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'])

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。

我经常使用setdefault，在字典中设置默认值(!!)通常是os。环境字典:

# Set the venv dir if it isn't already overridden:
os.environ.setdefault('VENV_DIR', '/my/default/path')

简单点说，是这样的:

# Set the venv dir if it isn't already overridden:
if 'VENV_DIR' not in os.environ:
    os.environ['VENV_DIR'] = '/my/default/path')

值得注意的是，你也可以使用结果变量:

venv_dir = os.environ.setdefault('VENV_DIR', '/my/default/path')

但与违约之前相比，这已经不那么必要了。

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)。

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。