用Python中的字典来处理索引统计的方法

来源：动视网责编：小采时间：2020-11-27 14:41:48

用Python中的字典来处理索引统计的方法

用Python中的字典来处理索引统计的方法: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,

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导读用Python中的字典来处理索引统计的方法: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,

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.

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.

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标签：统计 python 字典

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