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

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。

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。

我重写了公认的答案，并为新手提供了方便。

#break it down and understand it intuitively.
new = {}
for (key, value) in data:
    if key not in new:
        new[key] = [] # this is core of setdefault equals to new.setdefault(key, [])
        new[key].append(value)
    else:
        new[key].append(value)


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



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

另外，我将这些方法分类为参考:

dict_methods_11 = {
            'views':['keys', 'values', 'items'],
            'add':['update','setdefault'],
            'remove':['pop', 'popitem','clear'],
            'retrieve':['get',],
            'copy':['copy','fromkeys'],}

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。

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。