e = defaultdict(set)
e['a'].add(1)
e['a'].add(2)
e['a'].add(3)
e['b'].add(4)
e['b'].add(5)
print(e) ->defaultdict(<class 'set'>, {'b': {4, 5}, 'a': {1, 2, 3}})
需要注意的是，defaultdict会自动为将要访问的键（就算目前字典中并不存在这样的键）创建映射实体。如果你不要这样的特性，可以使用setdefault()来代替
其实defaultdict可以与setdefault结合使用
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e = defaultdict(list) #初始化字典，key与list对应
e['a'].append(1)
e['a'].append(2)
e.setdefault('c',set([])) #key与集合对应
e['c'].add(3)
e['d'].append(5)
print(e)
二、字典排序
你想创建一个字典，并且在迭代或序列化这个字典的时候能够控制元素的顺序。你能想到用什么方法？
方案：
为了能控制字典中元素的顺序，你可以使用collections模块中的 OrdereDict类。在迭代操作的时候它会保持元素的插入顺序
代码示例：
def orderedict():
d = OrderedDict()
d['foo'] = 1
d['bar'] = 2
d['spam'] = 3
print(d['bar'])
orderedict()
结果：OrderedDict([('foo', 1), ('bar', 2), ('spam', 3)])
当你想要构建一个将来需要序列化或编码成其他格式的映射的时候，OrdereDict是非常有用的。比如，你想精确控制以JSON编码后字段的顺序。
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def orderedict():
d = OrderedDict()
d['foo'] = 1
d['bar'] = 2
d['spam'] = 3
f = open("a",'w')
json.dump(d,f)
f.close()
orderedict()
结果：文件a中的格式为：{"foo": 1, "bar": 2, "spam": 3}
讨论：OrdereDict内部维护着一个根据键插入顺序的双向链表。每次当一个新的元素插进来的时候，它就会被放到链表的尾部。对于一个已经存在的键的重复赋值不会改变键的顺序需要注意的是，一个OrdereDict的大小是一个普通字典的2倍，因为它内部维护着另一个链表。
对一个已经存在的字典排序可以用sorted方法
三、字典的运算
age = {
'as':23,
'lx':21,
'sx':25
}
如果你在一个字典上执行普通的数学运算，你会发现他们仅作用于键，而不是值。
如：
print(min(age)) ->as
这个结果不是你想要的，因为你想在字典的值集合上执行这些计算，或许你会尝试用values方法来解决这个问题
print(min(age.values())) - > 21
通常这个结果也不是你想要的，你可能还想知道对应的键的信息。对应键的信息可以这么取
print(min(age.keys(),key=lambda k:age[k])) -> lx
那么我们可以用什么方法来得到最小值及对应的名字呢？可以使用zip()函数
print(min(zip(age.values(),age.keys()))) - >(21, 'lx')
也可以这么写
print(min(age.items(),key=lambda k:k[1])) ->('lx', 21)
四、查找两个字典的相同值
a = {
'x':1,
'y':2,
'z':3
}
b = {
'w':10,
'x':12,
'y':2
}
一个字典就是一个键集合与值集合的映射关系。字典keys()方法返回一个展现键集合的键视图对象。键视图的一个很少被了解的特性就是他们支持集合操作，比如集合并，交，查运算。所以，如果想对集合的键执行一些普通的集合操作，可以直接使用键视图对象，而不用将他们转换成set字典的items()方法返回一个键-值集合的视图对象，这个对象同样支持集合操作，并且可以用来查找两个字典中有哪些相同的键值对 尽管字典的values()方法也是类似，但是它并不支持这里介绍的集合操作。
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print(a.keys()&b.keys())
print(a.items()&b.items())
结果：
{'x', 'y'}
