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"
- Оптимизация гиперпараметров с Scikit Optimize
- Оператор space-invader
- Замеры производительности в Python
- Условные выражения в Python
- Мониторинг памяти с Pympler
- Применение функции к элементам списка
- Ускоренный импорт библиотек
- Автоматизация действий с Pyautogui
- Регистрация на TenChat
- Перемешивание списка с shuffle()
- Howdoi — получение ответов из терминала
- Оператор continue в Python
- Сравнение строк в Python
- Создание именованных кортежей в Python
- Извлечение аудио из видео
- Отправка POST-запроса в REST API
- kwargs в Python
- Создание объекта timedelta
- Объединение списков в Python
- Вывод с переменной через запятую
- Частичное совпадение пользовательского ввода в Python 3.10
- Генератор списка с условием if
- Метод count() для списка
- Класс UserDict: дополнительная функциональность
- Создание и использование ChainMap
- Добавление элемента к кортежу
- Измерение времени выполнения кода
- Декораторы классов
- Изменение IP-адреса в Python
- Перебор элементов списка в Python
- Python 3.12: Псевдонимы типов
- Подсчет вхождений элементов
- Необязательные аргументы в Python
- Область видимости переменных
- Измерение времени выполнения кода
- Распаковка с оператором *
- Создание панели меню Tkinter
- Функции any() и all() в Python
- Работа с файлами и директориями в Python.
- Использование super() в Python
- Сортировка данных с лямбда-функциями
- Оператор обр. импликации
- Избегайте использования goto
- Установка Python3.7 и PIP
- Операции с комплексными числами
- Поиск файлов по шаблону
- Красивый вывод списка















