python - 使用 infinite_defaultdict 的代价

Question

这是给我的天堂:

>>> from collections import defaultdict
>>> infinite_defaultdict = lambda: defaultdict(infinite_defaultdict)
>>> d = infinite_defaultdict() 
>>> d['x']['y']['z'] = 10

来自Raymond Hettinger on Twitter

有了这个我不明白为什么我们应该再做这些了:

mydict = defaultdict(list)
mydict = defaultdict(lambda: defaultdict(float))

等....

但我可能是错的。是否存在您想避免 infinite_defaultdict 的情况？

更新:我试着对标时间

from collections import defaultdict

def infdd():
   infinite_defaultdict = lambda: defaultdict(infinite_defaultdict)
   idd = infinite_defaultdict()
   idd['x'] = [1,2,3]

def plaindd():
   ddl  = defaultdict(list)
   ddl['x'] = [1,2,3]

if __name__ == '__main__':
    import timeit
    print "Infd = %.3f" % (timeit.timeit("infdd()",setup="from __main__ import infdd"))
    print "Plaind = %.3f" % (timeit.timeit("plaindd()",setup="from __main__ import plaindd"))

显然 infinite_dict 几乎比正常情况慢两倍:

Infd = 0.632
Paind = 0.387

Answer 1

如果您需要默认值不是字典，那么您不应该使用 infinite_defaultdict。例如，如果您想要对项目进行计数或累积项目数组，您会希望默认值为数字或数组。

def group_by(key, items):
    result = defaultdict(list)
    for item in items:
        result[key(item)].append(item)
    return result

group_by(len, ['here', 'are', 'some', 'words'])
# -> { 3: ['are'] 4: ['here', 'some'], 5: ['words'] }