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优化Python字典处理速度的神器——defaultdict

在Python中,字典是一种十分常见的数据结构,具有快速的查找能力。但是对于一些需要对字典进行统计或聚合操作的场景,普通字典的性能可能会受到一定的影响。本文将介绍一个能够优化Python字典处理速度的神器——defaultdict。

一、什么是defaultdict

defaultdict是Python标准库collections中的一种字典类型。它与普通字典的区别在于,在字典中访问不存在的键时,不会报错而是返回一个默认值。

    from collections import defaultdict

    d = defaultdict(int)
    print(d["a"])  # 输出0
    print(d["b"])  # 输出0

在上面的例子中,通过defaultdict创建了一个字典d,且默认值为0。当我们对d中不存在的键进行访问时,它会返回默认值0。

二、defaultdict的优势

defaultdict相对于普通字典的优势在于,当字典中包含不存在的键时,它不仅不会报错还可以自动创建一个键并赋予默认值。这个特性在一些统计和聚合的场景下特别有用。

例如,我们要对一篇文章中每个单词出现的次数进行统计,这时使用defaultdict就可以轻松实现:

    words = ["apple", "orange", "banana", "apple", "grape", "banana"]
    word_count = defaultdict(int)
    for word in words:
        word_count[word] += 1

    print(word_count)
    # 输出defaultdict(, {'apple': 2, 'orange': 1, 'banana': 2, 'grape': 1})

  

在上面的例子中,我们创建了一个defaultdict,它的默认值为0。在遍历单词列表时,对于每个单词我们都可以直接通过word_count[word]进行累加,因为如果不存在该单词键,defaultdict会自动为它创建一个初始值为0的计数器。

三、defaultdict的使用场景

1. 统计和聚合

defaultdict最常见的使用场景是对一些需要进行计数或聚合的数据进行统计。以上面的单词计数为例,如果使用普通字典,需要对每个单词是否存在进行判断,而使用defaultdict则不需要手动判断每个键是否存在。

2. 排序

在一些排序场景中,我们可以通过将普通字典的键值对转换为元组然后使用sorted进行排序。但如果字典比较大,这个过程可能会十分耗时。而使用defaultdict可以在创建字典时指定sorted作为默认值,并且对每个键值对进行插入时都会按照sorted的顺序插入,这样就可以方便地在排序后的字典中对键进行遍历。

3. 图的遍历

在图的遍历中,可以使用defaultdict构造一个邻接表,将每个节点的相邻节点存储在一个列表中。这样在遍历时就可以方便地获取每个节点的相邻节点,而不需要使用邻接矩阵占用大量的存储空间。

四、总结

defaultdict可以帮助我们优化Python字典处理速度,在一些统计、排序和图遍历等场景下特别有用。使用defaultdict在进行计数和聚合操作时无需手动判断键是否存在,可以大大简化代码的编写和执行。除了以上三个使用场景外,defaultdict还可以在其它需要默认值的情况下使用。欢迎大家在自己的Python项目中尝试使用defaultdict。