Python 2.5中增加的collections.defaultdict极大地减少了对dict的setdefault方法的需求。这个问题是为了我们的集体教育:
在今天的Python 2.6/2.7中,setdefault在哪些方面仍然有用? setdefault的哪些流行用例被collections.defaultdict所取代?
Python 2.5中增加的collections.defaultdict极大地减少了对dict的setdefault方法的需求。这个问题是为了我们的集体教育:
在今天的Python 2.6/2.7中,setdefault在哪些方面仍然有用? setdefault的哪些流行用例被collections.defaultdict所取代?
当前回答
当我想要OrderedDict中的默认值时,我使用setdefault()。没有一个标准的Python集合可以同时做到这两点,但是有一些方法可以实现这样的集合。
其他回答
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'],}
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)。
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'])
[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))