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Python 中的 dict 为什么这么好用?

2026-09-03 00:14:56

Python 中的 dict 为什么这么好用?

Python 中的 dict 为什么这么好用？

在 Python 中，dict 几乎无处不在。

我们用它保存配置：

config = {
"host": "localhost",
"port": 8080,
}

用它表示 JSON 对象：

user = {
"name": "Alice",
"age": 18,
}

甚至 Python 自身也大量依赖字典：
1）globals() # 模块全局变量
2）obj.__dict__ # 对象属性
3）Class.__dict__ # 类属性

因此，dict 的性能不只是影响字典操作，也会影响变量查找、对象属性访问、函数关键字参数等大量 Python 代码。

dict底层设计是哈希表，这是每门编程语言都绕不开的设计，哈希表的设计整体量大实现分为两类：拉链法和开放寻址方法。

Python 实现选择的是后者：开放寻址。

包括 Golang，Rust都是选择的开放寻址这个方向，因为相对于拉链法，开放寻址是整体顺序存储，CPU读写更快，Cache命中率更高（现代 CPU 更喜欢连续内存）。

说回Python的实现，如今的 CPython dict 实现同时具备几个看起来相互矛盾的特征：
1）查询平均接近 O(1)；
2）插入和删除通常很快；
3）内存占用相对紧凑；
4）遍历速度快；
5）保持插入顺序。

这些能力都是在几十年的演化中，一次次解决旧设计暴露的问题。

这条演化路线可以简单概括为：

开放寻址（如图2
↓
更合理的冲突探测
↓
墓碑解决删除问题（如图3
↓
控制负载因子和扩容
↓
针对小字典和字符串 key 优化（如图4
↓
实例字典共享 key（如图5
↓
稀疏索引 + 紧密数据
↓
Compact Dict（如图6

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上海,51分钟前,

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