如何在python中引入高性能数据类型？1.Counter

Counter是dictionary对象的子类。collections模块中的counter（）函数接受Iterable，例如list或tuple，并返回counter字典。字典的键将是Iterable的唯一元素，每个键的值将是Iterable中元素的计数。

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2.Defaultdict

此函数的工作原理与普通的Python字典完全相同，另外一个优点是当您试图访问一个不存在的密钥时，它不会抛出错误。

相反，它使用默认值初始化密钥。默认值是在创建defaultdict对象时根据作为参数传递的数据类型自动设置的。

3.Deque

队列是计算机科学中遵循先进先出原理的一种基本数据结构。简而言之，这意味着添加到队列的第一个对象也必须是要删除的第一个对象。我们只能在队列前面插入内容，只能从后面删除内容—在队列中间什么也做不了。集合库的Deque实现了该函数的优化版本。此实现的一个关键特性是保持队列大小，即如果队列的大大小设置为10，则deque将根据FIFO原则添加和删除元素，以保持大大小为10。这是迄今为止Python中队最好的实现。

在Python中创建常规元组时，它们的元素是通用的和未命名的。这迫使您记住每个元组元素的确切索引。Namedtuple就是这个问题的解决方案。

Namedtule（）返回一个元组，其中每个位置的名称是固定的，而Namedtule对象的名称是通用的。要使用namedtuple，首先为它创建一个模板。下面的代码创建一个名为“person”的命名元组模板，该模板具有“name”、“age”和“job”参数。

新闻标题：python数据分析实例如何在python中引入高性能数据类型？-创新互联
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