在Python中创建一个字典的字典的列表通常会遇到一些问题，但是我们可以通过使用defaultdict来解决这个问题。下面是一个示例，展示了如何使用defaultdict创建一个字典的字典的列表：

from collections import defaultdict
a = defaultdict()
a["testkey"] = defaultdict(list)
a["testkey"]["list"] = ["a", "b", "c"]

在这个示例中，我们首先导入了collections模块中的defaultdict类。然后我们创建了一个名为a的defaultdict对象。接着，我们向a中添加了一个键为"testkey"的项目，并将其值设置为一个新的defaultdict对象，这个对象的默认值是一个空列表。最后，我们通过a["testkey"]["list"]的方式向a中的字典的字典的列表中添加了一个名为"list"的键，其值是一个包含字符串"a"、"b"和"c"的列表。

这样，我们就成功创建了一个字典的字典的列表。在这个例子中，a的值为：

defaultdict(None, {'testkey': defaultdict(, {'list': ['a', 'b', 'c']})})

上面的代码确实可以实现我们的目标，但是在使用defaultdict的时候，将默认值设置为None的方式有些多余。另外，使用defaultdict和显式值设置的混合方式可能有些笨拙。因此，有人提出了一种更好的方式，即通过将一个自定义函数传递给第一个defaultdict来解决这个问题。

以下是使用lambda函数的示例代码：

from collections import defaultdict
a = defaultdict(lambda: defaultdict(list))
a["testkey"]["list"] = ["a", "b", "c"]

在这个示例中，我们使用lambda函数作为defaultdict的第一个参数，该lambda函数返回一个新的defaultdict对象，其默认值是一个空列表。然后，我们像之前一样向a中的字典的字典的列表中添加了一个键和值。

通过使用lambda函数，我们可以更加简洁地创建一个字典的字典的列表。这种方式更符合函数式编程的习惯，并且更加直观。因此，我建议使用lambda函数来解决这个问题。

希望上述内容能对你有所帮助，祝你编程愉快！

Python中如何使用defaultdict创建一个字典的字典的列表。最初，人们使用lambda函数来实现这个目标，但是有一种更快的方法可以避免使用lambda函数。

在Python中，有一种内置的方法叫做copy，它可以用于创建默认值。通过使用defaultdict的copy方法，我们可以创建一个字典的字典的列表。这种方法的好处是，它不需要执行任何Python字节码或查找任何名称，因此可以更快地生成默认值。

以下是使用defaultdict的copy方法创建字典的字典的列表的示例代码：

from collections import defaultdict
dd = defaultdict(defaultdict(list).copy)

这个方法的行为与使用lambda函数创建字典的字典的列表的方法相同。然而，它通过使用一个在CPython中实现的绑定内置方法来避免使用lambda函数，这意味着默认值的生成不需要执行任何Python字节码或查找任何名称，并且运行速度更快。在CPython 3.5的微基准测试中，当键不存在时，这种方法的开销比使用相同的lambda函数的方法低约5-10%。

实际上，我更喜欢这种方法，是因为我讨厌lambda函数。人们在不恰当的情况下过度使用lambda函数（例如，使用lambda函数的map/filter比等效的listcomp/genexpr更冗长和更慢，但人们仍然出于不可理解的原因继续使用它）。虽然在这种情况下几乎没有什么影响，但我仍然更喜欢避免使用lambda函数。

更新：从Python 3.8开始，这种性能提升消失了，lambda函数更快（在3.8上使用lambda函数减少了约3%的运行时间，在3.9上减少了约7%），通过使用ipython进行简单的微基准测试。如果你想重现我的测试，我测试了以下代码：

from collections import defaultdict
%%timeit
dd = defaultdict(lambda: defaultdict(list))
o = object
dd[o()]

以上代码中，使用`o = object`进行缓存，以最小化查找开销，并且我们可以使用非常便宜的、确保唯一的键来访问（强制自动生成列表），同时不执行其他操作。

3.8版本的性能改进很可能主要是由于引入了LOAD_GLOBAL指令的每个操作码缓存，从而减少了通过完整的字典查找（在内置函数中为两次，对于list来说）来查找defaultdict和list的成本，从而将成本降低了约40%。3.9版本的改进可能（不确定）与CPython的内部优化和更偏爱向量调用代码路径有关，而不是向量调用代码路径（相对而言，defaultdict(list).copy路径使用更多），即使在这些改进之前，defaultdict(list).copy也存在一些效率问题，而lambda函数则没有，为改进提供了一些余地。

总之，使用defaultdict的copy方法来创建字典的字典的列表比使用lambda函数更快。然而，从Python 3.8开始，lambda函数的性能优势消失了。无论如何，这种性能提升都是微不足道的，所以我原来的观点（我讨厌lambda函数因为它们被过度使用）仍然成立，但是现在lambda函数已经变得更快了。

问题出现的原因是作者想要创建一个字典的字典的列表，并且希望使用defaultdict来实现。默认情况下，defaultdict只能创建一个字典的字典，而不能创建一个字典的字典的列表。

为了解决这个问题，作者首先尝试使用lambda函数来创建一个defaultdict的defaultdict，如下所示：

defaultdict(lambda: defaultdict(list))

这个方法是有效的，但是作者有一个习惯，就是尽量避免使用lambda函数（因为它们经常被滥用，而总是有更好的选择，比如使用map/filter和lambda的组合总是比直接使用列表推导式/生成器表达式更慢；作者为了避免滥用lambda函数，决定尽量避免使用它们）。因此，作者尝试使用一个空的defaultdict(list)的绑定方法来代替lambda函数，将所有的工作都交给C层处理，这样可以提高运行速度（大约快5-10%）：

defaultdict(defaultdict(list).copy)

另外，其他人也对这个解决方法表示了赞同，并提出了自己的想法。作者鼓励其他人将这个解决方法添加到答案中，或者添加自己的答案。

总之，要创建一个字典的字典的列表，可以使用上述的解决方法来使用defaultdict。