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
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]
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相对于dict (dict.setdefault)的一个缺点是,defaultdict对象每次给出不存在的键时都会创建一个新项(例如==,print)。此外,defaultdict类通常比dict类更不常见,它更难IME序列化。
注:IMO函数|方法不意味着改变对象,不应该改变对象。
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 )
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。
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