Python字典详细信息答案

【问题标题】：Python dictionary detailsPython字典详细信息
【发布时间】：2013-01-17 20:19:30
【问题描述】：

我想知道python字典的源代码在哪里。我知道源代码可能很难阅读，所以我只是在粗略描述了实现和使用的哈希例程之后。

是否有人知道使用了哪种算法以及他们如何处理冲突，如果使用链接或重建表。

我知道这个问题有点含糊，所以请指出正确的方向会有所帮助。如果有人知道有关 python 字典的任何好的文档，那就太好了。

【问题讨论】：

【解决方案1】：

它位于Objects/dictobject.c 文件中。那里也有dictnotes.txt file，指导你了解源代码。

Python 字典使用带有开放寻址的哈希表将键映射到槽。通过“扰动”密钥来解决冲突；一种算法，从大步开始，然后使用越来越小的步长，直到它扫描表以查找下一个空槽。

网上有几篇文章，包括this blog post；您还可以选择《Beautiful Code》一书，以更好地展示代码。

【讨论】：

【解决方案2】：

【讨论】：

【解决方案3】：

还有……这是dict 的活动状态配方，它更有效（from 3 to 24 times more space efficient than regular dictionaries）！！ .否则前两个答案很棒！
http://code.activestate.com/recipes/578375-proof-of-concept-for-a-more-space-efficient-faster/?in=user-178123

【讨论】：

您是否针对内置 dict 测试了该实现（在不同的场景中）？
是的...我已经测试了它们的默认尺寸，;它是 python 内置字典的 1/4..
注意它来自核心开发人员 (Raymond Hettinger)，并被考虑包含在 dictobject.c 中（不认为任何结论性结果来自它）。在大多数情况下，Python 实现不优于 C 实现。无论如何，这不是答案。
@delnan：是的，这不是一个答案.. 但至少它会给出一个关于 dict 的想法，并且它正在以可读的 python 格式向 OP 工作！这就是我在帖子中写道的原因；前两个答案很好！！！
@PeterRowell：这个配方的纯（或可实现的）cython 版本是否可以增加一些改进？（因为它只有 175 行……我还没有尝试过 cythonized 版本；只是征求意见）