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"
- OrderedDict — упорядоченный словарь
- Создание словаря через dict comprehension
- Функции в Python: создание и вызов
- Оператор in в Python
- Функции в Python
- Удаление дубликатов с помощью множеств
- Работа с областями видимости переменных
- Секреты Python
- Использование метода lower()
- Функция all() в Python
- Поиск наиболее частого элемента
- Получение значений из словарей
- Использование type hints
- Функции map, filter, reduce
- Переворот списка в Python
- Проверка существования переменной с оператором :=
- Переворот строки с помощью срезов
- Оптимизация памяти с __slots__
- Переопределение метода __and__
- Оператор space-invader
- Декоратор Property в Python
- Структурирование данных с Pydantic
- Псевдонимы в Python
- Декоратор total_ordering для класса Point
- Определение имен функций
- Хеши в Python
- Многострочные комментарии в Python
- Оптимизация гиперпараметров с Scikit Optimize
- Переопределение метода
- Глубокое копирование объектов
- Оператор деления для класса Rational
- Функции range() в Python
- Поиск индекса элемента
- Использование двоеточия в Python
- Numpy: использование Ellipsis
- Подсчет частотности элементов в Python
- Преобразование списка в словарь через генератор
- Создание виртуальной среды
- Установка Python3.7 и PIP
- Команда %dhist — список посещенных каталогов
- Измерение времени выполнения кода
- Многострочные комментарии в Python
- Многопоточность и асинхронное программирование в Python
- Многострочные комментарии в Python
- Установка и использование библиотеки google
- Определение наиболее частого элемента с помощью collections.Counter
- Python enumerate() функции
- Метод setdefault() в Python















