Python中的defaultdict与missing()使用介绍

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我是靠谱客的博主缓慢斑马，最近开发中收集的这篇文章主要介绍Python中的defaultdict与__missing__()使用介绍，觉得挺不错的，现在分享给大家，希望可以做个参考。

概述

前言

今天我们的主角是 defaultdict ，同时也会介绍一下模仿方法 __missing__() ，本文主要来源于网友博客，分享给有需要的人。下面话不多说了，来一起看看详细的介绍吧。

默认值可以很方便

众所周知，在Python中如果访问字典中不存在的键，会引发KeyError异常。但是有时候，字典中的每个键都存在默认值是非常方便的。例如下面的例子：

strings = ('puppy', 'kitten', 'puppy', 'puppy',
   'weasel', 'puppy', 'kitten', 'puppy')
counts = {}
for kw in strings:
 counts[kw] += 1

该例子统计strings中某个单词出现的次数，并在counts字典中作记录。单词每出现一次，在counts相对应的键所存的值数字加1。但是事实上，运行这段代码会抛出KeyError异常，出现的时机是每个单词第一次统计的时候，因为Python的dict中不存在默认值的说法，可以在Python命令行中验证：

>>> counts = dict()
>>> counts
{}
>>> counts['puppy'] += 1
Traceback (most recent call last):
 File "<stdin>", line 1, in <module>
KeyError: 'puppy'

使用判断语句检查

既然如此，首先可能想到的方法是在单词第一次统计的时候，在counts中相应的键存下默认值1。这需要在处理的时候添加一个判断语句：

strings = ('puppy', 'kitten', 'puppy', 'puppy',
   'weasel', 'puppy', 'kitten', 'puppy')
counts = {}
for kw in strings:
 if kw not in counts:
  counts[kw] = 1
 else:
  counts[kw] += 1
# counts:
# {'puppy': 5, 'weasel': 1, 'kitten': 2}

使用 dict.setdefault() 方法

也可以通过 dict.setdefault() 方法来设置默认值：

strings = ('puppy', 'kitten', 'puppy', 'puppy',
   'weasel', 'puppy', 'kitten', 'puppy')
counts = {}
for kw in strings:
 counts.setdefault(kw, 0)
 counts[kw] += 1

dict.setdefault() 方法接收两个参数，第一个参数是健的名称，第二个参数是默认值。假如字典中不存在给定的键，则返回参数中提供的默认值；反之，则返回字典中保存的值。利用 dict.setdefault() 方法的返回值可以重写for循环中的代码，使其更加简洁：

strings = ('puppy', 'kitten', 'puppy', 'puppy',
   'weasel', 'puppy', 'kitten', 'puppy')
counts = {}
for kw in strings:
 counts[kw] = counts.setdefault(kw, 0) + 1

使用 collections.defaultdict 类

以上的方法虽然在一定程度上解决了dict中不存在默认值的问题，但是这时候我们会想，有没有一种字典它本身提供了默认值的功能呢？答案是肯定的，那就是 collections.defaultdict 。

defaultdict类就好像是一个dict，但是它是使用一个类型来初始化的：

>>> from collections import defaultdict
>>> dd = defaultdict(list)
>>> dd
defaultdict(<type 'list'>, {})

defaultdict类的初始化函数接受一个类型作为参数，当所访问的键不存在的时候，可以实例化一个值作为默认值：

>>> dd['foo']
[]
>>> dd
defaultdict(<type 'list'>, {'foo': []})
>>> dd['bar'].append('quux')
>>> dd
defaultdict(<type 'list'>, {'foo': [], 'bar': ['quux']})

需要注意的是，这种形式的默认值只有在通过 dict[key] 或者 dict.__getitem__(key) 访问的时候才有效，这其中的原因在下文会介绍。

>>> from collections import defaultdict
>>> dd = defaultdict(list)
>>> 'something' in dd
False
>>> dd.pop('something')
Traceback (most recent call last):
 File "<stdin>", line 1, in <module>
KeyError: 'pop(): dictionary is empty'
>>> dd.get('something')
>>> dd['something']
[]

defaultdict类除了接受类型名称作为初始化函数的参数之外，还可以使用任何不带参数的可调用函数，到时该函数的返回结果作为默认值，这样使得默认值的取值更加灵活。下面用一个例子来说明，如何用自定义的不带参数的函数 zero() 作为defaultdict类的初始化函数的参数：

>>> from collections import defaultdict
>>> def zero():
...  return 0
...
>>> dd = defaultdict(zero)
>>> dd
defaultdict(<function zero at 0xb7ed2684>, {})
>>> dd['foo']
0
>>> dd
defaultdict(<function zero at 0xb7ed2684>, {'foo': 0})

利用 collections.defaultdict 来解决最初的单词统计问题，代码如下：

from collections import defaultdict
strings = ('puppy', 'kitten', 'puppy', 'puppy',
   'weasel', 'puppy', 'kitten', 'puppy')
counts = defaultdict(lambda: 0) # 使用lambda来定义简单的函数
for s in strings:
 counts[s] += 1

defaultdict类是如何实现的

通过上面的内容，想必大家已经了解了defaultdict类的用法，那么在defaultdict类中又是如何来实现默认值的功能呢？这其中的关键是使用了看 __missing__() 这个方法：

>>> from collections import defaultdict
>>> print defaultdict.__missing__.__doc__
__missing__(key) # Called by __getitem__ for missing key; pseudo-code:
 if self.default_factory is None: raise KeyError(key)
 self[key] = value = self.default_factory()
 return value

通过查看 __missing__() 方法的 docstring ，可以看出当使用 __getitem__() 方法访问一个不存在的键时 dict[key] 这种形式实际上是 __getitem__() 方法的简化形式)，会调用 __missing__() 方法获取默认值，并将该键添加到字典中去。

关于 __missing__() 方法的具体介绍可以参考Python官方文档中的" Mapping Types — dict "一节。

文档中介绍，从2.5版本开始，如果派生自dict的子类定义了 __missing__() 方法，当访问不存在的键时，dict[key]会调用 __missing__() 方法取得默认值。

从中可以看出，虽然dict支持 __missing__() 方法，但是在dict本身是不存在这个方法的，而是需要在派生的子类中自行实现这个方法。可以简单的验证这一点：

>>> print dict.__missing__.__doc__
Traceback (most recent call last):
 File "<stdin>", line 1, in <module>
AttributeError: type object 'dict' has no attribute '__missing__'

同时，我们可以进一步的做实验，定义一个子类Missing并实现 __missing__() 方法:

>>> class Missing(dict):
...  def __missing__(self, key):
...   return 'missing'
...
>>> d = Missing()
>>> d
{}
>>> d['foo']
'missing'
>>> d
{}

返回结果反映了 __missing__() 方法确实发挥了作用。在此基础上，我们稍许修改 __missing__() 方法,使得该子类同defautldict类一样为不存在的键设置一个默认值：

>>> class Defaulting(dict):
...  def __missing__(self, key):
...   self[key] = 'default'
...   return 'default'
...
>>> d = Defaulting()
>>> d
{}
>>> d['foo']
'default'
>>> d
{'foo': 'default'}

在旧版本的Python中实现类defaultdict的功能

defaultdict类是从2.5版本之后才添加的，在一些旧版本中并不支持它，因此为旧版本实现一个兼容的defaultdict类是必要的。这其实很简单，虽然性能可能未必如2.5版本中自带的defautldict类好，但在功能上是一样的。

首先， __getitem__() 方法需要在访问键失败时，调用 __missing__() 方法：

class defaultdict(dict):
 def __getitem__(self, key):
  try:
   return dict.__getitem__(self, key)
  except KeyError:
   return self.__missing__(key)

其次，需要实现 __missing__() 方法用来设置默认值：

class defaultdict(dict):
 def __getitem__(self, key):
  try:
   return dict.__getitem__(self, key)
  except KeyError:
   return self.__missing__(key)
 def __missing__(self, key):
  self[key] = value = self.default_factory()
  return value

然后，defaultdict类的初始化函数 __init__() 需要接受类型或者可调用函数参数:

class defaultdict(dict):
 def __init__(self, default_factory=None, *a, **kw):
  dict.__init__(self, *a, **kw)
  self.default_factory = default_factory
 def __getitem__(self, key):
  try:
   return dict.__getitem__(self, key)
  except KeyError:
   return self.__missing__(key)
 def __missing__(self, key):
  self[key] = value = self.default_factory()
  return value

最后，综合以上内容，通过以下方式完成兼容新旧Python版本的代码：

try:
 from collections import defaultdict
except ImportError:
 class defaultdict(dict):
  def __init__(self, default_factory=None, *a, **kw):
   dict.__init__(self, *a, **kw)
   self.default_factory = default_factory
  def __getitem__(self, key):
   try:
    return dict.__getitem__(self, key)
   except KeyError:
    return self.__missing__(key)
  def __missing__(self, key):
   self[key] = value = self.default_factory()
   return value

参考文档

https://docs.python.org/2/library/collections.html#collections.defaultdict

总结

以上就是这篇文章的全部内容了，希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，如果有疑问大家可以留言交流，谢谢大家对脚本之家的支持。