from collections import defaultdict my_dict = defaultdict(list)举个demo

这个代码段定义了一个 defaultdict 对象，该对象的默认值是一个空列表。这意味着如果我们试图访问字典中不存在的键，则会返回一个空列表，而不是引发 KeyError 异常。以下是一个简单的示例：

from collections import defaultdict

my_dict = defaultdict(list)

my_dict["a"].append(1)
my_dict["b"].append(2)
my_dict["c"].append(3)

print(my_dict["a"]) # 输出 [1]
print(my_dict["b"]) # 输出 [2]
print(my_dict["d"]) # 输出 []

在上面的示例中，我们首先定义了一个 defaultdict 对象 my_dict，其默认值为一个空列表。然后，我们向 my_dict 中添加了三个键值对，每个键都对应一个列表。最后，我们通过访问键 "a"、"b" 和 "d" 来打印 my_dict 中的值。由于 "a" 和 "b" 对应的列表不为空，因此它们的值被打印出来；而由于 "d" 对应的列表为空，因此它的值被打印成一个空列表。

相关问题

from collections import OrderedDict my_dict = OrderedDict()举个demo

好的，以下是一个简单的示例：

from collections import OrderedDict

# 创建一个空的OrderedDict
my_dict = OrderedDict()

# 向OrderedDict中添加元素
my_dict['a'] = 1
my_dict['b'] = 2
my_dict['c'] = 3

# 打印OrderedDict中的元素
print(my_dict)

运行以上代码，输出结果如下：

OrderedDict([('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)])

可以看到，OrderedDict保留了元素添加的顺序。

from collections import defaultdict word_dict = defaultdict(int)#默认数据类型为int for word in file: word_dict[word] += 1#word出现一次就加一次 terms = [] freq = [] for item in word_dict.items(): terms.append(item[0]) freq.append(item[1])

这段代码实现了一个简单的词频统计功能。具体来说，代码中首先引入了Python内置模块collections中的defaultdict类，创建了一个名为word_dict的默认值为int的字典；然后通过for循环遍历了一个名为file的文本，对于文本中的每个单词，将其在word_dict中的计数加1。

接下来，代码通过遍历word_dict.items()获取到字典中的每一项，将每个单词存储在列表terms中，将每个单词在文本中出现的次数存储在列表freq中。最终，terms列表中存储了所有出现过的单词，freq列表中存储了每个单词在文本中出现的次数，可以通过这两个列表实现进一步的文本分析。