Python 中 Defaultdict 的理解

collections.defaultdict是 dict.setdefault() 基础上发展而来的。

首先回顾 dict 类型最基本的取值方法：方括号 []

__getitem__() 方法

只要在自定义类里定义了这个方法，那么实例化出来的对象就拥有了 [] 取值的能力。

>>> class A:...     def __getitem__(self, index):...         return 'get item.'...>>> a=A()>>> a[1]'get item.'>>> a['a']'get item.'>>>

如果是 dict 对象，用 [] 访问的 key 不存在，就会直接抛出 KeyError 异常。

>>> d={'a':1}>>> d['b']Traceback (most recent call last):  File "<stdin>", line 1, in <module>KeyError: 'b'>>>

为了更优雅、更方便的处理这种异常场景，发展出了 get() 和 setdefault() 函数

get() 和 setdefault()

get() 提供了返回默认值功能

setdefault() 在 get() 基础上，提供了将默认值（default）插回（set）字典的功能。这就是 setdefault 名称的由来。

>>> d={'a':1}>>> d.setdefault('b',2)2>>> d{'a': 1, 'b': 2}>>>

但是每次调用 setdefault 函数，又不如 [] 提供的方式优雅，所以希望在 [] 取值方式中实现 setdefault 的功能。

# 想象中的样子>>> d={'a':1}>>> d['b']  # 不报错，直接创建默认值>>> d{'a': 1, 'b': 默认值}

于是需要改造 dict 类型，从 dict 派生出新类来实现这种需求。有下面两种方法：

• 自己编写 dict 的派生类
• 使用已有的 collections.defaultdict

这两种方法改造的关键点都是重（chóng）写 __missing__() 特殊方法。

__missing__() 方法

当基类 dict 发现给出的键不存在时，都会调用 __missing__() 方法。

虽然 dict 并没有定义这个方法，但是不妨碍它知道 __missing__() 这么个方法存在。

如果向子类的 __getitem__(key) 提供的 key 不存在的时候，就会自动的调用 __missing__()方法，同时不会抛出 KeyError 异常。

如果在 __missing__() 方法中设置一个动作，即向自己插入一个默认值，就实现了 这一节 最末希望实现的样子。

这里插入的默认值，是用一个工厂方法 default_factory 实现的，由 __missing__() 方法调用。

default_factory

default_factory 是一个 callable 对象，可以是一个函数或者类，当 __getitem__(key) 的 key 不存在时，default_factory 会被 __missing__() 方法调用，用于生成那个不存在的 key 对应的默认值。

在 __missing__() 方法调用 default_factory 的时候，是不带任何参数的。

所以 default_factory 应该有以下这种行为：

>>> default_factory()默认值>>>

满足上述行为的，可以是以下这些对象：

• 自定义的函数
• 内置类型 int、list、str、set
• 自定义的类

理解了以上这些概念，就很好理解 collections.defaultdict 的用法了

defaultdict

collections.defaultdict 是内置字典类型 dict 的一个派生类，和 dict 类的区别在于：

• 重写了一个方法（__missing__()）
• 增加了一个位置参数（default_factory）

其余使用方法与 dict 完全相同。增加的 default_factory 参数用于生成默认值。

defaultdict(default_factory=None, /[, ...])

default_factory 的理念和可以取的值在 这一节 中介绍。

基本的初始化方法

defaultdict 在最开始位置增加了 default_factory 参数用于生成默认值：

首先导入模块

>>> from collections import defaultdict

构造一个函数用于返回默认值

>>> def d():...     return 'default'...

实例化 defaultdict

>>> a=defaultdict(d)>>> adefaultdict(<function d at 0x000001BD3751DF70>, {})

访问一个不存在的key，这时自动生成 {1: 'default'} 的键值对

>>> a[1]'default'

这一步的过程是：

1. [1] 语法调用 __getitem__(1)
2. __getitem__(1) 发现不存在 1 这个键
3. __getitem__(1) 调用 __missing__()
4. __missing__() 不带参数调用函数 d()，得到默认值'default'
5. __missing__() 将不存在的键 1 和默认值'default'组成键值对，插入到自身对象中

查看对象的变化

>>> adefaultdict(<function d at 0x000001BD3751DF70>, {1: 'default'})>>>

这时已经有了 {1: 'default'} 的记录。

这样就是达到了用 [] 的语法实现 setdefault() 函数的目的。

其他形式的 default_factory

上一节 中介绍了自定义函数作为 default_factory 的例子，在 这一节 中提到,还有另外两种 default_factory 的形式：

• 内置类型 int、list、str、set
• 自定义的类

内置类型作为可调用对象（callable），返回的是空的默认值：

>>> int()0>>> str()''>>> list()[]>>> set()set()>>>

在一些统计的场合，可以直接用作 default_factory

这里举个来自标准库文档里归类的例子

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

在第4行中，如果 d 中没有 k，则新建一个 {k: []} 的记录，并且返回空列表 [] 的引用，仿佛存在 k 一般。

所以，无论 d 中有没有 k，都使得循环体能够持续执行。整个代码非常简洁、易读。

如果用 setdefault()，第4行将成为：

d.setdefault(k, []).append(v)

如果像 这一节 中自定义函数用作 default_factory ,只能返回一个固定值。如果希望将这个固定值参数化，可以使用工厂函数的方法。

普通函数：

def d():    return 'default'

工厂函数：

def d(count):    def f():      return count     return f

工厂函数返回的是一个函数，这样无参数调用 d(count) ，实质上调用的是 f()

>>> a=defaultdict(d(10))>>> a[1]10>>> adefaultdict(<function d.<locals>.f at 0x1076e4550>, {1: 10})>>>

工厂函数还能简单地写成匿名 lambda 函数：

def d(count):    return lambda: count

效果和上面的一致。

其他初始化方法

先看 dict 类型的用法，有三种初始化的方法：

# dict()>>> dict(){}>>>  # dict(**kwarg)>>> dict(one=1, two=2, three=3){'one': 1, 'two': 2, 'three': 3}>>> # dict(mapping, **kwarg)>>> dict({'one': 1, 'two': 2, 'three': 3}){'one': 1, 'two': 2, 'three': 3}>>> # dict(iterable, **kwarg)>>> dict([('two', 2), ('one', 1), ('three', 3)]){'two': 2, 'one': 1, 'three': 3}>>>

既然 defaultdict 继承了 dict 的行为，那么上述 dict 的初始化方法也都适用。

>>> def d(count):...     return lambda: count...>>> a=defaultdict(d(4), one=1, two=2, three=3)>>> a['four']4>>> list(a.items())[('one', 1), ('two', 2), ('three', 3), ('four', 4)]>>>