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]

我喜欢这里给出的答案:

http://stupidpythonideas.blogspot.com/2013/08/defaultdict-vs-setdefault.html

简而言之，决策(在非性能关键型应用程序中)应该基于你想如何处理下游空键的查找(即KeyError与默认值)。

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。

你可以说defaultdict用于在填充dict之前设置默认值，而setdefault用于在填充dict期间或之后设置默认值。

可能是最常见的用例:对项进行分组(在未排序的数据中，否则使用itertools.groupby)

# really verbose
new = {}
for (key, value) in data:
    if key in new:
        new[key].append( value )
    else:
        new[key] = [value]


# easy with setdefault
new = {}
for (key, value) in data:
    group = new.setdefault(key, []) # key might exist already
    group.append( value )


# even simpler with defaultdict 
from collections import defaultdict
new = defaultdict(list)
for (key, value) in data:
    new[key].append( value ) # all keys have a default already

有时您希望在创建字典后确保特定的键存在。Defaultdict在这种情况下不起作用，因为它只在显式访问上创建键。假设你使用一些带有许多头的HTTP-ish——有些是可选的，但你想要它们的默认值:

headers = parse_headers( msg ) # parse the message, get a dict
# now add all the optional headers
for headername, defaultvalue in optional_headers:
    headers.setdefault( headername, defaultvalue )

[编辑]大错特错!setdefault总是会触发long_computation，因为Python很急切。

扩展塔特尔的答案。对我来说，最好的用例是缓存机制。而不是:

if x not in memo:
   memo[x]=long_computation(x)
return memo[x]

这需要3行和2到3次查找，我很乐意这样写:

return memo.setdefault(x, long_computation(x))

从理论上讲，如果您有时想设置默认值，有时不想设置默认值，那么setdefault仍然很方便。在现实生活中，我还没有遇到过这样的用例。

然而，一个有趣的用例来自标准库(Python 2.6， _threadinglocal.py):

>>> mydata = local()
>>> mydata.__dict__
{'number': 42}
>>> mydata.__dict__.setdefault('widgets', [])
[]
>>> mydata.widgets
[]

我会说使用__dict__。Setdefault是一个非常有用的例子。

编辑:碰巧，这是标准库中唯一的示例，并且它在注释中。因此，它可能不足以证明setdefault的存在。不过，这里有一个解释:

Objects store their attributes in the __dict__ attribute. As it happens, the __dict__ attribute is writeable at any time after the object creation. It is also a dictionary not a defaultdict. It is not sensible for objects in the general case to have __dict__ as a defaultdict because that would make each object having all legal identifiers as attributes. So I can't foresee any change to Python objects getting rid of __dict__.setdefault, apart from deleting it altogether if it was deemed not useful.