我认为指出Python的集合模块也很有用，它由许多有用的字典子类和包装器组成，简化了字典中数据类型的添加和修改，特别是defaultdict：

调用工厂函数以提供缺失值的dict子类

如果您使用的字典总是由相同的数据类型或结构组成，例如列表字典，那么这尤其有用。

>>> from collections import defaultdict
>>> example = defaultdict(int)
>>> example['key'] += 1
>>> example['key']
defaultdict(<class 'int'>, {'key': 1})

如果键还不存在，defaultdict会将给定的值（在我们的例子中为10）作为初始值分配给字典（通常在循环中使用）。因此，此操作执行两件事：它向字典中添加一个新键（根据问题），如果键还不存在，则分配值。对于标准字典，当+=操作试图访问一个尚不存在的值时，这可能会引发错误：

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

如果不使用defaultdict，添加新元素的代码量会更大，可能看起来像：

# This type of code would often be inside a loop
if 'key' not in example:
    example['key'] = 0  # add key and initial value to dict; could also be a list
example['key'] += 1  # this is implementing a counter

defaultdict还可以用于复杂的数据类型，例如列表和集合：

>>> example = defaultdict(list)
>>> example['key'].append(1)
>>> example
defaultdict(<class 'list'>, {'key': [1]})

添加元素会自动初始化列表。

我认为指出Python的集合模块也很有用，它由许多有用的字典子类和包装器组成，简化了字典中数据类型的添加和修改，特别是defaultdict：

调用工厂函数以提供缺失值的dict子类

如果您使用的字典总是由相同的数据类型或结构组成，例如列表字典，那么这尤其有用。

>>> from collections import defaultdict
>>> example = defaultdict(int)
>>> example['key'] += 1
>>> example['key']
defaultdict(<class 'int'>, {'key': 1})

如果键还不存在，defaultdict会将给定的值（在我们的例子中为10）作为初始值分配给字典（通常在循环中使用）。因此，此操作执行两件事：它向字典中添加一个新键（根据问题），如果键还不存在，则分配值。对于标准字典，当+=操作试图访问一个尚不存在的值时，这可能会引发错误：

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

如果不使用defaultdict，添加新元素的代码量会更大，可能看起来像：

# This type of code would often be inside a loop
if 'key' not in example:
    example['key'] = 0  # add key and initial value to dict; could also be a list
example['key'] += 1  # this is implementing a counter

defaultdict还可以用于复杂的数据类型，例如列表和集合：

>>> example = defaultdict(list)
>>> example['key'].append(1)
>>> example
defaultdict(<class 'list'>, {'key': [1]})

添加元素会自动初始化列表。

还有一个名字奇怪，行为怪异，但仍然很方便的dict.setdefault（）。

This

value = my_dict.setdefault(key, default)

基本上就是这样：

try:
    value = my_dict[key]
except KeyError: # key not found
    value = my_dict[key] = default

例如。，

>>> mydict = {'a':1, 'b':2, 'c':3}
>>> mydict.setdefault('d', 4)
4 # returns new value at mydict['d']
>>> print(mydict)
{'a':1, 'b':2, 'c':3, 'd':4} # a new key/value pair was indeed added
# but see what happens when trying it on an existing key...
>>> mydict.setdefault('a', 111)
1 # old value was returned
>>> print(mydict)
{'a':1, 'b':2, 'c':3, 'd':4} # existing key was ignored

dictionary[key] = value

如果您不是在连接两个字典，而是在字典中添加新的键值对，那么使用下标表示法似乎是最好的方法。

import timeit

timeit.timeit('dictionary = {"karga": 1, "darga": 2}; dictionary.update({"aaa": 123123, "asd": 233})')
>> 0.49582505226135254

timeit.timeit('dictionary = {"karga": 1, "darga": 2}; dictionary["aaa"] = 123123; dictionary["asd"] = 233;')
>> 0.20782899856567383

但是，如果您想添加数千个新的键值对，那么应该考虑使用update（）方法。

这是我在这里没有看到的另一种方式：

>>> foo = dict(a=1,b=2)
>>> foo
{'a': 1, 'b': 2}
>>> goo = dict(c=3,**foo)
>>> goo
{'c': 3, 'a': 1, 'b': 2}

可以使用字典构造函数和隐式扩展来重建字典。此外，有趣的是，这种方法可以用于控制字典构建期间的位置顺序（Python 3.6之后）。事实上，Python 3.7和更高版本保证了插入顺序！

>>> foo = dict(a=1,b=2,c=3,d=4)
>>> new_dict = {k: v for k, v in list(foo.items())[:2]}
>>> new_dict
{'a': 1, 'b': 2}
>>> new_dict.update(newvalue=99)
>>> new_dict
{'a': 1, 'b': 2, 'newvalue': 99}
>>> new_dict.update({k: v for k, v in list(foo.items())[2:]})
>>> new_dict
{'a': 1, 'b': 2, 'newvalue': 99, 'c': 3, 'd': 4}
>>> 

以上是使用字典理解。