Collections.defaultdict 与常规 Dict:了解区别
与会因缺少键而引发 KeyError 的传统 Python 字典不同,defaultdict 提供一个独特的转折。它自动使用默认值初始化不存在的键,默认值由用户定义的“可调用”对象确定。为了完全掌握它的功能,让我们深入研究它的语法和机制。
在问题提供的第一个示例中:
>>> from collections import defaultdict >>> s = 'mississippi' >>> d = defaultdict(int) >>> for k in s: ... d[k] += 1 ... >>> d.items() dict_items([('m', 1), ('i', 4), ('s', 4), ('p', 2)])
我们使用 defaultdict 并指定 int 作为可调用对象。当我们迭代字符串 s 时,defaultdict 通过调用 int() 自动创建缺失的键。该函数返回一个初始化为 0 的整数对象。因此,s 中的每个字母都成为结果字典 d 中的键,它们对应的值是它们出现的频率。
在第二个示例中:
>>> s = [('yellow', 1), ('blue', 2), ('yellow', 3), ('blue', 4), ('red', 1)] >>> d = defaultdict(list) >>> for k, v in s: ... d[k].append(v) ... >>> d.items() [('blue', [2, 4]), ('red', [1]), ('yellow', [1, 3])]
我们再次使用 defaultdict 并将 list 作为可调用对象传递。这次,使用 list() 初始化不存在的键。当我们迭代元组列表时,defaultdict 确保每个唯一的颜色都表示为键。相应的值是存储每种颜色出现频率的列表。
通过使用defaultdict,我们可以方便地操作缺少键的字典,避免潜在的 KeyError 异常并简化我们的代码。
以上是Python 中的'defaultdict”与常规'dict”:什么时候应该使用哪个?的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

Python更易学且易用,C 则更强大但复杂。1.Python语法简洁,适合初学者,动态类型和自动内存管理使其易用,但可能导致运行时错误。2.C 提供低级控制和高级特性,适合高性能应用,但学习门槛高,需手动管理内存和类型安全。

Python和C 在内存管理和控制方面的差异显着。 1.Python使用自动内存管理,基于引用计数和垃圾回收,简化了程序员的工作。 2.C 则要求手动管理内存,提供更多控制权但增加了复杂性和出错风险。选择哪种语言应基于项目需求和团队技术栈。

Python在科学计算中的应用包括数据分析、机器学习、数值模拟和可视化。1.Numpy提供高效的多维数组和数学函数。2.SciPy扩展Numpy功能,提供优化和线性代数工具。3.Pandas用于数据处理和分析。4.Matplotlib用于生成各种图表和可视化结果。

选择Python还是C 取决于项目需求:1)Python适合快速开发、数据科学和脚本编写,因其简洁语法和丰富库;2)C 适用于需要高性能和底层控制的场景,如系统编程和游戏开发,因其编译型和手动内存管理。

Python在数据科学和机器学习中的应用广泛,主要依赖于其简洁性和强大的库生态系统。1)Pandas用于数据处理和分析,2)Numpy提供高效的数值计算,3)Scikit-learn用于机器学习模型构建和优化,这些库让Python成为数据科学和机器学习的理想工具。

每天学习Python两个小时是否足够?这取决于你的目标和学习方法。1)制定清晰的学习计划,2)选择合适的学习资源和方法,3)动手实践和复习巩固,可以在这段时间内逐步掌握Python的基本知识和高级功能。

Python在Web开发中的关键应用包括使用Django和Flask框架、API开发、数据分析与可视化、机器学习与AI、以及性能优化。1.Django和Flask框架:Django适合快速开发复杂应用,Flask适用于小型或高度自定义项目。2.API开发:使用Flask或DjangoRESTFramework构建RESTfulAPI。3.数据分析与可视化:利用Python处理数据并通过Web界面展示。4.机器学习与AI:Python用于构建智能Web应用。5.性能优化:通过异步编程、缓存和代码优

Python在开发效率上优于C ,但C 在执行性能上更高。1.Python的简洁语法和丰富库提高开发效率。2.C 的编译型特性和硬件控制提升执行性能。选择时需根据项目需求权衡开发速度与执行效率。


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