想要理解 Python 里字典和集合类型的长处和弱点，它们背后的散列表是绕不开的一环。

这一节将会回答以下几个问题。

• Python 里的 dict 和 set 的效率有多高？

• 为什么它们是无序的？

• 为什么并不是所有的 Python 对象都可以当作 dict 的键或 set 里的元素？

• 为什么 dict 的键和 set 元素的顺序是跟据它们被添加的次序而定的，以及为什么在映射对象的生命周期中，这个顺序并不是一成不变的？

• 为什么不应该在迭代循环 dict 或是 set 的同时往里添加元素？

3.9.1　一个关于效率的实验

Python 中的 dict 和 set 的速度是非常快的。接下来我们要通过可控的实验来证实这一点：

示例 3-14　在 haystack 里查找 needles 的元素，并计算找到的元素的个数

import array
import time
from random import randomneedles = array.array('d', (random() for _ in range(10 ** 3)))# 数组
haystack = array.array('d', (random() for _ in range(10 ** 6)))
# # 列表
# haystack = list(haystack)
# # 字典
# haystack = dict.fromkeys(haystack, 10000000)
# 集合
haystack = set(haystack)# 在 haystack 字典里查找 needles 的元素，并计算找到的元素的个数
now_time = time.time()
count = 0
for n in needles:if n in haystack:count += 1
end_time = time.time()
total_time = end_time - now_time
print('总用时：', total_time)

表格3-15：用 in 运算符在5个不同类型和大小的 haystack 里搜索 1000 个元素所需要的时间。
从表格的数据上看，在 set 和 dict 数据类型中，in 运算符遍历不同大小数据花费的时间没有太大变化，而在 list 和 array 中，花费的时间是和数据大小等比例增长；

dict 和 set 的查询性能高，是因为其背后是有散列表支持，而 list 和 array 每次搜索都需要扫描一个完整的列表，导致花费时间和数据大小成线性增长；

3.9.2　字典中的散列表

        散列表其实是一个稀疏数组（总是有空白元素的数组称为稀疏数组）。在一般的数据结构教材中，散列表里的单元通常叫作表元（bucket）。在 dict 的散列表当中，每个键值对都占用一个表元，每个表元都有两个部分，一个是对键的引用，另一个是对值的引用。因为所有表元的大小一致，所以可以通过偏移量来读取某个表元。

        而且 Python 会设法保证大概还有三分之一的表元是空的，所以在快要达到这个阈值的时候，原有的散列表会被复制到一个更大的空间里面。

        如果要把一个对象放入散列表，那么首先要计算这个元素键的散列值。Python 中可以用 hash() 方法来做这件事情，接下来会介绍这一点：

1. 散列值和相等性

           内置的 hash() 方法可以用于所有的内置类型对象。如果是自定义对象调用 hash() 的话，实际上运行的是自定义的 __hash__。如果两个对象在比较的时候是相等的，那它们的散列值必须相等，否则散列表就不能正常运行了。例如，如果 1 == 1.0 为真，那么 hash(1) == hash(1.0) 也必须为真，虽然这两个数字（整型和浮点）的内部结构是完全不一样的。

           为了让散列值能够胜任散列表索引这一角色，它们必须在索引空间中尽量分散开来。这意味着在最理想的状况下，越是相似但不相等的对象，它们散列值的差别应该越大。

2. 散列表算法

           为了获取 dict[key] 背后的值，Python 首先会调用 hash(key) 来计算 key 的"散列值"，把这个值最低的几位数字当作偏移量，在散列表里查找表元（具体取几位，得看当前散列表的大小）。若找到的表元是空的，则抛出 KeyError 异常。若不是空的，则表元里会有一对 found_key:found_value。这时候 Python 会检验 key == found_key 是否为真，如果它们相等的话，就会返回 found_value。

           如果 key 和 found_key 不匹配的话，这种情况称为"散列冲突"。发生这种情况是因为，散列表所做的其实是把随机的元素映射到只有几位的数字上，而散列表本身的索引又只依赖于这个数字的一部分。为了解决散列冲突，算法会在散列值中另外再取几位，然后用特殊的方法处理一下，把新得到的数字再当作索引来寻找表元。若这次找到的表元是空的，则同样抛出 KeyError；若非空，或者键匹配，则返回这个值；或者又发现了散列冲突，则重复以上的步骤。

图 3-3 中展示了散列算法和解决散列冲突的示意图：

        添加新元素和更新现有键值的操作几乎跟上面一样。只不过对于前者，在发现空表元的时候会放入一个新元素；对于后者，在找到相对应的表元后，原表里的值对象会被替换成新值。

        另外在插入新值时，Python 可能会按照散列表的拥挤程度来决定是否要重新分配内存为它扩容。如果增加了散列表的大小，那散列值所占的位数和用作索引的位数都会随之增加，这样做的目的是为了减少发生散列冲突的概率。

3.9.3　dict 的特点

下面的内容会讨论使用散列表给 dict 带来的优势和限制都有哪些。

1. 键必须是可散列的

   一个可散列的对象必须满足以下要求。

   (1) 支持 hash() 函数，并且通过 __hash__() 方法所得到的散列值是不变的。

   (2) 支持通过 __eq__() 方法来检测相等性。

   (3) 若 a == b 为真，则 hash(a) == hash(b) 也为真。

   所有由用户自定义的对象默认都是可散列的，因为它们的散列值由 id() 来获取，而且它们都是不相等的。

       　如果你实现了一个类的 __eq__ 方法，并且希望它是可散列的，那么它一定要有个恰当的 __hash__ 方法，保证在 a == b 为真的情况下 hash(a) == hash(b) 也必定为真。否则就会破坏恒定的散列表算法，导致由这些对象所组成的字典和集合完全失去可靠性。另一方面，如果一个含有自定义的 __eq__ 依赖的类处于可变的状态，那就不要在这个类中实现 __hash__ 方法，因为它的实例是不可散列的。

2. 字典在内存上的开销巨大

           由于字典使用了散列表，而散列表又必须是稀疏的，这导致它在空间上的效率低下。举例而言，如果你需要存放数量巨大的记录，那么放在由元组或是具名元组构成的列表中会是比较好的选择；最好不要根据 JSON 的风格，用由字典组成的列表来存放这些记录。用元组取代字典就能节省空间的原因有两个：其一是避免了散列表所耗费的空间，其二是无需把记录中字段的名字在每个元素里都存一遍。

           在用户自定义的类型中，__slots__ 属性可以改变实例属性的存储方式，由 dict 变成 tuple。

3. 键查询很快

       dict 的实现是典型的空间换时间：字典类型有着巨大的内存开销，但它们提供了无视数据量大小的快速访问———只要字典能被装在内存里。

3.9.4 dict 从无序到有序