最近折腾索引引擎以及数据统计方面的工作比较多, 与 Python 字典频繁打交道, 至此整理一份此方面 API 的用法与坑法备案.
    索引引擎的基本工作原理便是倒排索引, 即将一个文档所包含的文字反过来映射至文档; 这方面算法并没有太多花样可言, 为了增加效率, 索引数据尽可往内存里面搬, 此法可效王献之习书法之势, 只要把十八台机器内存全部塞满, 那么基本也就功成名就了. 而基本思路举个简单例子, 现在有以下文档 (分词已经完成) 以及其包含的关键词

• doc_a: [word_w, word_x, word_y]
• doc_b: [word_x, word_z]
• doc_c: [word_y]

将其变换为

• word_w -> [doc_a]
• word_x -> [doc_a, doc_b]
• word_y -> [doc_a, doc_c]
• word_z -> [doc_b]

写成 Python 代码, 便是

doc_a = {'id': 'a', 'words': ['word_w', 'word_x', 'word_y']}
doc_b = {'id': 'b', 'words': ['word_x', 'word_z']}
doc_c = {'id': 'c', 'words': ['word_y']} docs = [doc_a, doc_b, doc_c]
indices = dict() for doc in docs: for word in doc['words']: if word not in indices: indices[word] = [] indices[word].append(doc['id']) print indices

不过这里有个小技巧, 就是对于判断当前词是否已经在索引字典里的分支

if word not in indices: indices[word] = []

可以被  dict  的  setdefault(key, default=None)  接口替换. 此接口的作用是, 如果  key  在字典里, 那么好说, 拿出对应的值来; 否则, 新建此  key , 且设置默认对应值为  default . 但从设计上来说, 我不明白为何  default  有个默认值  None , 看起来并无多大意义, 如果确要使用此接口, 大体都会自带默认值吧, 如下

for doc in docs: for word in doc['words']: indices. setdefault(word, []) .append(doc['id'])

这样就省掉分支了, 代码看起来少很多.
    不过在某些情况下,  setdefault  用起来并不顺手: 当  default  值构造很复杂时, 或产生  default  值有副作用时, 以及一个之后会说到的情况; 前两种情况一言以蔽之, 就是  setdefault  不适用于  default  需要惰性求值的场景. 换言之, 为了兼顾这种需求,  setdefault  可能会设计成

def setdefault(self, key, default_factory): if key not in self: self[key] = default_factory() return self[key]

倘若真如此, 那么上面的代码应改成

for doc in docs: for word in doc['words']: indices.setdefault(word,  list ).append(doc['id'])

不过实际上有其它替代方案, 这个最后会提到.
    如果说上面只是一个能预见但实际上可能根本不会遇到的 API 缺陷, 那么下面这个就略打脸了.
    考虑现在要进行词频统计, 即一个词在文章中出现了多少次, 如果直接拿  dict  来写, 大致是

def word_count(words): count = dict() for word in words: count.setdefault(word, 0) += 1 return count print word_count(['hiiragi', 'kagami', 'hiiragi', 'tukasa', 'yosimizu', 'kagami'])

当你兴致勃勃地跑起上面代码时, 代码会以迅雷不及掩脸之势把异常甩到你鼻尖上 --- 因为出现在  +=  操作符左边的  count.setdefault(word, 0)  在 Python 中不是一个左值. 怎样, 现在开始念叨 C艹 类型体系的好了吧.
    因为 Python 把默认的字面常量  {}  等价于  dict()  就认为  dict  是银弹的思想是要不得的; Python 里面各种数据结构不少, 解决统计问题, 理想的方案是  collections.defaultdict  这个类. 下面的代码想必看一眼就明白

from collections import defaultdict doc_a = {'id': 'a', 'words': ['word_w', 'word_x', 'word_y']}
doc_b = {'id': 'b', 'words': ['word_x', 'word_z']}
doc_c = {'id': 'c', 'words': ['word_y']} docs = [doc_a, doc_b, doc_c]
indices =  defaultdict(list) for doc in docs: for word in doc['words']: indices[word].append(doc['id']) print indices def word_count(words): count =  defaultdict(int) for word in words: count[word] += 1 return count print word_count(['hiiragi', 'kagami', 'hiiragi', 'tukasa', 'yosimizu', 'kagami'])

完满解决了之前遇到的那些破事.

此外  collections  里还有个  Counter , 可以粗略认为它是  defaultdict(int)  的扩展.

推荐阅读：

[1] 关于腾讯的一道字符串匹配的面试题

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[2] 搜索引擎：该如何设计你的倒排索引？

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