Курс Python → Работа со словарями с defaultdict из collections
В Python работа со словарями является одной из самых распространенных задач, и часто возникает необходимость инициализировать значения по умолчанию для ключей, которые еще не существуют в словаре. В таких случаях на помощь приходит класс defaultdict из модуля collections. Этот класс предоставляет удобный способ создания словарей, которые автоматически инициализируют значения для отсутствующих ключей, тем самым упрощая код и повышая его читаемость.
Обычные словари в Python не позволяют обращаться к несуществующим ключам без генерации исключения KeyError. Это означает, что перед доступом к значению по ключу необходимо проверять, существует ли этот ключ в словаре. Например:
my_dict = {}
key = 'example'
if key in my_dict:
value = my_dict[key]
else:
value = 0 # или любое другое значение по умолчанию
С использованием defaultdict этот процесс значительно упрощается. Вы можете указать тип значения по умолчанию, и если запрашиваемый ключ отсутствует, defaultdict автоматически создаст его с заданным значением. Например, если вы хотите использовать целые числа в качестве значений по умолчанию, вы можете сделать следующее:
from collections import defaultdict
my_defaultdict = defaultdict(int)
my_defaultdict['example'] += 1 # автоматически инициализирует 'example' значением 0, затем увеличивает его на 1
print(my_defaultdict['example']) # Вывод: 1
Класс defaultdict может принимать различные функции в качестве аргументов для инициализации значений. Например, вы можете использовать list для создания словаря, где каждое значение будет списком. Это удобно, когда нужно группировать данные по ключам:
from collections import defaultdict
grouped_data = defaultdict(list)
grouped_data['fruits'].append('apple')
grouped_data['fruits'].append('banana')
grouped_data['vegetables'].append('carrot')
print(grouped_data) # Вывод: defaultdict(<class 'list'>, {'fruits': ['apple', 'banana'], 'vegetables': ['carrot']})
Таким образом, использование defaultdict позволяет избежать избыточности кода и делает его более лаконичным. С помощью этого инструмента можно легко управлять значениями по умолчанию и создавать более сложные структуры данных, не беспокоясь о наличии ключей. Это особенно полезно в ситуациях, когда необходимо обрабатывать большие объемы данных, например, при анализе текстов или при работе с базами данных.
Другие уроки курса "Python"
- Разбиение строки в Python
- Метод split() в Python
- Работа со словарями Python
- Объединение списков с помощью zip
- Python: Фильтрация списков с помощью filter()
- Атрибуты класса и экземпляра
- Методы работы со списками
- Декораторы в Python
- Генерация резюме в Gensim
- Зарезервированные слова в Python
- Итерации в Python
- Вложенные генераторы в Python
- Безопасный доступ к значениям словаря
- Переворот строки
- Оператор continue в Python
- Удаление ключей из словаря
- Параллельные вычисления в Python
- Метод __irshift__ для побитового сдвига вправо
- Python Менеджер контекста
- Работа с типами данных в Python с помощью pydantic.
- Объединение списков с использованием itertools.chain
- Генераторы в Python
- Настройка шрифта и цвета в Tkinter
- Объединение строк с помощью метода join
- Модуль subprocess: запуск внешних команд
- Итерация по итерируемым объектам
- ROT13 Шифр Цезаря в Python
- Создание циклической ссылки
- Создание новых функций через partial
- Обход элементов в Python
- Удаление элементов из списка
- Удаление ресурса в Python
- Установка максимального количества цифр
- Вызов функций по строке в Python.
- Замыкания в Python
- Операторы присваивания в Python
- ChainMap избыточные ключи
- Асинхронный код в Python
- Константы в модуле cmath
- Перезагрузка оператора в Python
- Построение графиков в терминале с bashplotlib
- Функция zip() — объединение последовательностей
- Работа с *args и **kwargs в Python
- Метод append() для списка
- Оператор Walrus в Python 3.8
- Метод join() для объединения элементов в строку.















