基于布尔ch增加两个计数器的Pythonic方法

Question

我试图得到一篇文章中拼写正确/拼写错误与整个文章的比率。我有一个计算拼写错误数量的方法，但它似乎有些臃肿。在for循环中，有没有更具python风格的方法来增加我的good/bad计数器？你知道吗

import enchant
from enchant.tokenize import get_tokenizer, HTMLChunker, EmailFilter, URLFilter

d = enchant.Dict("en_US")
good = 0
bad = 0
text = "this is <span class='stupid'>not important</span>. Email you@example.com from http://www.google.com. htis si a msispelling"
tokenizer = get_tokenizer("en_US", (HTMLChunker,),(URLFilter,EmailFilter))

# This loop here: Can I make this more efficient?
for (word,pos) in tokenizer(text):
    if d.check(word):
        good += 1
    else:
        bad += 1

print good   # Prints 7
print bad    # Prints 3

Answer 1

你可以这样做

tokens = list(tokenizer(text))
good = sum(d.check(word) for word, _ in tokens)
bad = len(tokens) - good

例如，Python将False解释为0，将True解释为1，这是利用了这一事实

>>> sum([True, True, True])
3

因此在上面的代码中，对列表理解的结果求和将是对True和False值的列表求和，这实际上与只对True值求和是一样的。你知道吗

那么bad数就是总数减去good。你知道吗

Answer 2

因为good和bad有些关联，所以用字典代替。你知道吗

counts = { 'good': 0, 'bad': 0 }

counts[ 'good' if d.check(word) else 'bad' ] += 1

就执行时间而言，这可能没有显著提高效率。你知道吗

Answer 3

“Pythonic”通常是指最直截了当或最容易阅读的，所以我不这么认为。但这利用了一些可能更快的技巧。你知道吗

from collections import Counter
counts = Counter(d.check(word) for (word,pos) in tokenizer(text))
good, bad = counts[True], counts[False]