不理解这个带有 defaultdict 的 lambda 表达式

Question

我在 pythontips 看到了这个例子。当 defaultdict 接受参数“tree”并返回“tree”时，我不明白第二行。

import collections
tree = lambda: collections.defaultdict(tree)
some_dict = tree()
some_dict['color']['favor'] = "yellow"
# Works fine

运行这段代码后，我检查了 some_dict 的类型

defaultdict(< function < lambda > at 0x7f19ae634048 >, 
            {'color': defaultdict(
                  < function < lambda > at 0x7f19ae634048 >, {'favor': 'yellow'})})

Answer 1

这是创建递归defaultdict 的一种非常聪明的方法。一开始理解起来有点棘手，但一旦深入了解发生了什么，它实际上是递归的一个非常简单的用法。

在本例中，我们定义了一个递归 lambda 函数 tree，它返回一个 defaultdict，其构造函数为 tree。为了清楚起见，让我们使用常规函数重写它。

from collections import defaultdict
from pprint import pprint

def get_recursive_dict():
    return defaultdict(get_recursive_dict)

请注意，我们返回的是 defaultdict(get_recursive_dict) 而不是 defaultdict(get_recursive_dict())。我们想要传递defaultdict 一个可调用对象（即函数get_recursive_dict）。实际上调用get_recursive_dict() 会导致无限递归。

如果我们调用get_recursive_dict，我们会得到一个空的defaultdict，它的默认值是函数get_recursive_dict。

recursive_dict = get_recursive_dict()
print(recursive_dict)
# defaultdict(<function get_recursive_dict at 0x0000000004FFC4A8>, {})

让我们看看它的实际效果。创建键'alice'，其对应的值默认为空defaultdict，其默认值为函数get_recursive_dict。请注意，这与我们的recursive_dict 相同的默认值！

print(recursive_dict['alice'])
# defaultdict(<function get_recursive_dict at 0x0000000004AF46D8>, {})
print(recursive_dict)
# defaultdict(<function get_recursive_dict at 0x0000000004AF46D8>, {'alice': defaultdict(<function get_recursive_dict at 0x0000000004AF46D8>, {})})

所以我们可以创建任意数量的嵌套字典。

recursive_dict['bob']['age'] = 2
recursive_dict['charlie']['food']['dessert'] = 'cake'
print(recursive_dict)
# defaultdict(<function get_recursive_dict at 0x00000000049BD4A8>, {'charlie': defaultdict(<function get_recursive_dict at 0x00000000049BD4A8>, {'food': defaultdict(<function get_recursive_dict at 0x00000000049BD4A8>, {'dessert': 'cake'})}), 'bob': defaultdict(<function get_recursive_dict at 0x00000000049BD4A8>, {'age': 2}), 'alice': defaultdict(<function get_recursive_dict at 0x00000000049BD4A8>, {})})

一旦你用一个键覆盖了默认值，你就不能再创建任意深度的嵌套字典了。

recursive_dict['bob']['age']['year'] = 2016
# TypeError: 'int' object does not support item assignment

我希望这能解决问题！

Answer 2

注意两点：

1. lambda 代表一个匿名函数。
2. 函数是 Python 中的一等对象。它们可以像任何其他对象一样分配给变量。

所以这里有两种不同的方法来定义功能相同的对象。它们是递归函数，因为它们引用了自己。

from collections import defaultdict

# anonymous
tree = lambda: defaultdict(tree)

# explicit
def tree(): return defaultdict(tree)

依次使用这些不同的定义运行最后两行，您只会看到 defaultdict 类型的命名存在细微差别：

# anonymous
defaultdict(<function __main__.<lambda>()>,
            {'color': defaultdict(<function __main__.<lambda>()>,
                         {'favor': 'yellow'})})

# explicit
defaultdict(<function __main__.tree()>,
            {'color': defaultdict(<function __main__.tree()>,
                         {'favor': 'yellow'})})

Answer 3

如果你试试这个更容易看到：a = lambda: a，你会看到a()返回a。所以...

>>> a = lambda: a
>>> a()()()()
<function <lambda> at 0x102bffd08>

他们也在使用defaultdict 进行此操作。 tree 是一个返回 defaultdict 的函数，其默认值是另一个 defaultdict，依此类推。

我实际上也没有意识到这一点。我认为必须首先定义tree。也许这是一个特殊的 Python 规则？ （编辑：）不，我忘记了 Python 在运行时进行名称查找，然后 tree 已经指向 lambda。在 C++ 中有编译时引用检查，但您可以定义引用自身的函数。

这似乎是一种创建某些用户意想不到的行为的方法。就像说你后来不小心重新定义了tree，你的defaultdict被打破了：

>>> import collections
>>> tree = lambda: collections.defaultdict(tree)
>>> some_dict = tree()
>>> tree = 4
>>> some_dict[4][3] = 2 # TypeError: first argument must be callable or None