Python中有許多內建函式,不像print、len那麼廣為人知,但它們的功能卻異常強大,用好了可以大大提高程式碼效率，同時提升程式碼的簡潔度，增強可閱讀性
Counter
collections在python官方文件中的解釋是High-performance container datatypes，直接的中文翻譯解釋高效能容量資料型別。這個模組實現了特定目標的容器，以提供Python標準內建容器 dict , list , set , 和 tuple 的替代選擇。在python3.10.1中它總共包含以下幾種資料型別：
| 容器名 | 簡介 |
|---|---|
| namedtuple() | 建立命名元組子類的工廠函式 |
| deque | 類似列表(list)的容器，實現了在兩端快速新增(append)和彈出(pop) |
| ChainMap | 類似字典(dict)的容器類，將多個對映集合到一個檢視裡面 |
| Counter | 字典的子類，提供了可雜湊物件的計數功能 |
| OrderedDict | 字典的子類，儲存了他們被新增的順序 |
| defaultdict | 字典的子類，提供了一個工廠函式，為字典查詢提供一個預設值 |
| UserDict | 封裝了字典物件，簡化了字典子類化 |
| UserList | 封裝了列表物件，簡化了列表子類化 |
| UserString | 封裝了字串物件，簡化了字串子類化 |
其中Counter中文意思是計數器，也就是我們常用於統計的一種資料型別，在使用Counter之後可以讓我們的程式碼更加簡單易讀。Counter類繼承dict類，所以它能使用dict類裡面的方法
舉例
#統計詞頻
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}
下面我們看用Counter怎麼實現：
from collections import Counter
fruits = ['apple', 'peach', 'apple', 'lemon', 'peach', 'peach']
c = Counter(fruits)
print(dict(c))
#{'apple': 2, 'peach': 3, 'lemon': 1}
顯然程式碼更加簡單了，也更容易閱讀和維護了。
- elements()
返回一個迭代器，其中每個元素將重複出現計數值所指定次。元素會按首次出現的順序返回。如果一個元素的計數值小於1，elements()將會忽略它。
>>> c = Counter(a=4, b=2, c=0, d=-2)
>>> sorted(c.elements())
['a', 'a', 'a', 'a', 'b', 'b']
- most_common([n])
返回一個列表，其中包含n個最常見的元素及出現次數，按常見程度由高到低排序。如果n被省略或為None，most_common()將返回計數器中的所有元素。計數值相等的元素按首次出現的順序排序：
>>> Counter('abracadabra').most_common(3)
[('a', 5), ('b', 2), ('r', 2)]
這兩個方法是Counter中最常用的方法，其他方法可以參考python3.10.1官方文件
實戰
Leetcode 1002.查詢共用字元
給你一個字串陣列words，請你找出所有在words的每個字串中都出現的共用字元（包括重複字元），並以陣列形式返回。你可以按任意順序返回答案。
輸入：words = ["bella", "label", "roller"]
輸出：["e", "l", "l"]
輸入：words = ["cool", "lock", "cook"]
輸出：["c", "o"]
看到統計字元，典型的可以用Counter完美解決。這道題是找出字串列表裡面每個元素都包含的字元，首先可以用Counter計算出每個元素每個字元出現的次數，依次取交集最後得出所有元素共同存在的字元，然後利用elements輸出共用字元出現的次數
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，發現83個測試用例耗時48ms，速度還是不錯的
sorted
在處理資料過程中，我們經常會用到排序操作，比如將列表、字典、元組裡面的元素正/倒排序。這時候就需要用到sorted()，它可以對任何可迭代物件進行排序，並返回列表
- 對列表升序操作：
a = sorted([2, 4, 3, 7, 1, 9])
print(a)
# 輸出：[1, 2, 3, 4, 7, 9]
- 對元組倒序操作：
sorted((4,1,9,6),reverse=True)
print(a)
# 輸出：[9, 6, 4, 1]
- 使用引數：key，根據自定義規則，按字串長度來排序：
fruits = ['apple', 'watermelon', 'pear', 'banana']
a = sorted(fruits, key = lambda x : len(x))
print(a)
# 輸出：['pear', 'apple', 'banana', 'watermelon']
all
all() 函式用於判斷給定的可迭代引數iterable中的所有元素是否都為 TRUE，如果是返回 True，否則返回 False。元素除了是 0、空、None、False外都算True。注意：空元組、空列表返回值為True。
>>> all(['a', 'b', 'c', 'd']) # 列表list，元素都不為空或0
True
>>> all(['a', 'b', '', 'd']) # 列表list，存在一個為空的元素
False
>>> all([0, 1，2, 3]) # 列表list，存在一個為0的元素
False
>>> all(('a', 'b', 'c', 'd')) # 元組tuple，元素都不為空或0
True
>>> all(('a', 'b', '', 'd')) # 元組tuple，存在一個為空的元素
False
>>> all((0, 1, 2, 3)) # 元組tuple，存在一個為0的元素
False
>>> all([]) # 空列表
True
>>> all(()) # 空元組
True
any函式正好和all函式相反：判斷一個tuple或者list是否全為空，0，False。如果全為空，0，False，則返回False；如果不全為空，則返回True。
F-strings
在python3.6.2版本中，PEP 498提出一種新型字串格式化機制，被稱為 “字串插值” 或者更常見的一種稱呼是F-strings，F-strings提供了一種明確且方便的方式將python表示式嵌入到字串中來進行格式化：
s1='Hello'
s2='World'
print(f'{s1} {s2}!')
# Hello World!
在F-strings中我們也可以執行函式：
def power(x):
return x*x
x=4
print(f'{x} * {x} = {power(x)}')
# 4 * 4 = 16
而且F-strings的執行速度很快，比傳統的%-string和str.format()這兩種格式化方法都快得多，書寫起來也更加簡單。