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1. count_by

				?

									def count_by(arr, fn=lambda x: x):

									  key = {}

									  for el in map(fn, arr):

									    key[el] = 1 if el not in key else key[el] + 1

									  return key

									# EXAMPLES

									from math import floor

									count_by([6.1, 4.2, 6.3], floor) # {6: 2, 4: 1}

									count_by(['one', 'two', 'three'], len) # {3: 2, 5: 1}

count_by根據給定的函數對列表中的元素進行分組，并返回每組中元素的數量。該使用map()使用給定函數映射給定列表的值。在映射上迭代，并在每次出現時增加元素數。

該函數使用not in判斷目前字典中是否含有指定的key，如果不含有，就將該key加入字典，并將對應的value設置為1；如果含有，就將value加1。

2. 使用字典推導式

字典推導式有{ key_expr: value_expr for value in collection if condition }這樣的形式。group_by函數中字典推導式的value_expr是一個列表，該列表使用了列表推導式來生成。即

				?

									{ key_expr: [x for x in collection2 if condition2] for value in collection1 if condition1 }

同時，我們可以看到根據group_by代碼中的字典推導式，可能計算出key相同的項，根據Pyrhon中字典的類型的規則，key相同的，只保留最新的key-value對。實際上當key相同時，value值也一樣。[el for el in lst if fn(el) == key]推導式的for語句中只有key一個變量。

				?

									>>> d = {'one': 1, 'two': 2, 'three': 3, 'two': 2}

									>>> d

									{'one': 1, 'two': 2, 'three': 3}

									>>> d = {'one': 1, 'two': 2, 'three': 3, 'two': 22}

									>>> d

									{'one': 1, 'two': 22, 'three': 3}

									>>>

這里也可以使用同樣的方式，在分組之后直接獲取列表長度。不過這種寫法遍歷了兩次列表，會使程序效率變低。

				?

									def count_by(lst, fn):

									  return {key : len([el for el in lst if fn(el) == key]) for key in map(fn, lst)}

3. 使用collections.defaultdict簡化代碼

				?

									class collections.defaultdict([default_factory[, ...]])

collections.defaultdict包含一個default_factory屬性，可以用來快速構造指定樣式的字典。

當使用int作為default_factory，可以使defaultdict用于計數。因此可以直接使用它來簡化代碼。相比字典推導式的方法，只需要對列表進行一次循環即可。

				?

									from collections import defaultdict

									def count_by(lst, fn):

									  d = defaultdict(int)

									  for el in lst:

									    d[fn(el)] += 1

									  return d

當使用 list 作為 default_factory時，很輕松地將（鍵-值對組成的）序列轉換為（鍵-列表組成的）字典。

				?

									def group_by(lst, fn):

									  d = defaultdict(list)

									  for el in lst:

									    d[fn(el)].append(el)

									  return d

									# EXAMPLES

									from math import floor

									group_by([6.1, 4.2, 6.3], floor) # {4: [4.2], 6: [6.1, 6.3]}

									group_by(['one', 'two', 'three'], len) # {3: ['one', 'two'], 5: ['three']}