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. Concrete Paths в Python
  2. Определение объема памяти объекта
  3. Метод count() для списков
  4. Асинхронный код в Python
  5. Определение основы слова с showballstemmer
  6. Функция reversed() в Python
  7. Модуль Antigravity в Python 3
  8. Капитализация строк
  9. Установка User-Agent в Python
  10. Перезагрузка оператора в Python
  11. Функция enumerate в Python
  12. Оценка выражений генератора в Python
  13. Инициализация переменных
  14. Оператор space-invader
  15. Lambda Functions in Python
  16. Оператор in для Python
  17. Метод __iand__ для пользовательских классов
  18. Создание словарей в Python
  19. Правила именования переменных
  20. Функция count() в Python
  21. Измерение времени выполнения кода
  22. Работа с итераторами через срезы
  23. Перевод текста с Python Translator
  24. Оператор Walrus в Python
  25. Работа с модулем cmath
  26. GitHub в Telegram: подписка на уведомления
  27. Форматирование заголовков в Python
  28. Генерация случайных данных в NumPy
  29. Объединение словарей в Python
  30. Регулярные выражения: метод match
  31. Оператор == в Python
  32. Список импортированных модулей в Python
  33. Возврат нескольких значений
  34. Повторение элементов в Python
  35. Атрибуты объекта в Python
  36. Удаление эмодзи с помощью pandas
  37. Конкатенация строк с помощью join()
  38. Возврат значений из генератора
  39. Измерение времени выполнения в Python
  40. Создание пользовательской коллекции в Python
  41. Создание новых списков через list comprehensions
  42. Управление контекстом с помощью декоратора contextmanager
  43. Поиск шаблона в начале строки
  44. Преобразование документов в PDF с помощью Spire.Office
  45. Вложенные функции в Python
  46. Поиск индексов подстроки
  47. Создание GUI на Tkinter

Marketello читают маркетологи из крутых компаний