计算Python列表中出现次数的最快方法

a = [‘1’, ‘1’, ‘1’, ‘1’, ‘1’, ‘1’, ‘2’, ‘2’, ‘2’, ‘2’, ‘7’, ‘7’, ‘7’, ‘10’, ‘10’]
print a.count(“1”)

它可能在C级别上进行了大量优化。

编辑：我随机生成一个大列表。

In [8]: len(a)Out[8]: 6339347In [9]: %timeit a.count("1")10 loops, best of 3: 86.4 ms per loop

编辑编辑：这可以通过collections.Counter完成。

a = Counter(your_list)print a['1']

在我的上一个计时示例中使用相同的列表

In [17]: %timeit Counter(a)['1']1 loops, best of 3: 1.52 s per loop

我的时间安排简单而又受许多不同因素的影响，但它为您提供了很好的性能线索。

这是一些分析

In [24]: profile.run("a.count('1')")         3 function calls in 0.091 seconds   Ordered by: standard name   ncalls  tottime  percall  cumtime  percall filename:lineno(function)        1    0.000    0.000    0.091    0.091 <string>:1(<module>)        1    0.091    0.091    0.091    0.091 {method 'count' of 'list' objects}        1    0.000    0.000    0.000    0.000 {method 'disable' of '_lsprof.Profiler' objects}In [25]: profile.run("b = Counter(a); b['1']")         6339356 function calls in 2.143 seconds   Ordered by: standard name   ncalls  tottime  percall  cumtime  percall filename:lineno(function)        1    0.000    0.000    2.143    2.143 <string>:1(<module>)        2    0.000    0.000    0.000    0.000 _weakrefset.py:68(__contains__)        1    0.000    0.000    0.000    0.000 abc.py:128(__instancecheck__)        1    0.000    0.000    2.143    2.143 collections.py:407(__init__)        1    1.788    1.788    2.143    2.143 collections.py:470(update)        1    0.000    0.000    0.000    0.000 {getattr}        1    0.000    0.000    0.000    0.000 {isinstance}        1    0.000    0.000    0.000    0.000 {method 'disable' of '_lsprof.Profiler' objects}  6339347    0.356    0.000    0.356    0.000 {method 'get' of 'dict' objects}