默认字典的默认字典？

Question

有没有办法让 defaultdict(defaultdict(int)) 以使以下代码正常工作？

for x in stuff:
    d[x.a][x.b] += x.c_int

d 需要根据 xa 和 xb 元素进行临时构建。

我可以使用：

for x in stuff:
    d[x.a,x.b] += x.c_int

但随后我将无法使用：

d.keys()
d[x.a].keys()

Answer 1

是的，就像这样：

defaultdict(lambda: defaultdict(int))

当您尝试访问不存在的密钥时，将调用 defaultdict 的参数（在本例中为 lambda: defaultdict(int)） 。它的返回值将被设置为该键的新值，这意味着在我们的例子中，d[Key_doesnt_exist] 的值将是 defaultdict(int)。

如果您尝试从最后一个defaultdict即d[Key_doesnt_exist][Key_doesnt_exist]访问一个键，它将返回0，这是最后一个defaultdict即int()的参数的返回值。

Answer 2

defaultdict 构造函数的参数是将调用以构建新元素的函数。那么让我们使用 lambda 吧！

>>> from collections import defaultdict
>>> d = defaultdict(lambda : defaultdict(int))
>>> print d[0]
defaultdict(<type 'int'>, {})
>>> print d[0]["x"]
0

从 Python 2.7 开始，有一个使用 Counter 的更好的解决方案：

>>> from collections import Counter
>>> c = Counter()
>>> c["goodbye"]+=1
>>> c["and thank you"]=42
>>> c["for the fish"]-=5
>>> c
Counter({'and thank you': 42, 'goodbye': 1, 'for the fish': -5})

一些额外的功能

>>> c.most_common()[:2]
[('and thank you', 42), ('goodbye', 1)]

有关详细信息，请参阅 PyMOTW - 集合 - 容器数据类型 和 Python 文档 - 集合

Answer 3

之前的答案已经解决了如何制作两层或n层defaultdict。在某些情况下，您想要一个无限的：

def ddict():
    return defaultdict(ddict)

用法：

>>> d = ddict()
>>> d[1]['a'][True] = 0.5
>>> d[1]['b'] = 3
>>> import pprint; pprint.pprint(d)
defaultdict(<function ddict at 0x7fcac68bf048>,
            {1: defaultdict(<function ddict at 0x7fcac68bf048>,
                            {'a': defaultdict(<function ddict at 0x7fcac68bf048>,
                                              {True: 0.5}),
                             'b': 3})})

Answer 4

我发现使用 partial 稍微优雅一些​​：

import functools
dd_int = functools.partial(defaultdict, int)
defaultdict(dd_int)

当然，这与 lambda 相同。

Answer 5

作为参考，可以通过以下方式实现通用嵌套 defaultdict 工厂方法：

from collections import defaultdict
from functools import partial
from itertools import repeat


def nested_defaultdict(default_factory, depth=1):
    result = partial(defaultdict, default_factory)
    for _ in repeat(None, depth - 1):
        result = partial(defaultdict, result)
    return result()

深度定义在使用 default_factory 中定义的类型之前嵌套字典的数量。
例如：

my_dict = nested_defaultdict(list, 3)
my_dict['a']['b']['c'].append('e')

Answer 6

其他人已经正确回答了您如何使以下内容发挥作用的问题：

for x in stuff:
    d[x.a][x.b] += x.c_int

另一种方法是使用元组作为键：

d = defaultdict(int)
for x in stuff:
    d[x.a,x.b] += x.c_int
    # ^^^^^^^ tuple key

这种方法的好处是它很简单并且可以轻松扩展。如果您需要三层深度的映射，只需使用三项元组作为键。

Answer 7

defaultdict(lambda: defaultdict(int)) 有一个缺陷，即它对 pickle 不友好，这要归功于 lambda。虽然您可以全局定义默认函数，例如：

def make_defaultdict_int():
    return defaultdict(int)
dd = defaultdict(make_defaultdict_int)

解决这个问题，但这是相当冗长的。幸运的是，如果没有这样的方式，以 pickle 友好的方式完成这项工作非常容易：

dd = defaultdict(defaultdict(int).copy)

这使得模板为空 defaultdict(int)，并传递一个绑定的 copy 方法将其作为工厂函数。因为 defaultdict 和 int 是可pickle的，所有可pickle对象的绑定方法也是如此，这使得结构完全可pickle，无需任何自定义定义或额外的导入。在某些版本的 Python 上，它比等效的 lambda 性能更高（取决于最近的优化工作集中在哪里），但即使不是这样，性能也相当，而且不再多了。冗长，所以即使不关心酸洗，这也是我的首选方法，仅仅是因为这意味着如果/当酸洗变得重要时我不需要改变方法。

Answer 8

import collections

d = collections.defaultdict(collections.Counter)

for x in stuff:
    d[x.a][x.b] += x.c_int