我已经阅读了python文档中的示例,但仍然不明白这个方法是什么意思。有人能帮帮我吗?下面是python文档中的两个例子

>>> from collections import defaultdict

>>> s = 'mississippi'
>>> d = defaultdict(int)
>>> for k in s:
...     d[k] += 1
...
>>> d.items()
[('i', 4), ('p', 2), ('s', 4), ('m', 1)]

and

>>> s = [('yellow', 1), ('blue', 2), ('yellow', 3), ('blue', 4), ('red', 1)]
>>> d = defaultdict(list)
>>> for k, v in s:
...     d[k].append(v)
...
>>> d.items()
[('blue', [2, 4]), ('red', [1]), ('yellow', [1, 3])]

参数int和list是干什么用的?


当前回答

defaultdict

标准字典包括setdefault()方法,用于检索值,并在值不存在时建立默认值。相反,defaultdict允许调用者在容器初始化时预先指定默认值(要返回的值)。”

由Doug Hellmann在《Python标准库示例》中定义

如何使用defaultdict

进口defaultdict

>>> from collections import defaultdict

初始化defaultdict

通过传递初始化它

Callable作为它的第一个参数(强制)

>>> d_int = defaultdict(int)
>>> d_list = defaultdict(list)
>>> def foo():
...     return 'default value'
... 
>>> d_foo = defaultdict(foo)
>>> d_int
defaultdict(<type 'int'>, {})
>>> d_list
defaultdict(<type 'list'>, {})
>>> d_foo
defaultdict(<function foo at 0x7f34a0a69578>, {})

**kwargs作为第二个参数(可选)

>>> d_int = defaultdict(int, a=10, b=12, c=13)
>>> d_int
defaultdict(<type 'int'>, {'a': 10, 'c': 13, 'b': 12})

or

>>> kwargs = {'a':10,'b':12,'c':13}
>>> d_int = defaultdict(int, **kwargs)
>>> d_int
defaultdict(<type 'int'>, {'a': 10, 'c': 13, 'b': 12})

它是如何工作的

作为标准字典的子类,它可以执行所有相同的功能。

但如果传递一个未知键,它将返回默认值而不是错误。为例:

>>> d_int['a']
10
>>> d_int['d']
0
>>> d_int
defaultdict(<type 'int'>, {'a': 10, 'c': 13, 'b': 12, 'd': 0})

如果你想改变默认值,重写default_factory:

>>> d_int.default_factory = lambda: 1
>>> d_int['e']
1
>>> d_int
defaultdict(<function <lambda> at 0x7f34a0a91578>, {'a': 10, 'c': 13, 'b': 12, 'e': 1, 'd': 0})

or

>>> def foo():
...     return 2
>>> d_int.default_factory = foo
>>> d_int['f']
2
>>> d_int
defaultdict(<function foo at 0x7f34a0a0a140>, {'a': 10, 'c': 13, 'b': 12, 'e': 1, 'd': 0, 'f': 2})

问题中的例子

示例1

由于int已作为default_factory传递,任何未知键在默认情况下将返回0。

现在,当字符串在循环中传递时,它将增加d中字母的计数。

>>> s = 'mississippi'
>>> d = defaultdict(int)
>>> d.default_factory
<type 'int'>
>>> for k in s:
...     d[k] += 1
>>> d.items()
[('i', 4), ('p', 2), ('s', 4), ('m', 1)]
>>> d
defaultdict(<type 'int'>, {'i': 4, 'p': 2, 's': 4, 'm': 1})

示例2

作为default_factory传递的列表,任何未知(不存在的)键将返回[](即。List)。

现在,当元组列表在循环中传递时,它将在d[color]中附加值。

>>> s = [('yellow', 1), ('blue', 2), ('yellow', 3), ('blue', 4), ('red', 1)]
>>> d = defaultdict(list)
>>> d.default_factory
<type 'list'>
>>> for k, v in s:
...     d[k].append(v)
>>> d.items()
[('blue', [2, 4]), ('red', [1]), ('yellow', [1, 3])]
>>> d
defaultdict(<type 'list'>, {'blue': [2, 4], 'red': [1], 'yellow': [1, 3]})

其他回答

字典是一种方便的方式来存储数据,以便以后按名称(键)检索。键必须是唯一的、不可变的对象,通常是字符串。字典中的值可以是任何东西。对于许多应用程序,值是简单类型,如整数和字符串。

It gets more interesting when the values in a dictionary are collections (lists, dicts, etc.) In this case, the value (an empty list or dict) must be initialized the first time a given key is used. While this is relatively easy to do manually, the defaultdict type automates and simplifies these kinds of operations. A defaultdict works exactly like a normal dict, but it is initialized with a function (“default factory”) that takes no arguments and provides the default value for a nonexistent key.

defaultdict永远不会引发KeyError。任何不存在的键都将获得默认工厂返回的值。

from collections import defaultdict
ice_cream = defaultdict(lambda: 'Vanilla')

ice_cream['Sarah'] = 'Chunky Monkey'
ice_cream['Abdul'] = 'Butter Pecan'

print(ice_cream['Sarah'])
>>>Chunky Monkey

print(ice_cream['Joe'])
>>>Vanilla

下面是另一个关于如何使用defaultdict的例子,我们可以降低复杂性

from collections import defaultdict
# Time complexity O(n^2)
def delete_nth_naive(array, n):
    ans = []
    for num in array:
        if ans.count(num) < n:
            ans.append(num)
    return ans

# Time Complexity O(n), using hash tables.
def delete_nth(array,n):
    result = []
    counts = defaultdict(int)

    for i in array:
        if counts[i] < n:
            result.append(i)
            counts[i] += 1
    return result


x = [1,2,3,1,2,1,2,3]
print(delete_nth(x, n=2))
print(delete_nth_naive(x, n=2))

总之,当您需要字典,并且每个元素的值都应该以默认值开始时,请使用defaultdict。

defaultdict意味着如果在字典中没有找到一个键,那么不会抛出KeyError,而是创建一个新条目。这个新条目的类型由defaultdict的参数给出。

例如:

somedict = {}
print(somedict[3]) # KeyError

someddict = defaultdict(int)
print(someddict[3]) # print int(), thus 0

Usually, a Python dictionary throws a KeyError if you try to get an item with a key that is not currently in the dictionary. The defaultdict in contrast will simply create any items that you try to access (provided of course they do not exist yet). To create such a "default" item, it calls the function object that you pass to the constructor (more precisely, it's an arbitrary "callable" object, which includes function and type objects). For the first example, default items are created using int(), which will return the integer object 0. For the second example, default items are created using list(), which returns a new empty list object.

我自己的2分:你也可以子类defaultdict:

class MyDict(defaultdict):
    def __missing__(self, key):
        value = [None, None]
        self[key] = value
        return value

这在非常复杂的情况下可以派上用场。

我认为它最好用来代替switch case语句。想象一下,如果我们有一个switch case语句,如下所示:

option = 1

switch(option) {
    case 1: print '1st option'
    case 2: print '2nd option'
    case 3: print '3rd option'
    default: return 'No such option'
}

python中没有switch case语句。我们可以通过使用defaultdict实现同样的目的。

from collections import defaultdict

def default_value(): return "Default Value"
dd = defaultdict(default_value)

dd[1] = '1st option'
dd[2] = '2nd option'
dd[3] = '3rd option'

print(dd[4])    
print(dd[5])    
print(dd[3])

它打印:

Default Value
Default Value
3rd option

在上面的代码片段中,dd没有键4或键5,因此它输出了一个默认值,这是我们在helper函数中配置的。这比原始字典要好得多,在原始字典中,如果key不存在就会抛出KeyError。由此可见,defaultdict更像是一个switch case语句,在这里我们可以避免复杂的if-elif-elif-else块。

另一个让我印象深刻的例子是:

>>> from collections import defaultdict
>>> food_list = 'spam spam spam spam spam spam eggs spam'.split()
>>> food_count = defaultdict(int) # default value of int is 0
>>> for food in food_list:
...     food_count[food] += 1 # increment element's value by 1
...
defaultdict(<type 'int'>, {'eggs': 1, 'spam': 7})
>>>

如果我们尝试访问鸡蛋和垃圾邮件以外的任何物品,我们将得到0的计数。