking.items(),key=lambdax:x[1],reverse=True)
CPU times: user 59 µs, sys: 11 µs, total: 70 µs
Wall time: 78.2 µs
getメソッドを使った場合
組み込み型dictに用意されているgetメソッドを使う。
%%timeranking={}forkeyintarget:count=ranking.get(key,0)ranking[key]=count+1sorted(ranking.items(),key=lambdax:x[1],reverse=True)CPU times: user 43 µs, sys: 8 µs, total: 51 µs
Wall time: 53.6 µs
defaultdictを使った場合
%%timeranking=defaultdict(int)forsintarget:ranking[s]+=1sorted(ranking.items(),key=lambdax:x[1],reverse=True)CPU times: user 36 µs, sys: 8 µs, total: 44 µs
Wall time: 47.2 µs
結論
defaultdictがイイかも！(*^^)
*defaultdictは万能ではなく想定しないエラーの原因にもなり得るため注意して使う。
参考: (http://yoshidabenjiro.hatenablog.com/entry/2017/09/05/012828)
番外編
本書で扱われてる手法は以上ですが、
おいおいこんな処理ならあいつを使ってもええがな！忘れてまへんか〜？
と突っ込まれそうなので番外編として記します。
このような単純なケースではcollectionsライブラリのCounterクラスを使ってもいいと思います。
各要素における出現回数をカウントしてくれる便利なものです。
なお個数順にsortしてくれるmost_commonメソッドが用意されているのでそれを使います。
fromcollectionsimportCounter%%timeranking=Counter(target)ranking.most_common()CPU times: user 53 µs, sys: 0 ns, total: 53 µs
Wall time: 56.5 µs
ありがとうございました！