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?
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。
其他回答
defaultdict相对于dict (dict.setdefault)的一个缺点是,defaultdict对象每次给出不存在的键时都会创建一个新项(例如==,print)。此外,defaultdict类通常比dict类更不常见,它更难IME序列化。
注:IMO函数|方法不意味着改变对象,不应该改变对象。
正如大多数答案,state setdefault或defaultdict将允许您在键不存在时设置默认值。然而,我想指出一个关于setdefault用例的小警告。当Python解释器执行时,setdefaultit将始终计算函数的第二个参数,即使该键存在于字典中。例如:
In: d = {1:5, 2:6}
In: d
Out: {1: 5, 2: 6}
In: d.setdefault(2, 0)
Out: 6
In: d.setdefault(2, print('test'))
test
Out: 6
正如你所看到的,即使字典中已经存在2,print也会被执行。如果您计划使用setdefault来进行诸如内存之类的优化,这就变得尤为重要。如果将递归函数调用作为setdefault的第二个参数,则不会从中获得任何性能,因为Python总是递归地调用该函数。
既然提到了内存,一个更好的选择是使用functools。Lru_cache装饰器,如果考虑使用内存增强函数。Lru_cache可以更好地处理递归函数的缓存需求。
正如Muhammad所说,在某些情况下,您只是偶尔希望设置默认值。一个很好的例子是数据结构,首先填充,然后查询。
考虑一个例子。在添加单词时,如果需要子节点但不存在,则必须创建子节点以扩展树。在查询单词是否存在时,缺少子节点表示该单词不存在,不应该创建它。
defaultdict不能这样做。相反,必须使用带有get和setdefault方法的常规dict。
我通常使用setdefault作为关键字参数字典,例如在这个函数中:
def notify(self, level, *pargs, **kwargs):
kwargs.setdefault("persist", level >= DANGER)
self.__defcon.set(level, **kwargs)
try:
kwargs.setdefault("name", self.client.player_entity().name)
except pytibia.PlayerEntityNotFound:
pass
return _notify(level, *pargs, **kwargs)
它非常适合在包装器中围绕接受关键字参数的函数调整参数。
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'])