python字典核心底層原理（python字典最外層）

本文目錄一覽：

• 1、python 字典為什麼這麼快
• 2、python dict怎麼實現的
• 3、Python3的元組，字典，列表，集合有什麼聯繫和區別？
• 4、Python中的字典是什麼？
• 5、一文搞懂python數據類型和結構
• 6、python裡面的字典有什麼用？

python 字典為什麼這麼快

因為字典是通過鍵來索引的，關聯到相對的值，理論上他的查詢複雜度是O(1)。

哈希表（也叫散列表），根據關鍵值對(Key-value)而直接進行訪問的數據結構。它通過把key和value映射到表中一個位置來訪問記錄，這種查詢速度非常快，更新也快。而這個映射函數叫做哈希函數，存放值的數組叫做哈希表。 哈希函數的實現方式決定了哈希表的搜索效率。

python dict怎麼實現的

Python中dict對象是表明了其是一個原始的Python數據類型，按照鍵值對的方式存儲，其中文名字翻譯為字典，顧名思義其通過鍵名查找對應的值會有很高的效率，時間複雜度在常數級別O(1).dict底層實現（推薦學習：Python視頻教程）

在Python2中，dict的底層是依靠哈希表(Hash Table)進行實現的，使用開放地址法解決衝突.

所以其查找的時間複雜度會是O(1).

Dict的操作實現原理（包括插入、刪除、以及緩衝池等）

首先介紹：PyDictObject對象的元素搜索策略：

有兩種搜索策略，分別是lookdict和lookdict_string，lookdict_string就是lookdict在對於PyStringObject進行搜索時的特殊形式，那麼通用的搜索策略lookdict的主要邏輯是：

（1）對第一個entry的查找：

a)根據hash值獲得entry的索引

b)若entry處於unused態，則搜索結束；若entry所指向的key與搜索的key相同，則搜索成功

c)若當前entry處於dummy態，則設置freeslot（這裡的freeslot是可以返回作為下一個立即可用的地址來存儲entry）

d)檢查Active態的entry，若其key所指向的值與搜索的值相同，則搜索成功

（2）對剩餘的探測鏈中的元素的遍歷查找：

a)根據所採用的探測函數，獲得探測鏈上的下一個待檢查的entry

b)檢查到一個unused態的entry，表明搜索失敗：

如果freeslot不為空，則返回freeslot；否則返回unused態的entry

c)檢查entry的key與所搜索的key的引用是否相同，相同則搜索成功，返回entry

d)檢查entry的key與所搜索的key的值是否相同，相同則搜索成功，返回entry

e)遍歷過程中，發現dummy態的entry，且freeslot未設置，則設置freeslot

接下來是：PyDictObject對象的元素插入與刪除的策略：

需要首先用到搜索策略，搜索成功，則直接將值進行替換，搜索失敗，返回unused態或dummy態的entry，設置key、value和hash值，並且根據目前插入的元素情況進行ma_table的大小的調整（調整的依據就是裝載率，根據是否大於2/3來進行調整）；刪除也是類似，先計算hash值，然後搜索相應的entry，搜索成功，刪除entry中維護的元素，將entry從Active態修改為dummy態

在PyDictObject的實現過程中，會用到緩衝池，在PyDictObject對象被銷毀的時候，才開始接納被緩衝的PyDictObject對象，定義的緩衝池可接納的對象數量是80個，創建新PyDictObject對象的時候，如果緩衝池中有，則可以直接從緩衝池中取出使用

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Python3的元組，字典，列表，集合有什麼聯繫和區別？

4個都是python的數據結構。

元組和列表的底層實現是一樣的，本質都是把一堆東西放在一排，區別在於元祖放完後就不能改了。

你把字典理解成我們普通用的字典就可以了，而集合就是把字典的所有value都設置成None。字典和集合的底層實現原理是一樣的，但初學者不必關注這個原理。集合與數學中的集合有相同性質，比如唯一性，對比字典中key的唯一性來理解一下。

比方：你遇到一個沒見過的字，查查看是不是標準的漢字，這就是集合的作用，集合只關注有沒有的問題；如果是標準漢字，你要看看這個字的意思，這就是字典的作用；你現在找來一個漢字，打算組成成語，然後再找幾個字，向第一個漢字左右放，就是列表的作用；一旦發現一個成語，就固定不變了，字和字的排列都不能改，這就是元祖。

Python中的字典是什麼？

字典（Dictionary）

字典也是Python語言中經常使用的一種數據類型。跟列表類似，字典是另外一種可存儲任意類型的數據，並且字典儲存的數據也是可以修改的。

不同於列表的是，字典每個基本元素都包括兩個部分：鍵（key） 和 鍵對應的值（value）。

鍵和值之間用冒號(:)分割，每對元素之間用逗號(,)分割，整個字典的數據在大括弧{}中，格式如下所示：

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d = {“key1” : 1, “key2” : “hi”, “key3”:[]}

在字典中，鍵的內容是不可重複的。 鍵為不可變數據類型，值可以是任何數據類型。在這裡，鍵只支持 字元串類型。

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字典最大的優勢就是能在海量數據下利用「鍵」快速查找出想要的值， 當有很多數據需要存儲的時候，我們給每個值都打個標籤，也就是「鍵」；想要調用這個值時，字典能夠利用這個標籤快速幫我們找到它。但是如果標籤重複了，字典不知道哪個值才是對的，就會報錯哦~

列表是根據排序來記錄每項的值，但是字典是沒有順序的，所以同一字典，每次列印出的排序可能是不同的。「鍵」才是調用字典的關鍵元素。

字典是基礎的數據類型，所以變數也可以被賦值為字典。

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可以直接用大括弧{}，或者內置函數dict() 創建空字典：

Dict={}Dict=dict() #dict()是一個內置函數，可以用來快速創建空字典。#注意是小寫開頭的dict，創建變數名或者函數名要避免和內置函數dict重名哦~

控制中的遍歷積木，不僅可以遍歷序列、列表，還可以遍歷字典

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一文搞懂python數據類型和結構

每次python從入門到精通都是從頭開始看，做這個學習筆記主要是為了讓自己可以省去學習數據類型和結構那幾章的時間，所以「偷懶」可以促進生產力發展……

分別是： 整數型、浮點型、複數、常量、布爾型、字元串 。其中複數基本不會使用到，可以不用太關注

分別是 列表、字典、集合和元組 ，其中最常見並且工作中經常使用到的就是列表和欄位，其他兩個不常見。

02、字典

列表之外，字典可能是python中用的也比較多的數據結構了，由於字典的底層應用哈希映射，所以要求字典的所有key必須是不可變元素（可哈希對象），增刪改查操作一般都能實現O(1)複雜度，是低複雜度的必備數據結構。

03、集合

集合（set）是一個無序的不重複元素序列。

可以使用大括弧 { } 或者 set() 函數創建集合，注意：創建一個空集合必須用 set() 而不是 { }，因為 { } 是用來創建一個空字典。

集合操作可能最常見於用於對列表去重，它的最大特性是各元素僅保留1次，底層也是應用了哈希函數，所以在集合中查找元素一般也可實現O(1)複雜度，同時集合的嵌套元素也要求是不可變類型（可哈希對象）

add：在集合中增加一個元素，如果元素已存在，則無實際操作

pop：不接受任何參數，堪稱是最神秘的操作，不同於列表的從尾端刪除、字典的指定鍵刪除，集合的pop操作看似是”隨機”刪除。但實際上是按照加入集合的先後順序，刪除”最早”加入的元素

除了與列表和字典中類似的增刪改操作外，集合還支持數學概念下的集合操作，如交集、並集、差集等。

04、元組

如果說列表、字典和集合都有其各自擅長應用場景的話，那麼元組可能是最沒有存在感的數據結構：它介面有限、功能單一，而且是不可變類型。一般而言，用元組解決的問題都可以用列表實現。但使用用元組時，更多在於暗示該序列為不可變類型。當然，當元組內嵌套子列表時實際上是可以對嵌套的子列表進行更改操作的。

有問題可以私信我，歡迎交流！

python裡面的字典有什麼用？

字典是另一種可變容器模型，可存儲任意類型對象。

字典的每個鍵值 key-value 對用冒號 : 分割，每個鍵值對之間用逗號 , 分割，整個字典包括在花括弧 {} 中 ,格式如下所示：

d = {key1 : value1, key2 : value2 }

鍵一般是唯一的，必須是不可變的，如字元串，數字或元組。值不需要唯一，可以取任何數據類型。

在需要使用hash時，就需要用到字典。

比如在統計字元個數時，可以使用字典。

d = {}

for char in strs:

d[char] = d.get(char, 0) + 1