collections.defaultdict 是 dict.setdefault() 基础上发展而来的。
首先回顾 dict 类型最基本的取值方法：方括号 []
__getitem__() 方法
只要在自定义类里定义了这个方法，那么实例化出来的对象就拥有了 [] 取值的能力。
>>> class A:
... def __getitem__(self, index):
... return 'get item.'
...
>>> a=A()
>>> a[1]
'get item.'
>>> a['a']
'get item.'
>>>
如果是 dict 对象，用 [] 访问的 key 不存在，就会直接抛出 KeyError 异常。
>>> d={'a':1}
>>> d['b']
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
KeyError: 'b'
>>>
为了更优雅、更方便的处理这种异常场景，发展出了 get() 和 setdefault() 函数
get() 和 setdefault()
get() 提供了返回默认值功能
setdefault() 在 get() 基础上，提供了将默认值（default）插回（set）字典的功能。这就是 setdefault 名称的由来。
>>> d={'a':1}
>>> d.setdefault('b',2)
2
>>> d
{'a': 1, 'b': 2}
>>>
但是每次调用 setdefault 函数，又不如 [] 提供的方式优雅，所以希望在 [] 取值方式中实现 setdefault 的功能。
# 想象中的样子
>>> d={'a':1}
>>> d['b'] # 不报错，直接创建默认值
>>> d
{'a': 1, 'b': 默认值}
于是需要改造 dict 类型，从 dict 派生出新类来实现这种需求。有下面两种方法：
- 自己编写 dict 的派生类
- 使用已有的
collections.defaultdict
这两种方法改造的关键点都是重（chóng）写 __missing__() 特殊方法。
__missing__() 方法
当基类 dict 发现给出的键不存在时，都会调用 __missing__() 方法。
虽然 dict 并没有定义这个方法，但是不妨碍它知道 __missing__() 这么个方法存在。
如果向子类的 __getitem__(key) 提供的 key 不存在的时候，就会自动的调用 __missing__()方法，同时不会抛出 KeyError 异常。
如果在 __missing__() 方法中设置一个动作，即向自己插入一个默认值，就实现了 这一节 最末希望实现的样子。
这里插入的默认值，是用一个工厂方法 default_factory 实现的，由 __missing__() 方法调用。
default_factory
default_factory 是一个 callable 对象，可以是一个函数或者类，当 __getitem__(key) 的 key 不存在时，default_factory 会被 __missing__() 方法调用，用于生成那个不存在的 key 对应的默认值。
在 __missing__() 方法调用 default_factory 的时候，是不带任何参数的。
所以 default_factory 应该有以下这种行为：
>>> default_factory()
默认值
>>>
满足上述行为的，可以是以下这些对象：
- 自定义的函数
- 内置类型 int、list、str、set
- 自定义的类
理解了以上这些概念，就很好理解 collections.defaultdict 的用法了
defaultdict
collections.defaultdict 是内置字典类型 dict 的一个派生类，和 dict 类的区别在于：
- 重写了一个方法（__missing__()）
- 增加了一个位置参数（default_factory）
其余使用方法与 dict 完全相同。增加的 default_factory 参数用于生成默认值。
defaultdict(default_factory=None, /[, ...])
default_factory 的理念和可以取的值在 这一节 中介绍。
例子
基本的初始化方法
defaultdict 在最开始位置增加了 default_factory 参数用于生成默认值：
首先导入模块
>>> from collections import defaultdict
构造一个函数用于返回默认值
>>> def d():
... return 'default'
...
实例化 defaultdict
>>> a=defaultdict(d)
>>> a
defaultdict(<function d at 0x000001BD3751DF70>, {})
访问一个不存在的key，这时自动生成 {1: 'default'} 的键值对
>>> a[1]
'default'
这一步的过程是：
- [1] 语法调用
__getitem__(1) __getitem__(1)发现不存在1这个键__getitem__(1)调用__missing__()__missing__()不带参数调用函数d()，得到默认值'default'__missing__()将不存在的键1和默认值'default'组成键值对，插入到自身对象中
查看对象的变化
>>> a
defaultdict(<function d at 0x000001BD3751DF70>, {1: 'default'})
>>>
这时已经有了 {1: 'default'} 的记录。
这样就是达到了用 [] 的语法实现 setdefault() 函数的目的。
其他形式的 default_factory
上一节 中介绍了自定义函数作为 default_factory 的例子，在 这一节 中提到,还有另外两种 default_factory 的形式：
- 内置类型 int、list、str、set
- 自定义的类
内置类型作为可调用对象（callable），返回的是空的默认值：
>>> int()
0
>>> str()
''
>>> list()
[]
>>> set()
set()
>>>
在一些统计的场合，可以直接用作 default_factory
这里举个来自标准库文档里归类的例子
s = [('yellow', 1), ('blue', 2), ('yellow', 3), ('blue', 4), ('red', 1)]
d = defaultdict(list)
for k, v in s:
d[k].append(v)
sorted(d.items())
# [('blue', [2, 4]), ('red', [1]), ('yellow', [1, 3])]
在第4行中，如果 d 中没有 k，则新建一个 {k: []} 的记录，并且返回空列表 [] 的引用，仿佛存在 k 一般。
所以，无论 d 中有没有 k，都使得循环体能够持续执行。整个代码非常简洁、易读。
如果用 setdefault()，第4行将成为：
d.setdefault(k, []).append(v)
工厂函数
如果像 这一节 中自定义函数用作 default_factory ,只能返回一个固定值。如果希望将这个固定值参数化，可以使用工厂函数的方法。
普通函数：
def d():
return 'default'
工厂函数：
def d(count):
def f():
return count
return f
工厂函数返回的是一个函数，这样无参数调用 d(count) ，实质上调用的是 f()
>>> a=defaultdict(d(10))
>>> a[1]
10
>>> a
defaultdict(<function d.<locals>.f at 0x1076e4550>, {1: 10})
>>>
工厂函数还能简单地写成匿名 lambda 函数：
def d(count):
return lambda: count
效果和上面的一致。
其他初始化方法
先看 dict 类型的用法，有三种初始化的方法：
# dict()
>>> dict()
{}
>>>
# dict(**kwarg)
>>> dict(one=1, two=2, three=3)
{'one': 1, 'two': 2, 'three': 3}
>>>
# dict(mapping, **kwarg)
>>> dict({'one': 1, 'two': 2, 'three': 3})
{'one': 1, 'two': 2, 'three': 3}
>>>
# dict(iterable, **kwarg)
>>> dict([('two', 2), ('one', 1), ('three', 3)])
{'two': 2, 'one': 1, 'three': 3}
>>>
既然 defaultdict 继承了 dict 的行为，那么上述 dict 的初始化方法也都适用。
>>> def d(count):
... return lambda: count
...
>>> a=defaultdict(d(4), one=1, two=2, three=3)
>>> a['four']
4
>>> list(a.items())
[('one', 1), ('two', 2), ('three', 3), ('four', 4)]
>>>
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