Python3.6 之后字典是有序的?

字典的本质就是 hash 表，hash 表就是通过 key 找到其 value ，平均情况下你只需要花费 O(1) 的时间复杂度即可以完成对一个元素的查找，字典是否有序，并不是指字典能否按照键或者值进行排序，而是字典能否按照插入键值的顺序输出对应的键值。

比如，对于一个无序字典，插入顺序和遍历的顺序是不一致的：

>>> my_dict = dict()
>>> my_dict["name"] = "lowman"
>>> my_dict["age"] = 26
>>> my_dict["girl"] = "Tailand"
>>> my_dict["money"] = 80
>>> my_dict["hourse"] = None
>>> for key，value in my_dict.items():
...     print(key，value)
...
money 80
girl Tailand
age 26
hourse None
name lowman

而一个有序字典的输出是这样的：

name lowman
age 26
girl Tailand
money 80
hourse None

那为什么 Python3.6 之后，Python 的字典就有序了呢？

先从 Python3.6 之前说起。在 Python 3.6 之前，其数据结构如下图所示：

由于不同键的哈希值不一样，哈希表（entries）中的顺序是按照哈希值大小排序的，遍历时从前往后遍历并不能输出键值插入的顺序，其表现起来就是无序的。

此外，这种方式还有一个缺点，就是如果以稀疏的哈希表存储时，会浪费较多的内存空间，Python3.6 之后，对其进行了优化，哈希索引和真正的键值对分开存放，数据结构如下所示：

indices 指向了一列索引，entries 指向了原本的存储哈希表内容的结构。

你可以把 indices 理解成新的简化版的哈希表，entries 理解成一个数组，数组中的每个元素是原本应该存储的哈希结果：键和值。

查找或者插入一个元素的时候，根据键的哈希值结果取模 indices 的长度，就能得到对应的数组下标，再根据对应的数组下标到 entries 中获取到对应的结果，比如 hash("key2") % 8 的结果是 3，那么 indices[3] 的值是 1，这时候到 entries 中找到对应的 entries[1] 既为所求的结果：

这么做的好处是空间利用率得到了较大的提升，我们以 64 位操作系统为例，每个指针的长度为 8 字节，则原本需要 8 * 3 * 8 为 192

现在变成了 8 * 3 * 3 + 1 * 8 为 80，节省了 58% 左右的内存空间，如下图所示：

此外，由于 entries 是按照插入顺序进行插入的数组，对字典进行遍历时能按照插入顺序进行遍历，这也是为什么 Python3.6 以后的版本字典对象是有序的原因。

最后：

如果你对 Python 解释器的实现感兴趣，可以阅读 CPython 的源码，源码之下无秘密，阅读源码也是提升自己最快的学习方式，这里推荐一个学习 CPython 的开源仓库 CPython-Internals，图文注释并茂，是非常有价值的学习资源

到此这篇关于Python3.6 之后字典是有序的?的文章就介绍到这了,更多相关Python字典有序性内容请搜索我们以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我们！

赞 (0)

相关推荐

  • Python cookbook（数据结构与算法）让字典保持有序的方法

    本文实例讲述了Python让字典保持有序的方法.分享给大家供大家参考,具体如下: 问题:创建一个字典,同时对字典做迭代或序列化操作时,也能控制其中元素的顺序: 解决方案:可以使用collections模块中的OrderedDict类来控制字典中元素的顺序.当对字典做迭代时,他会严格按照元素初始添加的顺序进行.例如: from collections import OrderedDict d=OrderedDict() d['foo']=1 d['bar']=2 d['spam']=3 d['gr

  • Python有序字典简单实现方法示例

    Python有序字典简单实现方法示例

    本文实例讲述了Python有序字典简单实现方法.分享给大家供大家参考,具体如下: 代码: # -*- coding: UTF-8 -*- import collections print 'Regular dictionary:' d = {} d['a'] = 'A' d['b'] = 'B' d['c'] = 'C' for k, v in d.items(): print k, v print '\nOrderedDict:' d = collections.OrderedDict() d

  • Python的collections模块中的OrderedDict有序字典

    如同这个数据结构的名称所说的那样,它记录了每个键值对添加的顺序. d = OrderedDict() d['a'] = 1 d['b'] = 10 d['c'] = 8 for letter in d: print letter 输出: a b c 如果初始化的时候同时传入多个参数,它们的顺序是随机的,不会按照位置顺序存储. >>> d = OrderedDict(a=1, b=2, c=3) OrderedDict([('a', 1), ('c', 3), ('b', 2)]) 除了和

  • Python中的字典到底是有序的吗

    Python中的字典到底是有序的吗

    之前写了文章介绍python中的列表和字典,在文章中描述到了python中的列表是有序的,字典是无序的,后来有粉丝在群里提醒我,说python3.6的版本之后,字典是有序的,因此,我找了一个低版本的python来验证一下效果: 首先,从官网下载python3.4的版本,然后编写一行代码验证一下打印字典的所有key.查看打印出来的key的顺序: Python3.6以下版本:(以3.4版本为例) 你该不会以为只有使用keys()函数是无序的吧: 从上图可以看出,分别在cmd窗口和pycharm中打印

  • python模块简介之有序字典（OrderedDict）

    有序字典-OrderedDict简介 示例 有序字典和通常字典类似,只是它可以记录元素插入其中的顺序,而一般字典是会以任意的顺序迭代的.参见下面的例子: import collections print 'Regular dictionary:' d = {} d['a'] = 'A' d['b'] = 'B' d['c'] = 'C' d['d'] = 'D' d['e'] = 'E' for k, v in d.items(): print k, v print '\nOrderedDict

  • python 字典有序并写入json文件过程解析

    python 字典有序并写入json文件过程解析

    大致流程: 导包---import collections 新建一个有序字典---collections.OrderedDict() 写入json文件 代码: import collections real_result = collections.OrderedDict() real_result["target"] = "total_result" real_result["key1"] = "value1" real_r

  • 为什么从Python 3.6开始字典有序并效率更高

    为什么从Python 3.6开始字典有序并效率更高

    在Python 3.5(含)以前,字典是不能保证顺序的,键值对A先插入字典,键值对B后插入字典,但是当你打印字典的Keys列表时,你会发现B可能在A的前面. 但是从Python 3.6开始,字典是变成有顺序的了.你先插入键值对A,后插入键值对B,那么当你打印Keys列表的时候,你就会发现B在A的后面. 不仅如此,从Python 3.6开始,下面的三种遍历操作,效率要高于Python 3.5之前: for key in 字典 for value in 字典.values() for key, va

  • Python3.6 之后字典是有序的?

    Python3.6 之后字典是有序的?

    字典的本质就是 hash 表,hash 表就是通过 key 找到其 value ,平均情况下你只需要花费 O(1) 的时间复杂度即可以完成对一个元素的查找,字典是否有序,并不是指字典能否按照键或者值进行排序,而是字典能否按照插入键值的顺序输出对应的键值. 比如,对于一个无序字典,插入顺序和遍历的顺序是不一致的: >>> my_dict = dict() >>> my_dict["name"] = "lowman" >>

  • Python3实现的字典、列表和json对象互转功能示例

    本文实例讲述了Python3实现的字典.列表和json对象互转功能.分享给大家供大家参考,具体如下: python3可以使用json模块操作json json.dumps(): 对json进行编码,对应php的json_encode() json.loads(): 对json进行解码,对应php的json_decode() test.py #!/usr/bin/python3 import json #python字典类型转换为json对象 data = { 'id' : 1, 'name' :

  • 在Python中如何让字典保持有序

    目录 1.如何让字典保持有序 2.代码演示 (1)OrderedDict有序字典简单使用 (2)模拟编写竞赛答题 1.如何让字典保持有序 实际案例: 某编程竞赛系统,对参赛选手编程解题进行计时,选手完成题目后,把该选手解题用时记录到字典中,以便赛后按选手名查询成绩.(答题用时越短,成绩越优秀.) 如:LiLei第2名用时43分钟,HanMeimei第5名用时52分钟,Jim第1名用时39分钟 {'LiLei': (2, 43), 'HanMeimei': (5, 52), 'Jim': (1,

  • Python3实现的字典遍历操作详解

    Python3实现的字典遍历操作详解

    本文实例讲述了Python3字典遍历操作.分享给大家供大家参考,具体如下: 字典是针对非序列集合而提供的一种数据类型. 通过任意键查找集合中值信息的过程叫映射,python通过字典实现映射. 为字典赋值: >>> d={'list':[1, 2, 3],1:123,'111':'python3','tuple':(4, 5, 6)} >>> print(d) {1: 123, 'list': [1, 2, 3], '111': 'python3', 'tuple': (

  • 3个 Python 编程技巧

    目录 1.如何按照字典的值的大小进行排序 2.优雅的一次性判断多个条件 3.如何优雅的合并两个字典 今天分享 3 个 Python 编程小技巧,来看看你是否用过? 1.如何按照字典的值的大小进行排序 我们知道,字典的本质是哈希表,本身是无法排序的,但 Python 3.6 之后,字典是可以按照插入的顺序进行遍历的,这就是有序字典,其中的原理,可以阅读为什么 Python3.6 之后字典是有序的. 知道了这一点,就好办了,先把字典的键值对列表排序,然后重新插入新的字典,这样新字典就可以按照值的大小

  • 3 个超有用的 Python 编程小技巧

    目录 1.如何按照字典的值的大小进行排序 2.优雅的一次性判断多个条件 3.如何优雅的合并两个字典 1.如何按照字典的值的大小进行排序 我们知道,字典的本质是哈希表,本身是无法排序的,但 Python 3.6 之后,字典是可以按照插入的顺序进行遍历的,这就是有序字典,其中的原理,可以阅读 Python3.6 之后字典是有序的? . 知道了这一点,就好办了,先把字典的键值对列表排序,然后重新插入新的字典,这样新字典就可以按照值的大小进行遍历输出. 代码如下: >>> xs = {'a':

  • python复合条件下的字典排序

    知乎上有人说,Python3.6以后字典有序且更高效了.群里有同学推荐了这篇文章给我看,并咨询字典排序的问题. 大致浏览了一下,我当即表示不能认同这个说法.这篇文章的作者,应该是一位资深的专业人士,对于Python解释器如何实现字典存储和检索有着深刻地理解.但他犯了一明显的常识性错误:在逻辑上,字典是数据的无序集合,仅依赖于键检索.我们说字典是无序,不是指字典在物理实体上实现的时候真的无序,而是指它的顺序对用户而言没有明确的界定,不能作为数据的特性使用.知乎上这篇文章讲的字典有序,是指字典在物理

  • Python cookbook（数据结构与算法）实现查找两个字典相同点的方法

    Python cookbook（数据结构与算法）实现查找两个字典相同点的方法

    本文实例讲述了Python实现查找两个字典相同点的方法.分享给大家供大家参考,具体如下: 问题:寻找两个字典中间相同的地方(相同的键.相同的值等) 解决方案:通过keys()或者items()方法来执行常见的集合操作(比如求并集.交集和差集) >>> a={'x':1,'y':2,'z':3} >>> b={'ww':10,'x':11,'y':2} >>> a.keys()& b.keys() #键的交集 {'y', 'x'} >>

随机推荐