什么是defaultdict？

defaultdict是Python标准库collections模块中提供的一个字典子类。它覆盖了字典的__missing__方法，当访问不存在的键时，会自动创建该键并使用指定的工厂函数初始化值。

基本初始化方法

1. 导入collections模块

使用defaultdict前需要先导入collections模块：

from collections import defaultdict

2. 使用工厂函数初始化

defaultdict接受一个可调用对象作为参数，用于初始化新键的值：

# 初始化值为0的defaultdict
count_dict = defaultdict(int)

# 初始化值为空列表的defaultdict
list_dict = defaultdict(list)

# 初始化值为空集合的defaultdict
set_dict = defaultdict(set)

3. 使用lambda函数自定义初始化

可以使用lambda函数实现更复杂的初始化逻辑：

# 初始化值为0.0的defaultdict
float_dict = defaultdict(lambda: 0.0)

# 初始化值为默认字典的defaultdict
nested_dict = defaultdict(lambda: defaultdict(int))

# 初始化值为自定义对象的defaultdict
class CustomObject:
    def __init__(self):
        self.value = 0
        self.description = ""

obj_dict = defaultdict(lambda: CustomObject())

实际应用场景

1. 分组数据

使用defaultdict可以轻松实现数据分组：

# 按城市分组人员
people = [
    {"name": "Alice", "city": "New York"},
    {"name": "Bob", "city": "Chicago"},
    {"name": "Charlie", "city": "New York"},
    {"name": "Diana", "city": "Los Angeles"},
]

city_groups = defaultdict(list)

for person in people:
    city_groups[person["city"]].append(person["name"])

# 输出结果
for city, names in city_groups.items():
    print(f"{city}: {', '.join(names)}")
    
# New York: Alice, Charlie
# Chicago: Bob
# Los Angeles: Diana

2. 计数统计

统计元素出现次数：

words = ["apple", "banana", "apple", "orange", "banana", "apple"]

word_count = defaultdict(int)

for word in words:
    word_count[word] += 1

print(word_count)
# defaultdict(<class 'int'>, {'apple': 3, 'banana': 2, 'orange': 1})

3. 构建图结构

表示图的邻接关系：

# 表示无向图
graph = defaultdict(list)

edges = [("A", "B"), ("A", "C"), ("B", "C"), ("C", "D")]

for u, v in edges:
    graph[u].append(v)
    graph[v].append(u)

print(graph)
# defaultdict(<class 'list'>, 
#   {'A': ['B', 'C'], 
#    'B': ['A', 'C'], 
#    'C': ['A', 'B', 'D'], 
#    'D': ['C']})

高级技巧

1. 嵌套defaultdict

处理多层嵌套数据结构：

# 两层嵌套defaultdict
nested = defaultdict(lambda: defaultdict(int))

data = [("A", "X", 5), ("A", "Y", 3), ("B", "X", 2), ("A", "X", 4)]

for category, subcategory, value in data:
    nested[category][subcategory] += value

print(nested["A"]["X"])  # 输出 9
print(nested["B"]["X"])  # 输出 2

2. 自定义工厂函数

使用复杂逻辑初始化值：

def create_complex_value():
    return {"count": 0, "total": 0.0, "items": []}

stats = defaultdict(create_complex_value)

# 添加数据
stats["product_A"]["count"] += 1
stats["product_A"]["total"] += 29.99
stats["product_A"]["items"].append("item_123")

stats["product_B"]["count"] += 3
stats["product_B"]["total"] += 150.0

print(stats["product_A"])
# {'count': 1, 'total': 29.99, 'items': ['item_123']}

常见问题解答