python中defaultdict方法的使用详解

目录
  • 默认值可以很方便
  • 使用判断语句检查
  • 使用dict.setdefault()方法
  • 使用collections.defaultdict类
  • defaultdict类是如何实现的
  • 在旧版本的Python中实现类defaultdict的功能

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(JavaScript中如果对象中不存在某个属性,则返回undefined)。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 "<stdin>", line 1, in <module>
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 # 原PPT中这里有一个笔误

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(<type 'list'>, {})

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(<type 'list'>, {'foo': []})
>>> dd['bar'].append('quux')
>>> dd
defaultdict(<type 'list'>, {'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 "<stdin>", line 1, in <module>
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(<function zero at 0xb7ed2684>, {})
>>> dd['foo']
0
>>> dd
defaultdict(<function zero at 0xb7ed2684>, {'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 "<stdin>", line 1, in <module>
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

更加完整的版本参见:http://code.activestate.com/recipes/523034/

到此这篇关于python中defaultdict方法的使用的文章就介绍到这了,更多相关python defaultdict用法内容请搜索我们以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我们!

(0)

相关推荐

  • 简介Python的collections模块中defaultdict类型的用法

    defaultdict 主要用来需要对 value 做初始化的情形.对于字典来说,key 必须是 hashable,immutable,unique 的数据,而 value 可以是任意的数据类型.如果 value 是 list,dict 等数据类型,在使用之前必须初始化为空,有些情况需要把 value 初始化为特殊值,比如 0 或者 ''. from collections import defaultdict person_by_age = defaultdict(list) for pers

  • 在Python中使用defaultdict初始化字典以及应用方法

    Python中可以使用collections中的defaultdict类实现创建进行统一初始化的字典.这里总结两种常用一点的初始化方式,分别是初始化为list和int. 初始化为list示范代码: #!/usr/bin/python from collectionsimport defaultdict s = [('yellow',1), ('blue', 2), ('yellow', 3), ('blue', 4), ('red', 1)] d =defaultdict(list) for k

  • Python标准库defaultdict模块使用示例

    Python标准库中collections对集合类型的数据结构进行了很多拓展操作,这些操作在我们使用集合的时候会带来很多的便利,多看看很有好处. defaultdict是其中一个方法,就是给字典value元素添加默认类型,之前看到过但是没注意怎么使用,今天特地瞅了瞅. 首先是各大文章介绍的第一个例子: 复制代码 代码如下: import collections as coll    def default_factory():      return 'default value'    d =

  • Python中defaultdict与lambda表达式用法实例小结

    本文实例讲述了Python中defaultdict与lambda表达式用法.分享给大家供大家参考,具体如下: 从教程中看到defaultdict是一个类,在一台装有Python2.7.6的电脑上使用发现不存在.在文档中搜索了一下也没有找到,想当然以为这或许是Python 3.X专有的.因为教程就是基于Python 3.X实现的.后来换了一台装有Python 3.X的电脑依然出问题. 求助于网络,发现这个类其实是collections模块中的一个类.看来,学习很难摆脱网络环境啊! 这个类是dict

  • 详解python中的defaultdict 默认值

    目录 前言 语法 setdefault()和defaultdict()的区别 setdefault() defaultdict() 前言 在字典中查找某一个值的时候,若key不存在就会返回一个keyerror错误而不是一个默认值,如果想要返回一个默认值可以使用defaultdict函数. defaultdict是python内建dict类的一个字类,功能与dict相同,但它带有一个默认的值,若key值不存在时返回一个默认的值. 语法 dict =defaultdict( factory_func

  • python中defaultdict的用法详解

    初识defaultdict 之前在使用字典的时候, 用的比较随意, 只是简单的使用dict. 然而这样在使用不存在的key的时候发生KeyError这样的一个报错, 这时候就该defaultdict登场了. 如何使用defaultdict 可以这样 from collections import defaultdict d1 = defaultdict(int) 或者这样 import collections d1 = collections.defaultdict(int) defaultdi

  • python中defaultdict方法的使用详解

    目录 默认值可以很方便 使用判断语句检查 使用dict.setdefault()方法 使用collections.defaultdict类 defaultdict类是如何实现的 在旧版本的Python中实现类defaultdict的功能 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(JavaScript中如果对象中不存在某个属性,则返回undefined).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 =

  • Python中tell()方法的使用详解

    tell()方法返回的文件内的文件读/写指针的当前位置. 语法 以下是tell()方法的语法: fileObject.tell() 参数 NA 返回值 此方法返回该文件中读出的文件/写指针的当前位置. 例子 下面的例子显示了tell()方法的使用. #!/usr/bin/python # Open a file fo = open("foo.txt", "rw+") print "Name of the file: ", fo.name # As

  • python中模块的__all__属性详解

    python模块中的__all__属性,可用于模块导入时限制,如: from module import * 此时被导入模块若定义了__all__属性,则只有__all__内指定的属性.方法.类可被导入. 若没定义,则导入模块内的所有公有属性,方法和类 # kk.py class A(): def __init__(self,name,age): self.name=name self.age=age class B(): def __init__(self,name,id): self.nam

  • Python 中迭代器与生成器实例详解

    Python 中迭代器与生成器实例详解 本文通过针对不同应用场景及其解决方案的方式,总结了Python中迭代器与生成器的一些相关知识,具体如下: 1.手动遍历迭代器 应用场景:想遍历一个可迭代对象中的所有元素,但是不想用for循环 解决方案:使用next()函数,并捕获StopIteration异常 def manual_iter(): with open('/etc/passwd') as f: try: while True: line=next(f) if line is None: br

  • Python中%r和%s的详解及区别

    Python中%r和%s的详解 %r用rper()方法处理对象 %s用str()方法处理对象 有些情况下,两者处理的结果是一样的,比如说处理int型对象. 例一: print "I am %d years old." % 22 print "I am %s years old." % 22 print "I am %r years old." % 22 返回结果: I am 22 years old. I am 22 years old. I a

  • python中实现k-means聚类算法详解

    算法优缺点: 优点:容易实现 缺点:可能收敛到局部最小值,在大规模数据集上收敛较慢 使用数据类型:数值型数据 算法思想 k-means算法实际上就是通过计算不同样本间的距离来判断他们的相近关系的,相近的就会放到同一个类别中去. 1.首先我们需要选择一个k值,也就是我们希望把数据分成多少类,这里k值的选择对结果的影响很大,Ng的课说的选择方法有两种一种是elbow method,简单的说就是根据聚类的结果和k的函数关系判断k为多少的时候效果最好.另一种则是根据具体的需求确定,比如说进行衬衫尺寸的聚

  • Python中协程用法代码详解

    本文研究的主要是python中协程的相关问题,具体介绍如下. Num01–>协程的定义 协程,又称微线程,纤程.英文名Coroutine. 首先我们得知道协程是啥?协程其实可以认为是比线程更小的执行单元. 为啥说他是一个执行单元,因为他自带CPU上下文.这样只要在合适的时机, 我们可以把一个协程 切换到另一个协程. 只要这个过程中保存或恢复 CPU上下文那么程序还是可以运行的. Num02–>协程和线程的差异 那么这个过程看起来和线程差不多.其实不然, 线程切换从系统层面远不止保存和恢复 CP

  • python中的decimal类型转换实例详解

    [Python标准库]decimal--定点数和浮点数的数学运算 作用:使用定点数和浮点数的小数运算.         Python 版本:2.4 及以后版本 decimal 模块实现了定点和浮点算术运算符,使用的是大多数人所熟悉的模型,而不是程序员熟悉的模型,即大多数计算机硬件实现的 IEEE 浮点数运算.Decimal 实例可以准确地表示任何数,对其上取整或下取整,还可以对有效数字个数加以限制. Decimal 小数值表示为 Decimal 类的实例.构造函数取一个整数或字符串作为参数.使用

  • 对Python2与Python3中__bool__方法的差异详解

    学习Python面向对象编程的时候,遇到了一个很有意思的小问题.Python的__bool__方法不起作用的问题. 我反复读了我手中的教程,确认了我写的代码应该管用.可是在测试的时候却一直不通过,后来发现我实现的__bool__方法似乎并不是Python本身的接口. 代码如下: class Demo(): def __init__(self,value = 0): self.value = value def __bool__(self): return bool(self.value > 5)

  • Python 中Pickle库的使用详解

    在"通过简单示例来理解什么是机器学习"这篇文章里提到了pickle库的使用,本文来做进一步的阐述. 那么为什么需要序列化和反序列化这一操作呢? 1.便于存储.序列化过程将文本信息转变为二进制数据流.这样就信息就容易存储在硬盘之中,当需要读取文件的时候,从硬盘中读取数据,然后再将其反序列化便可以得到原始的数据.在Python程序运行中得到了一些字符串.列表.字典等数据,想要长久的保存下来,方便以后使用,而不是简单的放入内存中关机断电就丢失数据.python模块大全中的Pickle模块就派

随机推荐