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. OrderedDict — упорядоченный словарь
  2. Создание словаря через dict comprehension
  3. Функции в Python: создание и вызов
  4. Оператор in в Python
  5. Функции в Python
  6. Удаление дубликатов с помощью множеств
  7. Работа с областями видимости переменных
  8. Секреты Python
  9. Использование метода lower()
  10. Функция all() в Python
  11. Поиск наиболее частого элемента
  12. Получение значений из словарей
  13. Использование type hints
  14. Функции map, filter, reduce
  15. Переворот списка в Python
  16. Проверка существования переменной с оператором :=
  17. Переворот строки с помощью срезов
  18. Оптимизация памяти с __slots__
  19. Переопределение метода __and__
  20. Оператор space-invader
  21. Декоратор Property в Python
  22. Структурирование данных с Pydantic
  23. Псевдонимы в Python
  24. Декоратор total_ordering для класса Point
  25. Определение имен функций
  26. Хеши в Python
  27. Многострочные комментарии в Python
  28. Оптимизация гиперпараметров с Scikit Optimize
  29. Переопределение метода
  30. Глубокое копирование объектов
  31. Оператор деления для класса Rational
  32. Функции range() в Python
  33. Поиск индекса элемента
  34. Использование двоеточия в Python
  35. Numpy: использование Ellipsis
  36. Подсчет частотности элементов в Python
  37. Преобразование списка в словарь через генератор
  38. Создание виртуальной среды
  39. Установка Python3.7 и PIP
  40. Команда %dhist — список посещенных каталогов
  41. Измерение времени выполнения кода
  42. Многострочные комментарии в Python
  43. Многопоточность и асинхронное программирование в Python
  44. Многострочные комментарии в Python
  45. Установка и использование библиотеки google
  46. Определение наиболее частого элемента с помощью collections.Counter
  47. Python enumerate() функции
  48. Метод setdefault() в Python

Marketello читают маркетологи из крутых компаний