Python的`collections`模块中的`count`函数主要用于统计可迭代对象中元素的出现次数，以下是其核心用法及扩展应用：
一、基础用法
统计字符串中子串出现次数 `count`方法返回指定子串在字符串中出现的次数，语法为：
```python
str.count(sub[, start[, end]])
```
- `sub`：要统计的子串（必需参数）
- `start`：可选参数，指定搜索起始位置（默认为0）
- `end`：可选参数，指定搜索结束位置（默认为字符串末尾）
示例：
```python
text = "Hello, welcome to the world of Python. Python is great!"
print(text.count("Python")) 输出: 2
print(text.count("o")) 输出: 4
print(text.count("world", 0, 10)) 输出: 1
```
统计字符出现次数
可用于统计字符串中单个字符的频率，例如：
```python
text = "hello world"
print(text.count('l')) 输出: 3
```
二、扩展应用
统计列表元素频率
使用`Counter`类可高效统计列表中元素出现次数，例如：
```python
from collections import Counter
numbers = [1, 2, 3, 2, 2, 3, 1, 4, 5]
count = Counter(numbers)
print(count.most_common(2)) 输出: [(2, 3), (1, 2)]
```
`Counter`还支持直接相加减操作，便于统计变化量：
```python
count1 = Counter([1, 2, 3])
count2 = Counter([3, 2, 1])
print(count1 + count2) 输出: Counter({1: 4, 2: 4, 3: 4})
```
字符异位词检测
通过比较两个字符串的字符频率判断是否为异位词：
```python
def is_anagram(s1, s2):
return Counter(s1) == Counter(s2)
print(is_anagram("listen", "silent")) 输出: True
```
文本预处理与统计
结合正则表达式和`Counter`可进行文本清洗与词频统计：
```python
import re
from collections import Counter
def count_words(text):
text = text.lower()
words = re.findall(r'\b\w+\b', text)
return Counter(words).most_common()
text = "Hello, world! This is a test."
print(count_words(text)) 输出: [('hello', 1), ('world', 1), ('this', 1), ('is', 1), ('a', 1), ('test', 1)]
```
三、注意事项
`count`方法对大小写敏感，统计前需统一转换为小写（如`text.lower（）`）；
统计子串时需注意索引范围，避免超出字符串长度。
通过以上方法，`count`函数及`Counter`类可灵活应对不同场景的频率统计需求。