🐍 Задача с подвохом для продвинутых Python-разработчиков

🔹 Уровень: Advanced
🔹 Темы: особенности defaultdict, побочные эффекты, mutability, ловушки с list и dict

📌 Условие

Рассмотрим следующий код:

from collections import defaultdict

def make_dict():
    return {"count": 0}

d = defaultdict(make_dict)

d["a"]["count"] += 1
d["b"]["count"] += 1
d["a"]["count"] += 1

print(d)

❓ Вопросы

1. Что будет выведено на экран?
2. Почему результат может оказаться неожиданным при использовании других вариантов реализации?
3. Что изменится, если использовать make_dict() без функции-обёртки?

🔍 Разбор

✅ Ожидаемый вывод:

defaultdict(<function make_dict at 0x...>, {'a': {'count': 2}, 'b': {'count': 1}})

🔧 Почему так происходит

- defaultdict вызывает make_dict() каждый раз, когда ключа нет в словаре.
- Для каждого нового ключа (`"a"` и "b"`) создаётся **новый** словарь `{"count": 0}.
- d["a"]["count"] += 1 увеличивает значение "count" у собственного словаря a.

⚠️ Подвох

Если бы вместо make_dict использовали один и тот же объект (например, через `lambda: some_dict`), то все ключи ссылались бы на один и тот же словарь — и значения начали бы "перетекать" между ключами:

shared = {"count": 0}
d = defaultdict(lambda: shared)

Тогда итог мог бы быть таким:

{'a': {'count': 2}, 'b': {'count': 2}}  # неожиданно!

🧠 Вывод

- Никогда не используйте изменяемый объект напрямую как значение по умолчанию в defaultdict.
- Используй функции-фабрики, чтобы избежать общих ссылок между элементами.
- Проверяй поведение при работе со сложными структурами (`list`, `dict`) в качестве значений по умолчанию.

# Правильно:
defaultdict(lambda: {"count": 0})

# Ошибочно:
defaultdict(lambda: some_shared_dict)

📌 Используй copy.deepcopy() или фабричные функции, если создаёшь вложенные структуры.