如何用字典推导式替代collections.defaultdict实现字典列表转换？

可行，但字典推导式没法像defaultdict(list)那样自动为不存在的键初始化列表，所以需要换思路实现分组，下面给两种常见方案：

方案1：基于唯一键的推导式（简单但效率稍低） #

先提取所有唯一的size值，再逐个收集对应path：

file_list = [
    {"path": "/a.txt", "size": 100},
    {"path": "/b.txt", "size": 200},
    {"path": "/c.txt", "size": 100},
    {"path": "/d.txt", "size": 300}
]

size_groups = {
    size: [item["path"] for item in file_list if item["size"] == size]
    for size in {item["size"] for item in file_list}
}

缺点：会多次遍历file_list（每个唯一size遍历一次），数据量大时效率不如defaultdict的单次循环。

方案2：结合itertools.groupby（效率更高但需排序） #

利用groupby先按size分组，再通过推导式生成字典：

from itertools import groupby

file_list = [
    {"path": "/a.txt", "size": 100},
    {"path": "/b.txt", "size": 200},
    {"path": "/c.txt", "size": 100},
    {"path": "/d.txt", "size": 300}
]

# groupby要求先按分组键排序
sorted_files = sorted(file_list, key=lambda x: x["size"])
size_groups = {
    size: [item["path"] for item in group]
    for size, group in groupby(sorted_files, key=lambda x: x["size"])
}

注意：groupby只会对连续相同的键分组，所以必须先排序；但这种方式只需要遍历两次列表（排序+分组），效率比方案1高。

对比总结 #

• 如果追求代码极简且数据量小，方案1足够用；
• 如果数据量大，或本来就需要对列表按size排序，方案2更合适；
• 若不需要排序且追求最高效率，原defaultdict的循环写法其实是最优选择，没必要强行用字典推导式。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者quantum231