问Python如何使用defaultdict创建一个dict of list

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有点棘手。您将默认设置为defaultdicts，如下所示：

defaultdict(lambda: defaultdict(list))

略快于使用lambda

defaultdict(defaultdict(list).copy)

这与wim's answer具有相同的可观察行为，但避免了lambda，而倾向于用C实现(在CPython中)绑定内建方法，这意味着默认值生成不必执行任何Python字节代码或查找任何名称，而且运行速度较快。在CPython 3.5上的微基准中，当在访问时不存在密钥时所支付的成本似乎比其他等价的lambda低5-10%。

实际上，我之所以喜欢它，是因为我讨厌lambda，因为当它是个坏主意时，人们会过度使用它(例如，map/filter与lambda的关系总是比等效的listcomp/genexpr更冗长、更慢，但人们无论如何都会这么做，没有明显的原因)，尽管在这种情况下，这并不重要。

更新:在3.8岁时，这种性能改进已经消失，lambda更快(在3.8上使用lambda的运行时减少了3%，在3.9上减少了7%)，用于使用ipython的简单微基准测试。如果你想复制我的测试，我测试：

>>> from collections import defaultdict
>>> %%timeit dd = defaultdict(lambda: defaultdict(list)); o = object
... dd[o()]

>>> %%timeit dd = defaultdict(defaultdict(list).copy); o = object
... dd[o()]

缓存o = object使查找开销最小化，并允许我们在不做其他工作的情况下，制作非常便宜、有保证的唯一访问密钥(强制list自动生动化)。

3.8版的性能改进很大程度上是由于引入了 instruction，从而降低了在lambda中查找defaultdict和list的成本，从完整的dict查找(在内置的list中为两个)到快速检查dict上的版本标记，然后从缓存中获取一个廉价的负载，降低了40%的成本。3.9的改进可能(在这一点上不确定)与CPython的内部结构有关，它更多地优化和偏爱向量化调用代码路径，而牺牲了非向量化调用代码路径(相对地说，defaultdict(list).copy路径更多地使用这种路径)，甚至在这些改进之前，defaultdict(list).copy就有一些lambda所缺乏的低效，为改进它提供了一些空间。

你可能得这样做。

>>> from collections import defaultdict
>>> a=defaultdict()
>>> a["testkey"]=None
>>> a["testkey"]=defaultdict(list)
>>> a["testkey"]["list"]=["a","b","c"]
>>> a
defaultdict(None, {'testkey': defaultdict(<type 'list'>, {'list': ['a', 'b', 'c']})})