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def getRows():
names = ["A", "B"]
rows = [
[1, 'm'],
[2, 'm'],
[3, 'q'],
[3, 'q'],
[2, 'q'],
[1, 's'],
[4, 's'],
[2, 's'],
[1, 's'],
[3, 'm']
]
rs = []
for row in rows:
rs.append(dict(zip(names, row)))
return rs
def count():
rs = getRows()
# 取所有B=m的行
rs = [r for r in rs if r["B"] == 'm']
rs = sorted(rs, key=lambda r: r["B"])
# 计算数量
result = {}
for r in rs:
if r["A"] in result:
result[r["A"]] += 1
else:
result[r["A"]] = 1
return result
print count()
简单谈谈Python中函数的可变参数
在Python中定义函数，可以用必选参数、默认参数、可变参数和关键字参数，这4种参数都可以一起使用，或者只用其中某些，但是请注意，参数定义的顺序必须是：必选参数、默认参数、可变参数和关键字参数。
可变参数( * )
可变参数，顾名思义，它的参数是可变的，比如列表、字典等。如果我们需要函数处理可变数量参数的时候，就可以使用可变参数。
我们在查看很多Python源码时，经常会看到 某函数(*参数1, **参数2)这样的函数定义，这个*参数和**参数就是可变参数，一时会让人有点费解。其实只要把函数可变参数的定义搞清楚了，就不难理解了。
当我们不知道需要用几个参数来定义函数的时候，可变参数就可以大展手脚了。
在Python里，带 * 的参数就是用来接受可变数量参数的。
如果一个函数定义如下：
def functionTest(*args):
....
....
....
调用时我们可以的这样调用：
functionTest(1)
或者
functionTest(1,2)
或者
functionTest(1,2,3)
后面可以传入多个参数。
看段实例代码，观察下*是怎么具体应用的吧：
def get_sum(*numbers):
sum = 0
for n in numbers:
sum += n
return sum
#在这里写下你的代码来调用get_sum来求5个数字的和，并输出这个结果
print (get_sum(1,2,3,4,5))
结果会是什么呢？大家可以自己动手操作起来看下，以就是关于Python中函数可变参数的全部内容，希望这篇文章对大家学习或使用python能有所帮助
包括y的话：
def qh2(x, y, z):
result = 0
for i in range(x, y+1, z):
result += i
return result
1、complex()
返回一个形如 a+bj 的复数，传入参数分为三种情况：
参数为空时，返回0j；参数为字符串时，将字符串表达式解释为复数形式并返回；参数为两个整数(a,b)时，返回 a+bj；参数只有一个整数 a 时，虚部 b 默认为0，函数返回 a+0j。
2、dir()
不提供参数时，返回当前本地范围内的名称列表；提供一个参数时，返回该对象包含的全部属性。
3、divmod(a,b)
a -- 代表被除数，整数或浮点数；b -- 代表除数，整数或浮点数；根据 除法运算 计算 a,b 之间的商和余数，函数返回一个元组(p,q) ，p 代表商 a//b ，q 代表余数 a%b。
4、enumerate(iterable,start=0)
iterable -- 一个可迭代对象，列表、元组序列等；start -- 计数索引值，默认初始为0‘该函数返回枚举对象是个迭代器，利用 next() 方法依次返回元素值，每个元素以元组形式存在，包含一个计数元素(起始为 start )和 iterable 中对应的元素值。
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~
此刻的心情：
2018年五一后入职新公司做项目实施，一直忙碌着公司的项目；国庆后更是被调到东莞支援项目，工作时间真的成了996了，唯一休息的一天也懒的出去。看看电影、洗洗衣服、与小棉袄视频下、学习学习Python也还挺有趣，也很充实。
Python中range()函数的用法
1、函数原型：range（start， end， scan)：
参数含义：
start:计数从start开始。默认是从0开始。
例如range（5）等价于range（0， 5）; end:技术到end结束，但不包括end.
例如：range（0， 5） 是[0, 1, 2, 3, 4]没有5 scan：每次跳跃的间距，默认为1。
例如：range（0， 5） 等价于 range(0, 5, 1)
2、python中的range()函数的功能很强大，所以我觉得很有必要和大家分享一下，就好像其API中所描述的：
If you do need to iterate over a sequence of numbers, the built-in function range() comes in handy. It generates arithmetic progressions
--有道翻译的结果：如果确实需要迭代一组数字，那么内置函数range()就派上用场了。它生成算术级数。
3、实例调用
#r如果你需要遍历一个数字序列，可以使用内置函数range()
#1、下面遍历一个列表
the_count=[1,2,3,4,5,6]
for number in the_count:
print("this is count %d" % number)
print("--------------------")
#2、遍历一个混合列表
list=[1,2,3,4,"zll",5,6,"hello",7,8.9]
for i in range(len(list)):
print (list[i],end="、")
print("\n--------------------")
#3、用range()函数生成一个列表
for i in range(5):
print(i,end="、")
print("\n--------------------")
#4、range(10),其中参数10代表：从0到10的一个序列，当然不包含10
print("range(10)表示：" ,range(10))
listA=[i for i in range(10)] print(listA)
print("--------------------")
#5、我们也可以自定义起始点和结束点 #我们定义了一个从5开始的起始点，到100结束的结束点
print("range(5,100)表示",range(5,100))
listB=[i for i in range(5,100)]
print(listB) print("--------------------")
#6、定义了这些后，我们还可以定义步长 #我们定义一个从1开始到30结束，步长为3的列表
print('range(1,30,3)表示：',range(1,30,3))
listC = [i for i in range(1,30,3)]
print(listC)
4、自己运行试试结果哦...
