我一直认为，对于如此琐碎的任务，我不想导入任何东西。但我可能是错的，取决于收集。反击是否更快。

items = "Whats the simpliest way to add the list items to a dictionary "

stats = {}
for i in items:
    if i in stats:
        stats[i] += 1
    else:
        stats[i] = 1

# bonus
for i in sorted(stats, key=stats.get):
    print("%d×'%s'" % (stats[i], i))

我认为这可能比使用count()更好，因为它只会遍历可迭代对象一次，而count可能会在每次迭代中搜索整个对象。我使用这种方法解析了许多兆字节的统计数据，它总是相当快。

>>> L = ['apple','red','apple','red','red','pear']
>>> from collections import defaultdict
>>> d = defaultdict(int)
>>> for i in L:
...   d[i] += 1
>>> d
defaultdict(<type 'int'>, {'pear': 1, 'apple': 2, 'red': 3})

我一直认为，对于如此琐碎的任务，我不想导入任何东西。但我可能是错的，取决于收集。反击是否更快。

items = "Whats the simpliest way to add the list items to a dictionary "

stats = {}
for i in items:
    if i in stats:
        stats[i] += 1
    else:
        stats[i] = 1

# bonus
for i in sorted(stats, key=stats.get):
    print("%d×'%s'" % (stats[i], i))

我认为这可能比使用count()更好，因为它只会遍历可迭代对象一次，而count可能会在每次迭代中搜索整个对象。我使用这种方法解析了许多兆字节的统计数据，它总是相当快。

简单地使用列表属性count\

i = ['apple','red','apple','red','red','pear']
d = {x:i.count(x) for x in i}
print d

输出:

{'pear': 1, 'apple': 2, 'red': 3}

L = ['apple','red','apple','red','red','pear']
d = {}
[d.__setitem__(item,1+d.get(item,0)) for item in L]
print d 

给出{'pear': 1， 'apple': 2， 'red': 3}

在2.7和3.1中，有特殊的Counter (dict子类)用于此目的。

>>> from collections import Counter
>>> Counter(['apple','red','apple','red','red','pear'])
Counter({'red': 3, 'apple': 2, 'pear': 1})