有没有办法让defaultdict也成为defaultdict的默认值?(即无限级递归defaultdict?)
我希望能够做到:
x = defaultdict(...stuff...)
x[0][1][0]
{}
所以，我可以做x = defaultdict(defaultdict)但这只是第二层:
x[0]
{}
x[0][0]
KeyError: 0
有些食谱可以做到这一点。但是仅仅使用普通的defaultdict参数就可以做到吗?
注意，这是在询问如何做一个无限级递归defaultdict，所以它与Python不同:defaultdict of defaultdict?，这是如何做一个两级defaultdict。
我可能最终会使用串模式，但当我意识到我不知道如何做时，它让我感兴趣。
当前回答
下面是一个递归函数，用于将递归默认字典转换为普通字典
def defdict_to_dict(defdict, finaldict):
# pass in an empty dict for finaldict
for k, v in defdict.items():
if isinstance(v, defaultdict):
# new level created and that is the new value
finaldict[k] = defdict_to_dict(v, {})
else:
finaldict[k] = v
return finaldict
defdict_to_dict(my_rec_default_dict, {})
其他回答
然而，根据Chris W的回答，为了解决类型注释问题，您可以将其作为定义详细类型的工厂函数。例如，当我研究这个问题时，这是我问题的最终解决方案:
def frequency_map_factory() -> dict[str, dict[str, int]]:
"""
Provides a recorder of: per X:str, frequency of Y:str occurrences.
"""
return defaultdict(lambda: defaultdict(int))
下面是一个递归函数，用于将递归默认字典转换为普通字典
def defdict_to_dict(defdict, finaldict):
# pass in an empty dict for finaldict
for k, v in defdict.items():
if isinstance(v, defaultdict):
# new level created and that is the new value
finaldict[k] = defdict_to_dict(v, {})
else:
finaldict[k] = v
return finaldict
defdict_to_dict(my_rec_default_dict, {})
这里有一个类似于@Stanislav的答案的解决方案，适用于多处理，也允许终止嵌套:
from collections import defaultdict
from functools import partial
class NestedDD(defaultdict):
def __init__(self, n, *args, **kwargs):
self.n = n
factory = partial(build_nested_dd, n=n - 1) if n > 1 else int
super().__init__(factory, *args, **kwargs)
def __repr__(self):
return repr(dict(self))
def build_nested_dd(n):
return NestedDD(n)
下面是一个函数，用于嵌套的任意深度的任意基defaultdict。
(cross post from Can't pickle defaultdict)
def wrap_defaultdict(instance, times=1):
"""Wrap an instance an arbitrary number of `times` to create nested defaultdict.
Parameters
----------
instance - list, dict, int, collections.Counter
times - the number of nested keys above `instance`; if `times=3` dd[one][two][three] = instance
Notes
-----
using `x.copy` allows pickling (loading to ipyparallel cluster or pkldump)
- thanks https://stackoverflow.com/questions/16439301/cant-pickle-defaultdict
"""
from collections import defaultdict
def _dd(x):
return defaultdict(x.copy)
dd = defaultdict(instance)
for i in range(times-1):
dd = _dd(dd)
return dd
类似于BrenBarn的解决方案，但不包含两次变量树的名称，所以即使在修改变量字典后也能工作:
tree = (lambda f: f(f))(lambda a: (lambda: defaultdict(a(a))))
然后你可以用x = tree()创建每个新的x。
对于def版本，我们可以使用函数闭包作用域来保护数据结构，避免在树名为“反弹”时现有实例停止工作的缺陷。它是这样的:
from collections import defaultdict
def tree():
def the_tree():
return defaultdict(the_tree)
return the_tree()
