Python实现函数结果按参数分组存字典的更优方法？

方案1：使用collections.defaultdict（最推荐，性能最优） #

无需手动判断键是否存在，底层自动处理初始化逻辑，全程列表原地修改无拷贝开销：

from collections import defaultdict

resultsdict = defaultdict(list)
for item in collection:
    result = func(item)
    resultsdict[result].append(item)

如果需要最终得到普通字典而非defaultdict对象，最后补充一行resultsdict = dict(resultsdict)即可。

方案2：使用字典原生setdefault方法（无需导入依赖） #

不需要引入额外模块，同样避免了显式的if-else判断，也没有列表拷贝的性能问题：

resultsdict = {}
for item in collection:
    result = func(item)
    resultsdict.setdefault(result, []).append(item)

setdefault的逻辑是：如果键result存在就返回对应的列表，不存在就先把该键的值设为空列表再返回，所以可以直接调用append原地添加元素。

其他说明 #

你提到的三元表达式写法每次都会生成新的列表对象，当collection数据量较大时，内存开销和执行效率都会明显低于上面两种方案，不建议使用。

补充一种场景受限的实现：如果允许先对参数集合排序，可以用itertools.groupby，但该方法要求相同结果的参数必须连续排列，需要额外排序开销，仅适合本身就有序或者需要排序结果的场景：

from itertools import groupby
resultsdict = {
    k: list(v) 
    for k, v in groupby(sorted(collection, key=func), key=func)
}

注意该方法会调用两次func（排序一次、分组一次），如果func本身执行开销大，会进一步拉低性能。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者hpchavaz