python中defaultdict方法的使用

本文探讨了在Python中处理字典默认值的多种方法,包括使用条件语句、dict.setdefault()方法及collections.defaultdict类,后者能高效地为不存在的键提供默认值。

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默认值可以很方便(转载)

众所周知,在Python中如果访问字典中不存在的键,会引发KeyError异常(JavaScript中如果对象中不存在某个属性,则返回undefined)。但是有时候,字典中的每个键都存在默认值是非常方便的。例如下面的例子:

strings = ('puppy', 'kitten', 'puppy', 'puppy',
           'weasel', 'puppy', 'kitten', 'puppy')
counts = {}

for kw in strings:
    counts[kw] += 1

该例子统计strings中某个单词出现的次数,并在counts字典中作记录。单词每出现一次,在counts相对应的键所存的值数字加1。但是事实上,运行这段代码会抛出KeyError异常,出现的时机是每个单词第一次统计的时候,因为Python的dict中不存在默认值的说法,可以在Python命令行中验证:

>>> counts = dict()
>>> counts
{}
>>> counts['puppy'] += 1
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
KeyError: 'puppy'


使用判断语句检查

既然如此,首先可能想到的方法是在单词第一次统计的时候,在counts中相应的键存下默认值1。这需要在处理的时候添加一个判断语句:

strings = ('puppy', 'kitten', 'puppy', 'puppy',
           'weasel', 'puppy', 'kitten', 'puppy')
counts = {}

for kw in strings:
    if kw not in counts:
        counts[kw] = 1
    else:
        counts[kw] += 1

# counts:
# {'puppy': 5, 'weasel': 1, 'kitten': 2}

使用dict.setdefault()方法

也可以通过dict.setdefault()方法来设置默认值:

strings = ('puppy', 'kitten', 'puppy', 'puppy',
           'weasel', 'puppy', 'kitten', 'puppy')
counts = {}

for kw in strings:
    counts.setdefault(kw, 0)
    counts[kw] += 1 # 原PPT中这里有一个笔误

dict.setdefault()方法接收两个参数,第一个参数是健的名称,第二个参数是默认值。假如字典中不存在给定的键,则返回参数中提供的默认值;反之,则返回字典中保存的值。利用dict.setdefault()方法的返回值可以重写for循环中的代码,使其更加简洁:

strings = ('puppy', 'kitten', 'puppy', 'puppy',
           'weasel', 'puppy', 'kitten', 'puppy')
counts = {}

for kw in strings:
    counts[kw] = counts.setdefault(kw, 0) + 1

使用collections.defaultdict

以上的方法虽然在一定程度上解决了dict中不存在默认值的问题,但是这时候我们会想,有没有一种字典它本身提供了默认值的功能呢?答案是肯定的,那就是collections.defaultdict

defaultdict类就好像是一个dict,但是它是使用一个类型来初始化的:

>>> from collections import defaultdict
>>> dd = defaultdict(list)
>>> dd
defaultdict(<type 'list'>, {})

defaultdict类的初始化函数接受一个类型作为参数,当所访问的键不存在的时候,可以实例化一个值作为默认值:

>>> dd['foo']
[]
>>> dd
defaultdict(<type 'list'>, {'foo': []})
>>> dd['bar'].append('quux')
>>> dd
defaultdict(<type 'list'>, {'foo': [], 'bar': ['quux']})

需要注意的是,这种形式的默认值只有在通过dict[key]或者dict.__getitem__(key)访问的时候才有效,这其中的原因在下文会介绍。

>>> from collections import defaultdict
>>> dd = defaultdict(list)
>>> 'something' in dd
False
>>> dd.pop('something')
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
KeyError: 'pop(): dictionary is empty'
>>> dd.get('something')
>>> dd['something']
[]

defaultdict类除了接受类型名称作为初始化函数的参数之外,还可以使用任何不带参数的可调用函数,到时该函数的返回结果作为默认值,这样使得默认值的取值更加灵活。下面用一个例子来说明,如何用自定义的不带参数的函数zero()作为defaultdict类的初始化函数的参数:

>>> from collections import defaultdict
>>> def zero():
...     return 0
...
>>> dd = defaultdict(zero)
>>> dd
defaultdict(<function zero at 0xb7ed2684>, {})
>>> dd['foo']
0
>>> dd
defaultdict(<function zero at 0xb7ed2684>, {'foo': 0})

利用collections.defaultdict来解决最初的单词统计问题,代码如下:

from collections import defaultdict

strings = ('puppy', 'kitten', 'puppy', 'puppy',
           'weasel', 'puppy', 'kitten', 'puppy')
counts = defaultdict(lambda: 0)  # 使用lambda来定义简单的函数

for s in strings:
    counts[s] += 1

defaultdict类是如何实现的

通过上面的内容,想必大家已经了解了defaultdict类的用法,那么在defaultdict类中又是如何来实现默认值的功能呢?这其中的关键是使用了看__missing__()这个方法:

>>> from collections import defaultdict
>>> print defaultdict.__missing__.__doc__
__missing__(key) # Called by __getitem__ for missing key; pseudo-code:
  if self.default_factory is None: raise KeyError(key)
  self[key] = value = self.default_factory()
  return value

通过查看__missing__()方法的docstring,可以看出当使用__getitem__()方法访问一个不存在的键时(dict[key]这种形式实际上是__getitem__()方法的简化形式),会调用__missing__()方法获取默认值,并将该键添加到字典中去。

关于__missing__()方法的具体介绍可以参考Python官方文档中的"Mapping Types — dict"一节。

文档中介绍,从2.5版本开始,如果派生自dict的子类定义了__missing__()方法,当访问不存在的键时,dict[key]会调用__missing__()方法取得默认值。

从中可以看出,虽然dict支持__missing__()方法,但是在dict本身是不存在这个方法的,而是需要在派生的子类中自行实现这个方法。可以简单的验证这一点:

>>> print dict.__missing__.__doc__
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
AttributeError: type object 'dict' has no attribute '__missing__'

同时,我们可以进一步的做实验,定义一个子类Missing并实现__missing__()方法:

>>> class Missing(dict):
...     def __missing__(self, key):
...         return 'missing'
...
>>> d = Missing()
>>> d
{}
>>> d['foo']
'missing'
>>> d
{}

返回结果反映了__missing__()方法确实发挥了作用。在此基础上,我们稍许修改__missing__()方法,使得该子类同defautldict类一样为不存在的键设置一个默认值:

>>> class Defaulting(dict):
...     def __missing__(self, key):
...         self[key] = 'default'
...         return 'default'
...
>>> d = Defaulting()
>>> d
{}
>>> d['foo']
'default'
>>> d
{'foo': 'default'}

在旧版本的Python中实现类defaultdict的功能

defaultdict类是从2.5版本之后才添加的,在一些旧版本中并不支持它,因此为旧版本实现一个兼容的defaultdict类是必要的。这其实很简单,虽然性能可能未必如2.5版本中自带的defautldict类好,但在功能上是一样的。

首先,__getitem__()方法需要在访问键失败时,调用__missing__()方法:

class defaultdict(dict):
    def __getitem__(self, key):
        try:
            return dict.__getitem__(self, key)
        except KeyError:
            return self.__missing__(key)

其次,需要实现__missing__()方法用来设置默认值:

class defaultdict(dict):
    def __getitem__(self, key):
        try:
            return dict.__getitem__(self, key)
        except KeyError:
            return self.__missing__(key)

    def __missing__(self, key):
        self[key] = value = self.default_factory()
        return value

然后,defaultdict类的初始化函数__init__()需要接受类型或者可调用函数参数:

class defaultdict(dict):
    def __init__(self, default_factory=None, *a, **kw):
        dict.__init__(self, *a, **kw)
        self.default_factory = default_factory

    def __getitem__(self, key):
        try:
            return dict.__getitem__(self, key)
        except KeyError:
            return self.__missing__(key)

    def __missing__(self, key):
        self[key] = value = self.default_factory()
        return value

最后,综合以上内容,通过以下方式完成兼容新旧Python版本的代码:

try:
    from collections import defaultdict
except ImportError:
    class defaultdict(dict):
      def __init__(self, default_factory=None, *a, **kw):
          dict.__init__(self, *a, **kw)
          self.default_factory = default_factory

      def __getitem__(self, key):
          try:
              return dict.__getitem__(self, key)
          except KeyError:
              return self.__missing__(key)

      def __missing__(self, key):
          self[key] = value = self.default_factory()
          return value

更加完整的版本参见:http://code.activestate.com/recipes/523034/

### Python 中 `defaultdict` 函数的使用方法 #### 什么是 `defaultdict` `defaultdict` 是 Python 的标准库模块 `collections` 提供的一个子类,继承自内置字典类型 `dict`。它允许为字典设置一个默认值,当访问不存在的键时不会抛出 `KeyError` 异常,而是会自动创建该键并赋予其默认值。 这种行为是由 `__missing__` 方法实现的[^1]。如果提供了工厂函数(factory function),则每次遇到缺失的键时都会调用此函数生成默认值;如果没有提供,则会引发异常。 --- #### 创建 `defaultdict` 要使用 `defaultdict`,需先导入 `collections` 模块: ```python from collections import defaultdict ``` 接着可以传递一个可调用对象作为参数来初始化 `defaultdict`。常见的可调用对象包括内置数据类型的构造器(如 `list`, `set`, `int`, `str` 等)或者自定义的 lambda 表达式。 --- #### 示例代码 以下是几个典型的 `defaultdict` 使用场景及其对应的示例代码: ##### 场景一:计数问题 假设我们需要统计列表中各元素出现的次数,可以用 `defaultdict(int)` 来简化操作: ```python from collections import defaultdict data = ['apple', 'banana', 'apple', 'orange', 'banana', 'apple'] counter = defaultdict(int) for item in data: counter[item] += 1 print(counter) # 输出: defaultdict(<class 'int'>, {'apple': 3, 'banana': 2, 'orange': 1}) ``` 这里,每当尝试增加某个未存在的键时,默认值会被设为 `0`,因为 `int()` 返回的结果就是 `0`[^3]。 --- ##### 场景二:分组问题 如果我们想按某种条件对一组数据进行分类存储,比如将单词按照长度归类到不同的集合里,可以利用 `defaultdict(set)` 或者其他容器类型完成这一任务: ```python words = ["cat", "dog", "elephant", "antelope"] grouped_words = defaultdict(set) for word in words: grouped_words[len(word)].add(word) print(grouped_words) # 输出: defaultdict(<class 'set'>, {3: {'dog', 'cat'}, 8: {'elephant'}, 9: {'antelope'}}) ``` 在此案例中,对于每一个新加入的键值组合,由于初始状态下的 set 容量为空集 `{}` ,所以可以直接向其中添加成员而无需额外判断是否存在当前索引位置上的记录项[^2]。 --- ##### 场景三:处理未知键的情况 有时候可能希望即使查询不到特定条目也能返回预定义好的替代品而不是报错退出程序运行流程之外去寻找解决方案,在这个时候就可以考虑采用带有缺省值得映射表结构形式——即通过指定 factory_function 参数的方式来自动生成所需的响应内容实例演示如下所示: ```python d = defaultdict(lambda: 'unknown') d['apple'] = 'fruit' d['banana'] = 'fruit' print(d['orange']) # 输出: unknown ``` 在这个例子当中,无论请求任何未曾注册过的项目名称均能得到统一回复 “unknown”,从而有效避免了因意外状况而导致整个应用程序崩溃的风险发生概率大大降低了许多个百分点以上不等具体情况视实际需求为准调整相应策略即可满足绝大部分日常开发工作所需功能特性要求范围之内合理运用便可取得良好效果表现出来供大家参考学习借鉴之用了[^4]。 --- ### 总结 综上所述可以看出,借助于 python 自带的标准库组件之一 —— **collections.defaultdict**, 我们能够非常方便快捷高效地解决许多传统意义上需要用到复杂逻辑控制语句才能达成目标的实际应用场景难题挑战啦!
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