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. Использование функции product
  2. JMESPath в Python
  3. Обмен переменными в Jupyter
  4. Зарезервированные слова в Python
  5. Открытие и редактирование скриптов Python
  6. Решение переменной Шредингера
  7. Работа с эмодзи в Python
  8. Отладка в Python
  9. Работа с многоуровневыми словарями в Python
  10. Функция count() в Python
  11. Применение функции к списку
  12. Хеширование паролей с солью
  13. Работа с датой и временем в Python
  14. Навыки Python: строки, типы данных
  15. Принципы программирования
  16. Оператор space-invader
  17. Работа с итераторами в Python
  18. Тестирование с unittest
  19. Monkey Patching в Python
  20. Работа с getopt
  21. Основы работы с os
  22. Генераторы в Python
  23. Python UserString — создание подклассов строк
  24. lru_cache оптимизация функций
  25. Работа с очередями в Python
  26. Вызов функций по строке в Python.
  27. Работа с Requests для HTTP-запросов
  28. Хешируемые ключи в Python
  29. OrderedDict — упорядоченный словарь
  30. Оптимизация памяти в Python
  31. Поиск файлов по шаблону
  32. Методы работы со списками
  33. Метод join() для объединения элементов
  34. Оператор Walrus в Python
  35. Очистка данных в Python
  36. Получение текущей даты и времени
  37. Декораторы в Python
  38. Функции с дополнением
  39. Тип данных TypeVarTuple
  40. Списковый компрехеншен.
  41. Итерация по копии коллекции
  42. Python reversed() vs срез[::-1]
  43. Методы работы со строками в Python
  44. Обработка ошибок в Python
  45. Область видимости переменных
  46. Проверка файла .py на синтаксис.

Marketello читают маркетологи из крутых компаний