我发现使用partial更优雅一些:

import functools
dd_int = functools.partial(defaultdict, int)
defaultdict(dd_int)

当然，这和是一样的。

以前的回答已经讨论了如何创建一个两层或n层的defaultdict。在某些情况下，你想要无穷大:

def ddict():
    return defaultdict(ddict)

用法:

>>> d = ddict()
>>> d[1]['a'][True] = 0.5
>>> d[1]['b'] = 3
>>> import pprint; pprint.pprint(d)
defaultdict(<function ddict at 0x7fcac68bf048>,
            {1: defaultdict(<function ddict at 0x7fcac68bf048>,
                            {'a': defaultdict(<function ddict at 0x7fcac68bf048>,
                                              {True: 0.5}),
                             'b': 3})})

我发现使用partial更优雅一些:

import functools
dd_int = functools.partial(defaultdict, int)
defaultdict(dd_int)

当然，这和是一样的。

是的，像这样:

defaultdict(lambda: defaultdict(int))

defaultdict的参数(在本例中为lambda: defaultdict(int))将在您尝试访问不存在的键时被调用。它的返回值将被设置为这个键的新值，这意味着在我们的例子中，d[key_doest_exist]的值将是defaultdict(int)。

如果你试图从最后一个defaultdict中访问一个键，即d[key_doest_exist][key_doest_exist]，它将返回0，这是最后一个defaultdict参数的返回值，即int()。

其他人已经正确回答了你的问题，如何让以下工作:

for x in stuff:
    d[x.a][x.b] += x.c_int

另一种方法是使用元组作为键:

d = defaultdict(int)
for x in stuff:
    d[x.a,x.b] += x.c_int
    # ^^^^^^^ tuple key

这种方法的优点是它很简单，可以很容易地扩展。如果你需要一个三层深的映射，只需为键使用一个三项的元组。

作为参考，可以通过以下方式实现泛型嵌套defaultdict工厂方法:

from collections import defaultdict
from functools import partial
from itertools import repeat


def nested_defaultdict(default_factory, depth=1):
    result = partial(defaultdict, default_factory)
    for _ in repeat(None, depth - 1):
        result = partial(defaultdict, result)
    return result()

depth定义了在使用default_factory中定义的类型之前嵌套字典的数量。 例如:

my_dict = nested_defaultdict(list, 3)
my_dict['a']['b']['c'].append('e')