1. 深入理解 Python 中的 defaultdict：简化数据结构处理的利器

在 Python 的标准库中，collections 模块提供了许多强大的数据结构，其中 defaultdict 是一个非常实用的工具。defaultdict 继承自内置的 dict 类型，它可以在访问不存在的键时自动提供默认值，这一特性使得处理复杂的数据结构变得更加简单和直观。在这篇文章中，我将详细介绍 defaultdict 的使用方法和应用场景，并通过代码示例帮助理解它的强大功能。

2. defaultdict 基础概念

defaultdict 的工作原理与普通的字典类似，但它允许你为不存在的键设置一个默认值。创建一个 defaultdict 对象时，需要传入一个工厂函数，这个函数返回你希望在访问不存在的键时使用的默认值。这样，当你试图访问一个不存在的键时，defaultdict 会自动调用工厂函数并使用其返回值来填充缺失的项，而不会引发 KeyError 异常。

3. 创建 defaultdict 实例

3.1 基本用法

from collections import defaultdict

# 创建一个 defaultdict，默认值为整数 0
dd = defaultdict(int)

# 添加一些键值对
dd['apple'] = 10
dd['banana'] = 5

# 访问存在的键
print(dd['apple'])  # 输出: 10

# 访问不存在的键，自动创建键并设置默认值 0
print(dd['orange'])  # 输出: 0

# 打印 defaultdict 对象的内容
print(dd)  # 输出: defaultdict(<class 'int'>, {'apple': 10, 'banana': 5, 'orange': 0})

解释： defaultdict(int) 创建了一个 defaultdict 对象，其中 int 是一个工厂函数，返回 0。访问已存在的键时，defaultdict 会返回对应的值。访问不存在的键时，defaultdict 会调用 int() 函数，返回默认值 0。

3.2 使用其他工厂函数

defaultdict 可以使用各种工厂函数来生成默认值。例如，可以使用 list 工厂函数来创建一个默认值为列表的 defaultdict。

from collections import defaultdict

# 创建一个 defaultdict，默认值为空列表
dd = defaultdict(list)

# 添加一些键值对
dd['fruits'].append('apple')
dd['fruits'].append('banana')
dd['vegetables'].append('carrot')

# 打印 defaultdict 对象的内容
print(dd)  # 输出: defaultdict(<class 'list'>, {'fruits': ['apple', 'banana'], 'vegetables': ['carrot']})

解释： defaultdict(list) 创建了一个 defaultdict 对象，其中 list 是一个工厂函数，返回一个空列表。当访问不存在的键时，defaultdict 会自动创建一个空列表作为默认值。这对于将多个值归类到相同的键下非常有用。

4. defaultdict 的应用场景

4.1 计数器

使用 defaultdict 进行计数是一种常见的应用场景。例如，计算字符串中每个字符出现的次数。

from collections import defaultdict

text = "hello world"
char_count = defaultdict(int)

for char in text:
    char_count[char] += 1

# 打印字符计数结果
print(dict(char_count))  # 输出: {'h': 1, 'e': 1, 'l': 3, 'o': 2, ' ': 1, 'w': 1, 'r': 1, 'd': 1}

解释： defaultdict(int) 被用来计数字符串 text 中每个字符的出现次数。每次访问字符时，defaultdict 会自动初始化计数器为 0，然后加 1。这种方式使得计数操作变得非常简洁。

4.2 分组数据

defaultdict 也可以用来对数据进行分组。例如，将数据按类别进行分组并存储在列表中。

from collections import defaultdict

data = [
    ('fruit', 'apple'),
    ('fruit', 'banana'),
    ('vegetable', 'carrot'),
    ('fruit', 'orange'),
    ('vegetable', 'broccoli')
]

grouped_data = defaultdict(list)

for category, item in data:
    grouped_data[category].append(item)

# 打印分组后的数据
print(dict(grouped_data))  # 输出: {'fruit': ['apple', 'banana', 'orange'], 'vegetable': ['carrot', 'broccoli']}

解释： defaultdict(list) 用于将数据按类别进行分组。每次遇到一个新的类别时，defaultdict 会自动创建一个空列表，然后将项追加到该列表中。这种方法在处理分类数据时非常高效。

5. defaultdict 的高级用法

5.1 嵌套 defaultdict

有时需要创建多层嵌套的字典结构。可以使用 defaultdict 创建嵌套字典来实现这一点。

from collections import defaultdict

# 创建一个嵌套的 defaultdict
nested_dd = defaultdict(lambda: defaultdict(int))

# 添加数据
nested_dd['2024']['January'] = 5
nested_dd['2024']['February'] = 8
nested_dd['2025']['January'] = 3

# 打印嵌套的 defaultdict 对象
print(dict(nested_dd))  
# 输出: {'2024': {'January': 5, 'February': 8}, '2025': {'January': 3}}

解释： 在这个示例中，使用了一个 lambda 函数来创建嵌套的 defaultdict。外层 defaultdict 的默认值是另一个 defaultdict(int)，这使得可以创建一个多层嵌套的字典结构。这样可以方便地组织复杂的数据层次。

5.2 自定义默认值

除了使用内置的工厂函数，还可以定义自定义的默认值生成函数。例如，可以创建一个 defaultdict，其默认值为自定义的对象或计算结果。

from collections import defaultdict

class CustomObject:
    def __init__(self, value):
        self.value = value

    def __repr__(self):
        return f"CustomObject(value={self.value})"

def default_value():
    return CustomObject("default")

# 创建一个 defaultdict，默认值为 CustomObject 对象
custom_dd = defaultdict(default_value)

# 访问不存在的键
print(custom_dd['key'])  # 输出: CustomObject(value=default)

# 打印 defaultdict 对象的内容
print(custom_dd)  # 输出: defaultdict(<function default_value at ...>, {'key': CustomObject(value=default)})

解释： 在这个示例中，定义了一个 CustomObject 类，并创建了一个 defaultdict，其默认值为 CustomObject 实例。通过自定义的 default_value 函数，defaultdict 可以创建具有特定属性的默认对象。

6. 总结

defaultdict 是一个非常强大的工具，在处理字典数据结构时可以显著简化代码和提高效率。它不仅能够自动提供默认值，还能够与各种工厂函数和自定义函数结合使用，适应不同的数据处理需求。从简单的计数到复杂的嵌套字典，defaultdict 的灵活性和便利性使得它在许多应用场景中成为了不可或缺的工具。

希望这篇文章能帮助你更好地理解和使用 defaultdict，并将其应用到实际项目中。

原文链接:https://blog.csdn.net/lph159/article/details/140444022