最全这些好用却鲜为人知的Python库，你知道多少？，带你快速通过字节跳动面试

最后

Python崛起并且风靡，因为优点多、应用领域广、被大牛们认可。学习 Python 门槛很低，但它的晋级路线很多，通过它你能进入机器学习、数据挖掘、大数据，CS等更加高级的领域。Python可以做网络应用，可以做科学计算，数据分析，可以做网络爬虫，可以做机器学习、自然语言处理、可以写游戏、可以做桌面应用…Python可以做的很多，你需要学好基础，再选择明确的方向。这里给大家分享一份全套的 Python 学习资料，给那些想学习 Python 的小伙伴们一点帮助！

👉Python所有方向的学习路线👈

Python所有方向的技术点做的整理，形成各个领域的知识点汇总，它的用处就在于，你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源，保证自己学得较为全面。

👉Python必备开发工具👈

工欲善其事必先利其器。学习Python常用的开发软件都在这里了，给大家节省了很多时间。

👉Python全套学习视频👈

我们在看视频学习的时候，不能光动眼动脑不动手，比较科学的学习方法是在理解之后运用它们，这时候练手项目就很适合了。

👉实战案例👈

学python就与学数学一样，是不能只看书不做题的，直接看步骤和答案会让人误以为自己全都掌握了，但是碰到生题的时候还是会一筹莫展。

因此在学习python的过程中一定要记得多动手写代码，教程只需要看一两遍即可。

👉大厂面试真题👈

我们学习Python必然是为了找到高薪的工作，下面这些面试题是来自阿里、腾讯、字节等一线互联网大厂最新的面试资料，并且有阿里大佬给出了权威的解答，刷完这一套面试资料相信大家都能找到满意的工作。

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作者： 读芯术

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生活中，常常有一些人，明明很有能力，却不被身边人看好。

是金子总能发光，这句话放在现实生活中，其实并不完全适用，人口众多，不乏有才之人，想要成功就需要一个一鸣惊人的机会。

Python也是。

Python中有很多现成的性能不错的库。collections就是其中一个。

collections模块提供了“高性能的容器数据类型”，是通用容器字典、列表、集合和元组的完美替代。

但却常常被人忽视或者看轻。

今天，小芯就将努力当一个“好伯乐”，简洁明了地为大家介绍那些不被看好的Python库，发掘出它们的无限潜能。

在本文中将会向读者仔细介绍其中的三种数据类型，相信在阅读完本文后，大家一定会疑惑自己之前是如何在没有这些库的情况下完成编程。

Counter

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Counter的名字很贴切——它的主要功能就是计数。这听起来很简单，但事实证明，数据科学家经常不得不进行计数，所以它十分有效。

有几种方法可以实现初始化，但笔者通常会设置一个如下图的值列表

from collections import Counter

ages = [22, 22, 25, 25, 30, 24, 26, 24, 35, 45, 52, 22, 22, 22, 25, 16, 11, 15, 40, 30]

value_counts = Counter(ages)

print(value_counts.most_common())

counter.py hosted with ❤ by GitHub

如果读者要运行上述代码(建议使用这个高效率工具)，就会得到以下输出:

[(22, 5), (25, 3), (24, 2), (30,2), (35, 1), (40, 1), (11, 1), (45, 1), (15, 1), (16, 1), (52, 1), (26, 1)]

按最常见的顺序排列的元组列表，其中元组中首先包含值，然后是计数。所以可以迅速地从中看到22岁是最常见的年龄，频率为5次，还有年龄只出现了一次。完成了!

DefaultDict

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这是笔者的最爱之一。DefaultDict是在首次遇到每个键时使用默认值初始化的多功能字典。接下来是一个实例

From collections import defaultdict

my_default_dict = defaultdict(int)

for letter in’the red fox ran as fast as it could’:

my_default_dict[letter] +=1

print(my_default_dict)

网上学习资料一大堆，但如果学到的知识不成体系，遇到问题时只是浅尝辄止，不再深入研究，那么很难做到真正的技术提升。

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