author: Wuxiaolong 在Python中有一些內置的數據類型，比如int, str, list, tuple, dict等。Python的collections模塊在這些內置數據類型的基礎上，提供了幾個額外的數據類型：namedtuple, defaultdict, deque, Counter, OrderedDict等，其中defaultdict和namedtuple是兩個很實用的擴展類型。defaultdict繼承自dict，namedtuple繼承自tuple。 ## 一、defaultdict ### 1\. 簡介 在使用Python原生的數據結構dict的時候，如果用d[key]這樣的方式訪問，當指定的key不存在時，是會拋出KeyError異常的。但是，如果使用defaultdict，只要你傳入一個默認的工廠方法，那么請求一個不存在的key時， 便會調用這個工廠方法使用其結果來作為這個key的默認值。 defaultdict在使用的時候需要傳一個工廠函數(function_factory)，defaultdict(function_factory)會構建一個類似dict的對象，該對象具有默認值，默認值通過調用工廠函數生成。 ### 2\. 示例 下面給一個defaultdict的使用示例： ~~~ >>> from collections import defaultdict >>> s = [('xiaoming', 99), ('wu', 69), ('zhangsan', 80), ('lisi', 96), ('wu', 100), ('wu', 100), ('yuan', 98), ('xiaoming', 89)] >>> d = defaultdict(list) >>> for k, v in s: ... d[k].append(v) ... >>> d defaultdict(<type 'list'>, {'lisi': [96], 'xiaoming': [99, 89], 'yuan': [98], 'zhangsan': [80], 'wu': [69, 100, 100]}) >>> for k,v in d.items(): ... print '%s: %s' % (k, v) ... lisi: [96] xiaoming: [99, 89] yuan: [98] zhangsan: [80] wu: [69, 100, 100] >>> ~~~ 對Python比較熟悉的同學可以發現defaultdict(list)的用法和dict.setdefault(key, [])比較類似，上述代碼使用setdefault實現如下： ~~~ >>> s [('xiaoming', 99), ('wu', 69), ('zhangsan', 80), ('lisi', 96), ('wu', 100), ('wu', 100), ('yuan', 98), ('xiaoming', 89)] >>> d = {} >>> for k,v in s: ... d.setdefault(k, []).append(v) ... >>> d {'lisi': [96], 'xiaoming': [99, 89], 'yuan': [98], 'zhangsan': [80], 'wu': [69, 100, 100]} ~~~ ### 3\. 原理 從以上的例子中，我們可以基本了defaultdict的用法，下面我們可以通過help(defaultdict)了解一下defaultdict的原理。通過Python console打印出的help信息來看，我們可以發現defaultdict具有默認值主要是通過missing方法實現的，如果工廠函數不為None，則通過工廠方法返回默認值，具體如下： ~~~ | __missing__(...) | __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 ~~~ 從上面的說明中，我們可以發現一下幾個需要注意的地方： 1. missing方法是在調用getitem方法發現KEY不存在時才調用的，所以，defaultdict也只會在使用d[key]或者d.getitem(key)的時候才會生成默認值；如果使用d.get(key)是不會返回默認值的，會出現KeyError； 2. defaultdict主要是通過missing方法實現，所以，我們也可以通過實現該方法來生成自己的defaultdict，代碼入下 ### 4\. 版本 defaultdict是在Python 2.5之后才加入的功能，在舊版本的Python中是不支持這個功能的，不過，知道了它的原理，我們可以自己實現一個defaultdict。 ~~~ try: from collections import defaultdict except: class defaultdict(dict): def __init__(self, default_factory=None, *a, **kw): if (default_factory is not None and not hasattr(default_factory, '__call__')): raise TypeError('first argument must be callable') 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): if self.default_factory is None: raise KeyError(key) self[key] = value = self.default_factory() return value def __reduce__(self): if self.default_factory is None: args = tuple() else: args = self.default_factory, return type(self), args, None, None, self.items() def copy(self): return self.__copy__() def __copy__(self): return type(self)(self.default_factory, self) def __deepcopy__(self, memo): import copy return type(self)(self.default_factory, copy.deepcopy(self.items())) def __repr__(self): return 'defaultdict(%s, %s)' % (self.default_factory, dict.__repr__(self)) ~~~ ## 二、namedtuple namedtuple主要用來產生可以使用名稱來訪問元素的數據對象，通常用來增強代碼的可讀性，在訪問一些tuple類型的數據時尤其好用。其實，在大部分時候你應該使用namedtuple替代tuple，這樣可以讓你的代碼更容易讀懂，更加pythonic。舉個例子： ~~~ from collections import namedtuple # 變量名和namedtuple中的第一個參數一般保持一致，但也可以不一樣 Student = namedtuple('Student', 'id name score') # 或者 Student = namedtuple('Student', ['id', 'name', 'score']) students = [(1, 'Wu', 90), (2, 'Xing', 89), (3, 'Yuan', 98), (4, 'Wang', 95)] for s in students: stu = Student._make(s) print stu # Output: # Student(id=1, name='Wu', score=90) # Student(id=2, name='Xing', score=89) # Student(id=3, name='Yuan', score=98) # Student(id=4, name='Wang', score=95) ~~~ 在上面的例子中，Student就是一個namedtuple，它和tuple的使用方法一樣，可以通過index直接取，而且是只讀的。這種方式比tuple容易理解多了，可以很清楚的知道每個值代表的含義。 Over! var:[http://segmentfault.com/blog/wuxianglong/1190000002399119?_ea=78694](http://segmentfault.com/blog/wuxianglong/1190000002399119?_ea=78694)