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.

Твои коллеги будут рады, поделись в

Автор урока

Дмитрий Комаровский
Дмитрий Комаровский

Автоматизация процессов
в КраснодарБанки.ру

Другие уроки курса "Python"

  1. Множественное присваивание в Python
  2. Библиотека schedule: планировщик задач
  3. Генераторы списков в Python
  4. Преобразование типов данных в set comprehension
  5. Оптимизация поиска в словарях
  6. Метод rsub в Python: расширение функциональности вычитания
  7. Замеры производительности в Python
  8. F-строки в Python
  9. Функции any() и all() в Python
  10. Mad Libs Generator
  11. Подчеркивание в REPL
  12. Логирование с Logzero
  13. Управление асинхронными задачами на Python.
  14. Метод rxor для операции побитового исключающего «или»
  15. Счетчик в Python: most_common()
  16. Декоратор Property в Python
  17. Метод __iand__ для пользовательских классов
  18. Обработка элементов в Python
  19. Удаление первого элемента списка
  20. Атрибуты класса и экземпляра в Python
  21. Округление чисел с помощью round
  22. Преобразование range в итератор
  23. Работа с словарями в Python
  24. Импорт модулей и пакетов в Python
  25. Структурирование именованных констант
  26. Работа со случайными элементами
  27. Динамическая типизация в Python
  28. Работа с deque из collections
  29. Профилирование кода
  30. Python: библиотеки и функции
  31. Поиск самого частого элемента
  32. Операции с массивами в NumPy
  33. Замыкания в Python
  34. split() — разделение строки
  35. Вывод переменной и строки в Python
  36. Виртуальное окружение Python
  37. Сравнение def и lambda-функций
  38. Применение функции к списку
  39. Хранение данных
  40. Передача словаря через **kwargs
  41. Оператор continue в Python
  42. Склеивание строк без циклов
  43. Работа с JSON в Python
  44. Печать календаря в Python
  45. Описание скриптов в README

Marketello читают маркетологи из крутых компаний