当我想要OrderedDict中的默认值时，我使用setdefault()。没有一个标准的Python集合可以同时做到这两点，但是有一些方法可以实现这样的集合。

Defaultdict在默认值是静态时很好，就像一个新列表，但如果它是动态的，就不那么好了。

例如，我需要一个字典来映射字符串到唯一的整数。Defaultdict (int)将始终使用0作为默认值。同样，defaultdict(intGen())总是生成1。

相反，我用了一个普通的词典:

nextID = intGen()
myDict = {}
for lots of complicated stuff:
    #stuff that generates unpredictable, possibly already seen str
    strID = myDict.setdefault(myStr, nextID())

注意这个词典。get(key, nextID())是不够的，因为我需要能够在以后引用这些值。

intGen是我构建的一个小类，它自动递增int并返回它的值:

class intGen:
    def __init__(self):
        self.i = 0

    def __call__(self):
        self.i += 1
    return self.i

如果有人有办法做到这一点与defaultdict，我很乐意看到它。

我刚刚偶然发现了一个非常重要的用例:dict.setdefault()对于只想要单个规范对象(而不是恰好相等的多个对象)的多线程代码非常有用。

例如，Python 3.6.0中的(Int)标志Enum有一个错误:如果多个线程在竞争一个复合(Int)标志成员，最终可能会有多个:

from enum import IntFlag, auto
import threading

class TestFlag(IntFlag):
    one = auto()
    two = auto()
    three = auto()
    four = auto()
    five = auto()
    six = auto()
    seven = auto()
    eight = auto()

    def __eq__(self, other):
        return self is other

    def __hash__(self):
        return hash(self.value)

seen = set()

class cycle_enum(threading.Thread):
    def run(self):
        for i in range(256):
            seen.add(TestFlag(i))

threads = []
for i in range(8):
    threads.append(cycle_enum())

for t in threads:
    t.start()

for t in threads:
    t.join()

len(seen)
# 272  (should be 256)

解决方案是使用setdefault()作为保存计算的组合成员的最后一步——如果已经保存了另一个成员，则使用它而不是新成员，从而保证唯一的Enum成员。

下面是一些setdefault的例子来展示它的有用性:

"""
d = {}
# To add a key->value pair, do the following:
d.setdefault(key, []).append(value)

# To retrieve a list of the values for a key
list_of_values = d[key]

# To remove a key->value pair is still easy, if
# you don't mind leaving empty lists behind when
# the last value for a given key is removed:
d[key].remove(value)

# Despite the empty lists, it's still possible to 
# test for the existance of values easily:
if d.has_key(key) and d[key]:
    pass # d has some values for key

# Note: Each value can exist multiple times!
"""
e = {}
print e
e.setdefault('Cars', []).append('Toyota')
print e
e.setdefault('Motorcycles', []).append('Yamaha')
print e
e.setdefault('Airplanes', []).append('Boeing')
print e
e.setdefault('Cars', []).append('Honda')
print e
e.setdefault('Cars', []).append('BMW')
print e
e.setdefault('Cars', []).append('Toyota')
print e

# NOTE: now e['Cars'] == ['Toyota', 'Honda', 'BMW', 'Toyota']
e['Cars'].remove('Toyota')
print e
# NOTE: it's still true that ('Toyota' in e['Cars'])

在CPython中setdefault的另一个用例是，它在所有情况下都是原子的，而defaultdict将不是原子的，如果你使用从lambda创建的默认值。

cache = {}

def get_user_roles(user_id):
    if user_id in cache:
        return cache[user_id]['roles']

    cache.setdefault(user_id, {'lock': threading.Lock()})

    with cache[user_id]['lock']:
        roles = query_roles_from_database(user_id)
        cache[user_id]['roles'] = roles

如果两个线程执行缓存。同时设置default，它们中只有一个能够创建默认值。

如果你使用defaultdict:

cache = defaultdict(lambda: {'lock': threading.Lock()}

这将导致竞态条件。在我上面的例子中，第一个线程可以创建一个默认锁，第二个线程可以创建另一个默认锁，然后每个线程可以锁定自己的默认锁，而不是每个线程试图锁定单个锁的预期结果。

从概念上讲，setdefault的基本行为是这样的(如果你使用空列表、空dict、int或其他不是用户python代码(如lambda)的默认值，defaultdict也会这样表现):

gil = threading.Lock()

def setdefault(dict, key, value_func):
    with gil:
        if key not in dict:
            return
       
        value = value_func()

        dict[key] = value

从概念上讲，defaultdict的基本行为是这样的(只有在使用lambda这样的python代码时-如果使用空列表则不是这样):

gil = threading.Lock()

def __setitem__(dict, key, value_func):
    with gil:
        if key not in dict:
            return

    value = value_func()

    with gil:
        dict[key] = value

除了上述建议之外，如果您不想修改已经设置的值，setdefault可能会很有用。例如，当你有重复的数字，你想把它们当作一组。在这种情况下，如果遇到已设置的重复键，则不会更新该键的值。您将保留第一次遇到的值。就好像你只迭代/更新重复的键一次。

下面是一个记录排序列表中键/元素索引的代码示例:

nums = [2,2,2,2,2]
d = {}
for idx, num in enumerate(sorted(nums)):
    # This will be updated with the value/index of the of the last repeated key
    # d[num] = idx # Result (sorted_indices): [4, 4, 4, 4, 4]
    # In the case of setdefault, all encountered repeated keys won't update the key.
    # However, only the first encountered key's index will be set 
    d.setdefault(num,idx) # Result (sorted_indices): [0, 0, 0, 0, 0]

sorted_indices = [d[i] for i in nums]