Python 2.5中增加的collections.defaultdict极大地减少了对dict的setdefault方法的需求。这个问题是为了我们的集体教育:

在今天的Python 2.6/2.7中,setdefault在哪些方面仍然有用? setdefault的哪些流行用例被collections.defaultdict所取代?


当前回答

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)。

其他回答

[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))

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。

我认为上面没有提到的另一个用例。 有时你会根据对象的id来保存一个缓存字典,其中主实例在缓存中,当缺少缓存时你想设置缓存。

return self.objects_by_id.setdefault(obj.id, obj)

当您总是希望每个不同的id保留一个实例时,无论每次如何获取obj,这都很有用。例如,当对象属性在内存中更新并延迟保存到存储中时。

setdefault()的不同用例是当您不想覆盖已经设置的键的值时。Defaultdict会覆盖,而setdefault()不会。对于嵌套字典,更常见的情况是,只有在键尚未设置时才设置默认值,因为您不想删除当前子字典。这就是使用setdefault()的时候。

使用defaultdict的示例:

>>> from collection import defaultdict()
>>> foo = defaultdict()
>>> foo['a'] = 4
>>> foo['a'] = 2
>>> print(foo)
defaultdict(None, {'a': 2})

Setdefault不会覆盖:

>>> bar = dict()
>>> bar.setdefault('a', 4)
>>> bar.setdefault('a', 2)
>>> print(bar)
{'a': 4}

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'])