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

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 )

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.

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。

[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))

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]