Python 字典是功能强大的数据结构，允许使用键值对高效存储和检索数据。字典提供的最有用的方法之一是 get() 方法。此方法有助于优雅地处理丢失的密钥，避免常见的 KeyError 异常。此外，该 setdefault() 方法还可用于简化键默认值的管理。

get()使用方法

该 get() 方法用于从字典中检索与指定键关联的值。如果该键不存在，它将返回默认值（ None 如果未指定，则返回该值）。这有助于避免 KeyError 异常，并使代码更加可靠。

value = dictionary.get(key, default_value)

• key ：要在字典中搜索的键。
• default_value ：如果找不到键，则返回的值。如果未指定，则默认为 None 。

方法示例get()

my_dict = {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}

# Access existing key
value = my_dict.get('b')
print(value)  # Output: 2

# Access non-existing key without default value
value = my_dict.get('d')
print(value)  # Output: None

# Access non-existing key with default value
value = my_dict.get('d', 4)
print(value)  # Output: 4

在此示例中，当 中找不到键 'd' 时，该 get() 方法将默认返回 None ，或者 4 如果指定为默认 my_dict 值。

处理丢失的键值

使用该 get() 方法有助于避免在处理可能缺少键的字典时出现异常。这在处理从外部源（如 JSON 响应或配置文件）分析的数据时特别有用。

config = {'host': 'localhost', 'port': 8080}

# Retrieve existing key
host = config.get('host')
print(host)  # Output: 'localhost'

# Retrieve non-existing key with default value
timeout = config.get('timeout', 30)
print(timeout)  # Output: 30

setdefault()使用方法

该 setdefault() 方法类似于 get() ，但如果键不存在，它还会设置该键的默认值。当您想要确保某个键在字典中具有默认值时，这可能很有用。

value = dictionary.setdefault(key, default_value)

方法setdefault()

my_dict = {'a': 1, 'b': 2}

# Access existing key
value = my_dict.setdefault('b', 0)
print(value)  # Output: 2
print(my_dict)  # Output: {'a': 1, 'b': 2}

# Access non-existing key and set default value
value = my_dict.setdefault('c', 3)
print(value)  # Output: 3
print(my_dict)  # Output: {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}

在此示例中，该 setdefault() 方法检查键 'c' 是否存在于 my_dict 中。由于它没有，因此它会添加具有默认值 3 的键。

简化数据初始化

该 setdefault() 方法在初始化嵌套字典或字典中的列表时特别有用。

data = {}

# Initialize nested dictionary if not present
data.setdefault('user', {}).setdefault('preferences', {}).setdefault('theme', 'light')

print(data)  # Output: {'user': {'preferences': {'theme': 'light'}}}

在此示例中， setdefault() 用于确保创建嵌套字典结构（如果该结构尚不存在），并根据需要设置默认值。

字典 get() 的方法是优雅地处理丢失键的重要工具，它提供了一种返回默认值而不是引发异常的方法。该 setdefault() 方法通过在缺少键时设置默认值来进一步简化字典管理。总之，这些方法可以使代码更可靠、更易于维护，尤其是在处理复杂的数据结构或来自外部源的数据时。