撒科打诨
在Python中实现嵌套字典的最佳方法是什么？实施__missing__在.上dict类来设置和返回一个新实例。这种方法是可用的。(并记录在案)自从Python2.5之后，和(对我来说特别有价值)很漂亮的指纹就像个普通的白痴，而不是丑陋的打印一个自动形象的默认：class Vividict(dict):
def __missing__(self, key):
value = self[key] = type(self)() # retain local pointer to value
return value # faster to return than dict lookup(注self[key]是在任务的左边，所以这里没有递归。)说你有一些数据：data = {('new jersey', 'mercer county', 'plumbers'): 3,
('new jersey', 'mercer county', 'programmers'): 81,
('new jersey', 'middlesex county', 'programmers'): 81,
('new jersey', 'middlesex county', 'salesmen'): 62,
('new york', 'queens county', 'plumbers'): 9,
('new york', 'queens county', 'salesmen'): 36}以下是我们的使用代码：vividict = Vividict()for (state, county, occupation), number in data.items():
vividict[state][county][occupation] = number现在：>>> import pprint>>> pprint.pprint(vividict, width=40){'new jersey': {'mercer county': {'plumbers': 3,
'programmers': 81},
'middlesex county': {'programmers': 81,
'salesmen': 62}},
'new york': {'queens county': {'plumbers': 9,
'salesmen': 36}}}批评对这类容器的批评是，如果用户拼错了密钥，我们的代码可能会悄然失败：>>> vividict['new york']['queens counyt']{}此外，我们的数据中还有一个拼写错误的县：>>> pprint.pprint(vividict, width=40){'new jersey': {'mercer county': {'plumbers': 3,
'programmers': 81},
'middlesex county': {'programmers': 81,
'salesmen': 62}},
'new york': {'queens county': {'plumbers': 9,
'salesmen': 36},
'queens counyt': {}}}说明：我们只是提供我们类的另一个嵌套实例Vividict无论何时访问密钥，但缺少密钥。(返回值赋值很有用，因为它避免了我们在DECT上额外调用getter，而且不幸的是，我们不能在设置它时返回它。)注意，这些是与最不正确的答案相同的语义，但在代码-nosklo实现的一半行中：class AutoVivification(dict):
"""Implementation of perl's autovivification feature."""
def __getitem__(self, item):
try:
return dict.__getitem__(self, item)
except KeyError:
value = self[item] = type(self)()
return value示范使用下面只是一个示例，说明如何轻松地使用这个dict创建嵌套的dict结构。这可以快速地创建一个层次化的树结构，就像您想要的那样。import pprintclass Vividict(dict):
def __missing__(self, key):
value = self[key] = type(self)()
return value
d = Vividict()d['foo']['bar']d['foo']['baz']d['fizz']['buzz']d['primary']['secondary']['tertiary']['quaternary']pprint.pprint(d)产出：{'fizz': {'buzz': {}},
'foo': {'bar': {}, 'baz': {}},
'primary': {'secondary': {'tertiary': {'quaternary': {}}}}}正如最后一行所示，它打印得很漂亮，便于手工检查。但是如果您想要直观地检查您的数据，请执行__missing__要将其类的新实例设置为键并返回，这是一个更好的解决方案。与之相反的其他备选办法：dict.setdefault虽然提问者认为这是不干净的，但我发现这比Vividict我自己。d = {} # or dict()for (state, county, occupation), number in data.items():
d.setdefault(state, {}).setdefault(county, {})[occupation] = number现在：>>> pprint.pprint(d, width=40){'new jersey': {'mercer county': {'plumbers': 3,
'programmers': 81},
'middlesex county': {'programmers': 81,
'salesmen': 62}},
'new york': {'queens county': {'plumbers': 9,
'salesmen': 36}}}拼写错误会引起噪音，而且不会使我们的数据充斥着糟糕的信息：>>> d['new york']['queens counyt']Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>KeyError: 'queens counyt'此外，我认为setDefault在循环中使用时效果很好，而且您也不知道要为键获取什么，但是重复使用会带来很大的负担，而且我认为没有人会想要保持以下内容：d = dict()d.setdefault('foo', {}).setdefault('bar', {})d.setdefault('foo', {}).setdefault('baz', {})d.setdefault('fizz', {}).setdefault
('buzz', {})d.setdefault('primary', {}).setdefault('secondary', {}).setdefault('tertiary', {}).setdefault('quaternary', {})另一个批评是setdefault需要一个新实例，不管是否使用它。但是，Python(或至少CPython)在处理未使用和未引用的新实例方面相当聪明，例如，它重用内存中的位置：>>> id({}), id({}), id({})(523575344, 523575344, 523575344)一个自动生动的默认设置这是一个整洁的实现，在没有检查数据的脚本中使用与实现相同的功能__missing__:from collections import defaultdictdef vivdict():
return defaultdict(vivdict)但是，如果您需要检查您的数据，使用相同方式填充数据的自动生动的defaultdict的结果如下所示：>>> d = vivdict(); d['foo']['bar']; d['foo']['baz']; d['fizz']['buzz']; d['primary']['secondary']['tertiary']['quaternary']; import pprint;
>>> pprint.pprint(d)defaultdict(<function vivdict at 0x17B01870>, {'foo': defaultdict(<function vivdict
at 0x17B01870>, {'baz': defaultdict(<function vivdict at 0x17B01870>, {}), 'bar': defaultdict(<function vivdict at 0x17B01870>, {})}), 'pr
mary': defaultdict(<function
vivdict at 0x17B01870>, {'secondary': defaultdict(<function vivdict at 0x17B01870>, {'tertiary': defaultdict(<function vivdict at 0x17B01870
>, {'quaternary': defaultdict(<function vivdict at 0x17B01870>, {})})})}), 'fizz': defaultdict(<function vivdict at
0x17B01870>, {'buzz': defaultdict(<function vivdict at 0x17B01870>, {})})})这个输出是相当不雅致的，结果是非常不可读的。通常给出的解决方案是递归地将其转换为DECT，以便进行手动检查。这个非平凡的解决方案是留给读者的练习。性能最后，让我们看看性能。我正在减去实例化的成本。>>> import timeit>>> min(timeit.repeat(lambda: {}.setdefault('foo', {}))) - min(timeit.repeat(lambda: {}))0.13612580299377441>>>
min(timeit.repeat(lambda: vivdict()['foo'])) - min(timeit.repeat(lambda: vivdict()))0.2936999797821045>>> min(timeit.repeat(lambda:
Vividict()['foo'])) - min(timeit.repeat(lambda: Vividict()))0.5354437828063965>>> min(timeit.repeat(lambda: AutoVivification()['foo']))
- min(timeit.repeat(lambda: AutoVivification()))2.138362169265747根据业绩，dict.setdefault效果最好。在您关心执行速度的情况下，我强烈推荐它用于生产代码。如果您需要用于交互使用(可能在IPython笔记本中)，那么性能并不重要-在这种情况下，我将使用Vividict来获取输出的可读性。与自动识别对象(该对象使用__getitem__而不是__missing__，这是为了这个目的而做的)它要好得多。结语实施__missing__子类dict设置和返回一个新实例比其他方法稍微困难一些，但是它的好处是易实例化易数据总体容易查看数据因为它比修改更不复杂和更有效。__getitem__，它应该比那种方法更好。然而，它也有缺点：糟糕的查找将悄悄地失败。糟糕的查找将留在字典中。所以我个人更喜欢setdefault其他的解决方案，在我需要这种行为的每一种情况下都有。