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"
- Использование функции product
- JMESPath в Python
- Обмен переменными в Jupyter
- Зарезервированные слова в Python
- Открытие и редактирование скриптов Python
- Решение переменной Шредингера
- Работа с эмодзи в Python
- Отладка в Python
- Работа с многоуровневыми словарями в Python
- Функция count() в Python
- Применение функции к списку
- Хеширование паролей с солью
- Работа с датой и временем в Python
- Навыки Python: строки, типы данных
- Принципы программирования
- Оператор space-invader
- Работа с итераторами в Python
- Тестирование с unittest
- Monkey Patching в Python
- Работа с getopt
- Основы работы с os
- Генераторы в Python
- Python UserString — создание подклассов строк
- lru_cache оптимизация функций
- Работа с очередями в Python
- Вызов функций по строке в Python.
- Работа с Requests для HTTP-запросов
- Хешируемые ключи в Python
- OrderedDict — упорядоченный словарь
- Оптимизация памяти в Python
- Поиск файлов по шаблону
- Методы работы со списками
- Метод join() для объединения элементов
- Оператор Walrus в Python
- Очистка данных в Python
- Получение текущей даты и времени
- Декораторы в Python
- Функции с дополнением
- Тип данных TypeVarTuple
- Списковый компрехеншен.
- Итерация по копии коллекции
- Python reversed() vs срез[::-1]
- Методы работы со строками в Python
- Обработка ошибок в Python
- Область видимости переменных
- Проверка файла .py на синтаксис.















