为什么Python的defaultdict采用工厂方法模式实现？

• 避免共享可变对象的问题
  如果直接存储默认值（比如一个空列表），所有新键都会指向同一个对象。比如下面的错误场景：

  # 错误示范：假设直接存默认值列表
  d = {}
  default_val = []
  d['a'] = default_val
  d['a'].append(1)
  # 若访问新键b时返回default_val，结果会是[1]，完全不符合预期
  

  而用defaultdict(list)时，每次访问新键都会调用list()生成一个全新的空列表，每个键的默认值都是独立实例，不会互相干扰。

• 支持动态生成的默认值
  很多场景下默认值不是固定的，需要每次生成新的动态值。比如给每个新键分配随机数、唯一ID或当前时间：

  import random
  from collections import defaultdict
  
  d = defaultdict(lambda: random.randint(1, 10))
  print(d['x'])  # 可能输出3
  print(d['y'])  # 可能输出7，每次都是新的随机数
  

  如果直接存储一个固定值，所有新键都会得到同一个结果，完全达不到动态生成的效果。

• 统一处理所有类型的逻辑
  不管是不可变类型（如int、str）还是可变类型（如list、dict），用工厂函数的方式能统一逻辑。不需要针对类型可变性做区分：不可变类型看似可以复用值，但可变类型必须生成新实例。用工厂函数的话，所有类型都通过调用函数获取默认值，实现更简洁一致，也避免了开发者额外考虑类型特性的麻烦。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Harry Richman