怎样认识Python中的defaultdict，相信很多没有经验的人对此束手无策，为此本文总结了问题出现的原因和解决方法，通过这篇文章希望你能解决这个问题。

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今天我们的主角是 defaultdict，同时也会介绍一下模仿方法 __missing__()。

默认值可以很方便

众所周知，在Python中如果访问字典中不存在的键，会引发KeyError异常。但是有时候，字典中的每个键都存在默认值是非常方便的。例如下面的例子：

strings = ('puppy', 'kitten', 'puppy', 'puppy', 'weasel', 'puppy', 'kitten', 'puppy')

counts = {} for kw in strings:
    counts[kw] += 1

该例子统计strings中某个单词出现的次数，并在counts字典中作记录。单词每出现一次，在counts相对应的键所存的值数字加1。但是事实上，运行这段代码会抛出KeyError异常，出现的时机是每个单词第一次统计的时候，因为Python的dict中不存在默认值的说法，可以在Python命令行中验证：

>>> counts = dict() >>> counts
{} >>> counts['puppy'] += 1 Traceback (most recent call last):
  File "", line 1, in KeyError: 'puppy'

使用判断语句检查

既然如此，首先可能想到的方法是在单词第一次统计的时候，在counts中相应的键存下默认值1。这需要在处理的时候添加一个判断语句：

strings = ('puppy', 'kitten', 'puppy', 'puppy', 'weasel', 'puppy', 'kitten', 'puppy')

counts = {} for kw in strings:
    if kw not in counts:
        counts[kw] = 1    else:
        counts[kw] += 1 # counts: # {'puppy': 5, 'weasel': 1, 'kitten': 2}

使用 dict.setdefault() 方法

也可以通过 dict.setdefault()方法来设置默认值：

strings = ('puppy', 'kitten', 'puppy', 'puppy', 'weasel', 'puppy', 'kitten', 'puppy')

counts = {} for kw in strings:
    counts.setdefault(kw, 0)
    counts[kw] += 1

dict.setdefault()方法接收两个参数，第一个参数是健的名称，第二个参数是默认值。假如字典中不存在给定的键，则返回参数中提供的默认值；反之，则返回字典中保存的值。利用 dict.setdefault()方法的返回值可以重写for循环中的代码，使其更加简洁：

strings = ('puppy', 'kitten', 'puppy', 'puppy', 'weasel', 'puppy', 'kitten', 'puppy')

counts = {} for kw in strings:
    counts[kw] = counts.setdefault(kw, 0) + 1

使用 collections.defaultdict 类

以上的方法虽然在一定程度上解决了dict中不存在默认值的问题，但是这时候我们会想，有没有一种字典它本身提供了默认值的功能呢？答案是肯定的，那就是 collections.defaultdict。

defaultdict类就好像是一个dict，但是它是使用一个类型来初始化的：

>>> from collections import defaultdict >>> dd = defaultdict(list) >>> dd
defaultdict(, {})

defaultdict类的初始化函数接受一个类型作为参数，当所访问的键不存在的时候，可以实例化一个值作为默认值：

>>> dd['foo']
[] >>> dd
defaultdict(, {'foo': []}) >>> dd['bar'].append('quux') >>> dd
defaultdict(, {'foo': [], 'bar': ['quux']})

需要注意的是，这种形式的默认值只有在通过 dict[key]或者 dict.__getitem__(key)访问的时候才有效，这其中的原因在下文会介绍。

>>> from collections import defaultdict >>> dd = defaultdict(list) >>> 'something' in dd False >>> dd.pop('something')

Traceback (most recent call last):
  File "", line 1, in KeyError: 'pop(): dictionary is empty'  >>> dd.get('something') >>> dd['something']
[]

defaultdict类除了接受类型名称作为初始化函数的参数之外，还可以使用任何不带参数的可调用函数，到时该函数的返回结果作为默认值，这样使得默认值的取值更加灵活。下面用一个例子来说明，如何用自定义的不带参数的函数 zero()作为defaultdict类的初始化函数的参数：

>>> from collections import defaultdict >>> def zero(): ...     return 0 ... >>> dd = defaultdict(zero) >>> dd
defaultdict(, {}) >>> dd['foo'] 0 >>> dd
defaultdict(, {'foo': 0})

利用 collections.defaultdict来解决最初的单词统计问题，代码如下：

from collections import defaultdict

strings = ('puppy', 'kitten', 'puppy', 'puppy',
           'weasel', 'puppy', 'kitten', 'puppy')

counts = defaultdict(lambda: 0)  # 使用lambda来定义简单的函数 for s in strings:
    counts[s] += 1

defaultdict类是如何实现的

通过上面的内容，想必大家已经了解了defaultdict类的用法，那么在defaultdict类中又是如何来实现默认值的功能呢？这其中的关键是使用了看 __missing__()这个方法：

>>> from collections import defaultdict >>> print defaultdict.__missing__.__doc__
__missing__(key) # Called by __getitem__ for missing key; pseudo-code:  if self.default_factory is None: raise KeyError(key)
  self[key] = value = self.default_factory()
  return value

通过查看 __missing__()方法的 docstring，可以看出当使用 __getitem__()方法访问一个不存在的键时 dict[key]这种形式实际上是 __getitem__()方法的简化形式)，会调用 __missing__()方法获取默认值，并将该键添加到字典中去。

关于 __missing__()方法的具体介绍可以参考Python官方文档中的"Mapping Types — dict"一节。

文档中介绍，从2.5版本开始，如果派生自dict的子类定义了 __missing__()方法，当访问不存在的键时，dict[key]会调用 __missing__()方法取得默认值。

从中可以看出，虽然dict支持 __missing__()方法，但是在dict本身是不存在这个方法的，而是需要在派生的子类中自行实现这个方法。可以简单的验证这一点：

>>> print dict.__missing__.__doc__
Traceback (most recent call last):
  File "", line 1, in AttributeError: type object 'dict' has no attribute '__missing__'

同时，我们可以进一步的做实验，定义一个子类Missing并实现 __missing__()方法:

>>> class Missing(dict): ...     def __missing__(self, key): ...         return 'missing' ... >>> d = Missing() >>> d
{} >>> d['foo'] 'missing' >>> d
{}

返回结果反映了 __missing__()方法确实发挥了作用。在此基础上，我们稍许修改 __missing__()方法,使得该子类同defautldict类一样为不存在的键设置一个默认值：

>>> class Defaulting(dict): ...     def __missing__(self, key): ...         self[key] = 'default' ...         return 'default' ... >>> d = Defaulting() >>> d
{} >>> d['foo'] 'default' >>> d
{'foo': 'default'}

在旧版本的Python中实现类defaultdict的功能

defaultdict类是从2.5版本之后才添加的，在一些旧版本中并不支持它，因此为旧版本实现一个兼容的defaultdict类是必要的。这其实很简单，虽然性能可能未必如2.5版本中自带的defautldict类好，但在功能上是一样的。

首先， __getitem__()方法需要在访问键失败时，调用 __missing__()方法：

class defaultdict(dict):    def __getitem__(self, key):        try:
            return dict.__getitem__(self, key)
        except KeyError:
            return self.__missing__(key)

其次，需要实现 __missing__()方法用来设置默认值：

class defaultdict(dict):    def __getitem__(self, key):        try:
            return dict.__getitem__(self, key)
        except KeyError:
            return self.__missing__(key)

    def __missing__(self, key):        self[key] = value = self.default_factory()
        return value

然后，defaultdict类的初始化函数 __init__()需要接受类型或者可调用函数参数:

class defaultdict(dict):    def __init__(self, default_factory=None, *a, **kw):        dict.__init__(self, *a, **kw)
        self.default_factory = default_factory

    def __getitem__(self, key):        try:
            return dict.__getitem__(self, key)
        except KeyError:
            return self.__missing__(key)

    def __missing__(self, key):        self[key] = value = self.default_factory()
        return value

最后，综合以上内容，通过以下方式完成兼容新旧Python版本的代码：

try:

    from collections import defaultdict
     except ImportError:

    class defaultdict(dict):       def __init__(self, default_factory=None, *a, **kw):          dict.__init__(self, *a, **kw)
          self.default_factory = default_factory

      def __getitem__(self, key):          try:
              return dict.__getitem__(self, key)
          except KeyError:
              return self.__missing__(key)

      def __missing__(self, key):          self[key] = value = self.default_factory()
          return value

看完上述内容，你们掌握怎样认识Python中的defaultdict的方法了吗？如果还想学到更多技能或想了解更多相关内容，欢迎关注创新互联-成都网站建设公司行业资讯频道，感谢各位的阅读！

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