Python 中的 defaultdict 与普通字典 dict：对比与实践

最新推荐文章于 2025-04-29 20:32:33 发布

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文章标签： python c# 开发语言

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Python 中的 defaultdict 与普通字典 dict：对比与实践

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Python 中的 defaultdict 与普通字典 dict：对比与实践

Python 中提供了多种数据结构来存储键值对，其中两种最常见的类型是普通的 dict 和 collections 模块中的 defaultdict。本文将详细介绍这两种字典类型的差异，并通过示例演示它们的使用方法。

什么是字典？

字典是 Python 中的一种内置容器类型，用于存储键值对。键必须是不可变的对象（如字符串、数字或元组），而值可以是任意类型的数据。字典提供了快速的查找功能，因为它们是基于哈希表实现的。

普通字典 (dict)

创建方式

普通的字典可以通过花括号 {} 来创建，也可以通过 dict() 函数来创建。

# 创建一个空字典
d = {}

# 创建一个包含键值对的字典
d = {'apple': 1, 'banana': 2}

# 通过 dict() 函数创建
d = dict(apple=1, banana=2)

访问不存在的键

访问一个不存在的键会导致 KeyError 异常。

# 创建一个普通字典
d = {'apple': 1, 'banana': 2}

# 尝试访问一个不存在的键
try:
    print(d['nonexistent_key'])
except KeyError:
    print("Key does not exist!")

特点

键不存在时的行为：抛出 KeyError 异常。
初始化和维护成本：无需指定工厂函数，访问不存在的键时需要显式检查键的存在性。
代码简洁性：需要更多的错误处理代码来处理键不存在的情况。
性能考量：访问不存在的键时立即抛出异常，性能上相对更快，除非需要频繁处理异常。

实例：统计词频

使用普通字典来统计一段文本中各单词出现的次数。

def count_words(text):
    word_counts = {}
    for word in text.split():
        if word not in word_counts:
            word_counts[word] = 0
        word_counts[word] += 1
    return word_counts

text = "hello world hello"
result = count_words(text)
print(result)  # 输出: {'hello': 2, 'world': 1}

defaultdict

defaultdict 是 collections 模块中的一种特殊字典类型，它允许你在访问不存在的键时返回一个默认值，而不是抛出 KeyError 异常。

创建方式

defaultdict 通过传入一个工厂函数（factory function）来创建。工厂函数是一个返回默认值的函数，例如 int, list, set, dict 等。

from collections import defaultdict

# 创建一个默认值为 int 的 defaultdict
dd = defaultdict(int)

# 创建一个默认值为空列表的 defaultdict
dd_list = defaultdict(list)

# 创建一个默认值为空集合的 defaultdict
dd_set = defaultdict(set)

# 创建一个默认值为空字典的 defaultdict
dd_dict = defaultdict(dict)

# 访问不存在的键
print(dd['new_key'])       # 输出: 0
print(dd_list['new_key'])  # 输出: []
print(dd_set['new_key'])   # 输出: set()
print(dd_dict['new_key'])  # 输出: {}

访问不存在的键

当你尝试访问 defaultdict 中不存在的键时，它不会抛出 KeyError 异常，而是会根据工厂函数返回一个默认值。

# 创建一个默认值为 0 的 defaultdict
dd = defaultdict(int)

# 访问一个不存在的键
print(dd['nonexistent_key'])  # 输出: 0

特点

键不存在时的行为：不会抛出异常，而是返回默认值。
初始化和维护成本：在创建时需要指定工厂函数，访问不存在的键时会调用该函数。
代码简洁性：可以简化代码逻辑，避免频繁检查键的存在性。
性能考量：在访问不存在的键时需要调用工厂函数，会有一定的性能开销。

实例：统计词频

使用 defaultdict 来统计一段文本中各单词出现的次数。

from collections import defaultdict

def count_words(text):
    word_counts = defaultdict(int)
    for word in text.split():
        word_counts[word] += 1
    return word_counts

text = "hello world hello"
result = count_words(text)
print(result)  # 输出: {'hello': 2, 'world': 1}