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collections.defaultdict 是 Python collections 模块中提供的一个字典（dict）的子类。它与普通的字典非常相似，但有一个关键的区别：当你尝试访问一个不存在的键时，defaultdict 不会引发 KeyError 异常，而是会自动为该键生成一个默认值。

defaultdict 的基本用法

defaultdict 的构造函数需要一个“默认工厂函数”（default_factory）作为参数。这个工厂函数是一个不接受任何参数的可调用对象，它会在访问不存在的键时被调用，并将其返回值作为该键的默认值。

Python

from collections import defaultdict# 使用 int 作为默认工厂函数，意味着当访问不存在的键时，会创建一个默认值为 0 的新条目。
# int() 会返回 0
word_counts = defaultdict(int)# 访问一个不存在的键 'apple'，它会自动创建并赋值为 int() 的结果 (0)
print(word_counts['apple'])  # 输出: 0# 现在 'apple' 键存在了，我们可以像普通字典一样操作它
word_counts['apple'] += 1
print(word_counts['apple'])  # 输出: 1word_counts['banana'] += 1
word_counts['apple'] += 1
print(word_counts)  # 输出: defaultdict(<class 'int'>, {'apple': 2, 'banana': 1})

为什么使用 defaultdict？

defaultdict 主要用于简化代码，避免在使用普通字典时频繁地检查键是否存在。这在以下场景中特别有用：

1. 计数 (Counting): 统计列表中元素的出现次数，或字符串中字符的出现次数。

   使用普通字典：

   Python

   counts = {}
   my_list = ['apple', 'banana', 'apple', 'orange', 'banana', 'apple']
   for item in my_list:if item in counts:counts[item] += 1else:counts[item] = 1
   print(counts)
   

   使用 defaultdict(int)：

   Python

   from collections import defaultdict
   counts = defaultdict(int)
   my_list = ['apple', 'banana', 'apple', 'orange', 'banana', 'apple']
   for item in my_list:counts[item] += 1  # 如果 'item' 不存在，会自动创建为 0，然后加 1
   print(counts)
   

   显然，defaultdict 的代码更简洁。

2. 分组 (Grouping): 将具有相同特征的元素分组。例如，根据首字母将单词分组。

   使用普通字典：

   Python

   words_by_initial = {}
   words = ['apple', 'banana', 'apricot', 'cat', 'dog']
   for word in words:initial = word[0]if initial in words_by_initial:words_by_initial[initial].append(word)else:words_by_initial[initial] = [word]
   print(words_by_initial)
   

   使用 defaultdict(list)：

   Python

   from collections import defaultdict
   words_by_initial = defaultdict(list)
   words = ['apple', 'banana', 'apricot', 'cat', 'dog']
   for word in words:initial = word[0]words_by_initial[initial].append(word) # 如果 'initial' 不存在，会自动创建为空列表 []
   print(words_by_initial)
   

   这里，list 作为默认工厂函数，当访问不存在的键时，会创建一个空列表。

3. 累加/聚合 (Accumulating/Aggregating): 对某个键下的值进行累加或进行其他聚合操作。

   假设你有一些销售数据，想要计算每个产品的总销售额：

   Python

   from collections import defaultdictsales_data = [{'product': 'A', 'amount': 100},{'product': 'B', 'amount': 50},{'product': 'A', 'amount': 75},{'product': 'C', 'amount': 200},{'product': 'B', 'amount': 120},
   ]total_sales = defaultdict(float) # 或者 int，根据你的数据类型for item in sales_data:product = item['product']amount = item['amount']total_sales[product] += amountprint(total_sales)
   # 输出: defaultdict(<class 'float'>, {'A': 175.0, 'B': 170.0, 'C': 200.0})
   

defaultdict 的工厂函数

defaultdict 的 default_factory 可以是任何可调用对象，而不仅仅是内置类型（如 int、list、set）。

• int: 默认值为 0。

  Python

  d = defaultdict(int)
  print(d['a']) # 0
  

• list: 默认值为 []。

  Python

  d = defaultdict(list)
  d['a'].append(1)
  print(d) # defaultdict(<class 'list'>, {'a': [1]})
  

• set: 默认值为 set()。

  Python

  d = defaultdict(set)
  d['a'].add(1)
  d['a'].add(2)
  print(d) # defaultdict(<class 'set'>, {'a': {1, 2}})
  

• str: 默认值为 ''。

  Python

  d = defaultdict(str)
  print(d['a']) # ''
  

• 自定义函数:

  Python

  def create_default_value():return "Not Found"d = defaultdict(create_default_value)
  print(d['unknown_key']) # Not Found
  

• lambda 表达式:

  Python

  d = defaultdict(lambda: {'count': 0, 'items': []})
  d['product1']['count'] += 1
  d['product1']['items'].append('item_x')
  print(d['product1']) # {'count': 1, 'items': ['item_x']}
  

defaultdict 与 dict.setdefault() 的比较

在某些情况下，dict.setdefault() 也可以实现类似的功能，但 defaultdict 通常更简洁高效。

dict.setdefault(key, default_value) 方法会在字典中查找 key。如果 key 存在，则返回其对应的值；如果 key 不存在，则将 key 插入字典并赋值为 default_value，然后返回 default_value。

使用 dict.setdefault() 进行计数：

Python

counts = {}
my_list = ['apple', 'banana', 'apple']
for item in my_list:counts[item] = counts.setdefault(item, 0) + 1
print(counts) # {'apple': 2, 'banana': 1}

使用 dict.setdefault() 进行分组：

Python

words_by_initial = {}
words = ['apple', 'banana', 'apricot']
for word in words:initial = word[0]words_by_initial.setdefault(initial, []).append(word)
print(words_by_initial) # {'a': ['apple', 'apricot'], 'b': ['banana']}

对比：

• 简洁性: defaultdict 在很多情况下代码更简洁，因为它省去了显式的条件判断或 setdefault 调用。
• 性能: 对于大量操作，defaultdict 通常比重复调用 setdefault 稍微快一些，因为它避免了每次访问时都可能进行的键查找和方法调用开销。
• 语义: defaultdict 明确表达了“如果键不存在，就创建一个默认值”的意图，使得代码更易读。
• 灵活性: defaultdict 允许你指定一个工厂函数，而 setdefault 每次都需要提供一个具体的默认值。虽然 setdefault 也可以结合函数调用，但不如 defaultdict 的设计直接。