利用Python defaultdict提高字典操作效率

一、什么是Python字典？

Python字典是一种类似于映射的数据结构，由一系列键值对组成。字典中的键必须是唯一的、不可变的类型，例如字符串、整数或元组，而值可以是任意类型的Python对象。对于许多应用程序来说，Python字典是一种最方便的数据结构，它允许快速访问、插入和删除元素，并支持非常快速的查找操作。

但是，当我们需要按照键来维护一个列表或者集合时，普通的字典操作会显得比较繁琐。例如，假设我们需要为大量文档中的每个单词创建一个列表，以存储相关的所有文档。使用普通的Python字典实现这个任务，需要在每次更新文档列表时都检查该键是否已经存在。这将导致代码变得复杂，而且在处理大数据量时会导致性能问题。这时，Python的defaultdict就可以派上用场了。

二、defaultdict的介绍

　　Python的defaultdict模块提供了一种替代标准字典类的方式，它使我们能够轻松地创建递归结构，并将默认值与每个新建键相关联。

  from collections import defaultdict
  
  word_docs = defaultdict(list)
  for doc in documents:
      for word in doc.split():
          word_docs[word].append(doc)

这里，word_docs是一个字典，它的值是文档列表。然而，与通常的Python字典不同的是，在首次访问新的键时，它会自动创建一个空列表。这使我们能够避免在更新列表之前检查每个键是否存在的问题，从而使代码更加简洁、易于阅读。

三、defaultdict的示例运用

1. defaultdict处理较为复杂的数据结构

例如，我们想要存储一个单词的所有后缀以及这些后缀出现在哪些单词中。用普通的字典，我们需要显式创建新的列表。但用defaultdict，我们可以通过访问新的键来自动创建新的列表。下面是一个例子：

  from collections import defaultdict
  
  suffix_trie = defaultdict(lambda: defaultdict(list))

  for word in word_list:
      for i in range(len(word)):
          suffix = word[i:]
          suffix_trie[suffix][word].append(i)

上面这个字典含有一个元素，其键是一个后缀，其值是一个嵌套的字典，其键是出现过该后缀的单词，其值是单词中的后缀出现位置的列表。因此，执行以下代码：

  print(suffix_trie["age"]["page"])

假设”page”是在列表中的一个单词。下面是输出结果:

[1]

这表示“age”这个后缀出现在“page”的索引1的位置。

2. 字典的嵌套和其他数据类型的嵌套

有时候我们希望在字典中嵌套其他数据类型，如列表、元组或集合。默认字典与此类嵌套相当擅长，因为它能够自动为新键创建新的嵌套数据结构。

  from collections import defaultdict
  
  # 创建一个字典的嵌套列表，存储单词的后缀以及这些后缀出现在哪些单词中
  suffix_dict = defaultdict(list)

  for word in word_list:
      for i in range(1, len(word) + 1):
          suffix_dict[word[-i:]].append(word)

这会创建一个字典，其键是所有单词的后缀，值是包含所有原始单词的列表，其后缀等于该键。例如，该字典将包含以下条目：“car”：[“scar”, “car”]。

3. defaultdict处理其他数据结构

另一个常见的用途是用defaultdict处理堆栈或队列。例如，我们可以创建一个嵌套列表的defaultdict来模拟一个简单的FIFO队列：

  from collections import defaultdict
  
  queue_dict = defaultdict(list)

  def enqueue(queue_dict, element, priority=0):
      queue_dict[priority].append(element)

  def dequeue(queue_dict):
      priority = min(queue_dict.keys())
      element = queue_dict[priority].pop(0)
      if not queue_dict[priority]:
          del queue_dict[priority]
      return element

  enqueue(queue_dict, 'A', priority=1)
  enqueue(queue_dict, 'B', priority=2)
  enqueue(queue_dict, 'C', priority=1)

  print(dequeue(queue_dict))  # A
  print(dequeue(queue_dict))  # C
  print(dequeue(queue_dict))  # B

四、总结

在许多情况下，Python的defaultdict可以提高代码的可读性和效率。值得注意的是，它并不是完美的，因为它可能会因为尝试创建大量缺失键而导致内存和I/O的开销。但是，在许多场景中，该模块可以使代码更加清晰、易于处理，而且性能不俗。同时，需要注意在体量较大的字典数据结构场合使用它时，也不能够完全摆脱时间和空间的考虑。

对于那些需要处理大量缺失键的应用程序，例如文本处理系统，defaultdict提供了一种解决方案来优化代码的内部操作，提高代码的可读性和性能。

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