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"
- Обязательные аргументы в Python
- Экспорт данных в файл.
- Отделение звука от видео
- Печать списка с помощью метода join
- Скачать видео с YouTube
- Конкатенация строковых литералов
- Python 3.12: переиспользование кавычек
- Enum в Python
- Работа с контекстным менеджером Pool
- Генераторные функции в Python
- Работа с CSV в Python
- Генератор чисел Фибоначчи
- Проверка кортежей.
- Возврат нескольких значений
- Разбиение строки в Python
- Работа с исключениями в Python
- Работа с NumPy.linalg
- Генерация фальшивых данных с Faker
- Работа с комплексными числами в Python
- Принципы программирования
- Переопределение метода
- История Python
- Открытие, чтение и закрытие файла
- Переопределение метода __eq__
- Отправка POST-запроса в REST API
- Оператор in для Python
- Удаление элемента из списка
- Конструктор в Python
- Область видимости переменных
- Транспонирование 2D-массива с помощью zip
- Переопределение метода len
- Метод rxor для операции побитового исключающего «или»
- Проверка файла .py на синтаксис.
- Работа со строками в Python
- Возвращение нескольких значений
- Условные выражения в Python
- Списки в Python: основы
- split() без разделителя
- Библиотека funcy: удобные утилиты
- Склеивание строк через метод join()
- Методы HTTP запросов в Flask
- Установка и использование модуля Wikipedia
- Beautiful Soup — извлечение данных из HTML
- Метод __index__ в Python
- Python Метод del.
- Создание графиков в терминале















