字典类型是Python中最常用的数据类型之一,它是一个键值对的集合,字典通过键来索引,关联到相对的值,理论上它的查询复杂度是 O(1) :
> d = {'a': 1, 'b': 2} > d['c'] = 3 > d {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}
在字符串的实现原理文章中,曾经出现过字典对象用于intern操作,那么字典的内部结构是怎样的呢?PyDictObject对象就是dict的内部实现。
哈希表 (HASH TABLES)
哈希表(也叫散列表),根据关键值对(Key-value)而直接进行访问的数据结构。它通过把key和value映射到表中一个位置来访问记录,这种查询速度非常快,更新也快。而这个映射函数叫做哈希函数,存放值的数组叫做哈希表。 哈希函数的实现方式决定了哈希表的搜索效率。具体操作过程是:
1.数据添加:把key通过哈希函数转换成一个整型数字,然后就将该数字对数组长度进行取余,取余结果就当作数组的下标,将value存储在以该数字为下标的数组空间里。
2.数据查询:再次使用哈希函数将key转换为对应的数组下标,并定位到数组的位置获取value。
但是,对key进行hash的时候,不同的key可能hash出来的结果是一样的,尤其是数据量增多的时候,这个问题叫做哈希冲突。如果解决这种冲突情况呢?通常的做法有两种,一种是链接法,另一种是开放寻址法,Python选择后者。
开放寻址法(OPEN ADDRESSING)
开放寻址法中,所有的元素都存放在散列表里,当产生哈希冲突时,通过一个探测函数计算出下一个候选位置,如果下一个获选位置还是有冲突,那么不断通过探测函数往下找,直到找个一个空槽来存放待插入元素。
PYDICTENTRY
字典中的一个key-value键值对元素称为entry(也叫做slots),对应到Python内部是PyDictEntry,PyDictObject就是PyDictEntry的集合。PyDictEntry的定义是:
typedef struct { /* Cached hash code of me_key. Note that hash codes are C longs. * We have to use Py_ssize_t instead because dict_popitem() abuses * me_hash to hold a search finger. */ Py_ssize_t me_hash; PyObject *me_key; PyObject *me_value; } PyDictEntry;
me_hash用于缓存me_key的哈希值,防止每次查询时都要计算哈希值,entry有三种状态。
1.Unused: me_key == me_value == NULL
Unused是entry的初始状态,key和value都为NULL。插入元素时,Unused状态转换成Active状态。这是me_key为NULL的唯一情况。
2. Active: me_key != NULL and me_key != dummy 且 me_value != NULL
插入元素后,entry就成了Active状态,这是me_value唯一不为NULL的情况,删除元素时Active状态刻转换成Dummy状态。
3. Dummy: me_key == dummy 且 me_value == NULL
此处的dummy对象实际上一个PyStringObject对象,仅作为指示标志。Dummy状态的元素可以在插入元素的时候将它变成Active状态,但它不可能再变成Unused状态。
为什么entry有Dummy状态呢?这是因为采用开放寻址法中,遇到哈希冲突时会找到下一个合适的位置,例如某元素经过哈希计算应该插入到A处,但是此时A处有元素的,通过探测函数计算得到下一个位置B,仍然有元素,直到找到位置C为止,此时ABC构成了探测链,查找元素时如果hash值相同,那么也是顺着这条探测链不断往后找,当删除探测链中的某个元素时,比如B,如果直接把B从哈希表中移除,即变成Unused状态,那么C就不可能再找到了,因为AC之间出现了断裂的现象,正是如此才出现了第三种状态---Dummy,Dummy是一种类似的伪删除方式,保证探测链的连续性。
PYDICTOBJECT
PyDictObject就是PyDictEntry对象的集合,PyDictObject的结构是:
typedef struct _dictobject PyDictObject; struct _dictobject { PyObject_HEAD Py_ssize_t ma_fill; /* # Active + # Dummy */ Py_ssize_t ma_used; /* # Active */ /* The table contains ma_mask + 1 slots, and that's a power of 2. * We store the mask instead of the size because the mask is more * frequently needed. */ Py_ssize_t ma_mask; /* ma_table points to ma_smalltable for small tables, else to * additional malloc'ed memory. ma_table is never NULL! This rule * saves repeated runtime null-tests in the workhorse getitem and * setitem calls. */ PyDictEntry *ma_table; PyDictEntry *(*ma_lookup)(PyDictObject *mp, PyObject *key, long hash); PyDictEntry ma_smalltable[PyDict_MINSIZE]; };
- ma_fill :所有处于Active以及Dummy的元素个数
- ma_used :所有处于Active状态的元素个数
- ma_mask :所有entry的元素个数(Active+Dummy+Unused)
- ma_smalltable:创建字典对象时,一定会创建一个大小为PyDict_MINSIZE==8的PyDictEntry数组。
- ma_table:当entry数量小于PyDict_MINSIZE,ma_table指向ma_smalltable的首地址,当entry数量大于8时,Python把它当做一个大字典来处理,此刻会申请额外的内存空间,同时将ma_table指向这块空间。
- ma_lookup:字典元素的搜索策略
PyDictObject使用PyObject_HEAD而不是PyObject_Var_HEAD,虽然字典也是变长对象,但此处并不是通过ob_size来存储字典中元素的长度,而是通过ma_used字段。
PYDICTOBJECT的创建过程
PyObject * PyDict_New(void) { register PyDictObject *mp; if (dummy == NULL) { /* Auto-initialize dummy */ dummy = PyString_FromString("<dummy key>"); if (dummy == NULL) return NULL; } if (numfree) { mp = free_list[--numfree]; assert (mp != NULL); assert (Py_TYPE(mp) == &PyDict_Type); _Py_NewReference((PyObject *)mp); if (mp->ma_fill) { EMPTY_TO_MINSIZE(mp); } else { /* At least set ma_table and ma_mask; these are wrong if an empty but presized dict is added to freelist */ INIT_NONZERO_DICT_SLOTS(mp); } assert (mp->ma_used == 0); assert (mp->ma_table == mp->ma_smalltable); assert (mp->ma_mask == PyDict_MINSIZE - 1); } else { mp = PyObject_GC_New(PyDictObject, &PyDict_Type); if (mp == NULL) return NULL; EMPTY_TO_MINSIZE(mp); } mp->ma_lookup = lookdict_string; return (PyObject *)mp; }
- 初始化dummy对象
- 如果缓冲池还有可用的对象,则从缓冲池中读取,否则,执行步骤3
- 分配内存空间,创建PyDictObject对象,初始化对象
- 指定添加字典元素时的探测函数,元素的搜索策略
字典搜索策略
static PyDictEntry * lookdict(PyDictObject *mp, PyObject *key, register long hash) { register size_t i; register size_t perturb; register PyDictEntry *freeslot; register size_t mask = (size_t)mp->ma_mask; PyDictEntry *ep0 = mp->ma_table; register PyDictEntry *ep; register int cmp; PyObject *startkey; i = (size_t)hash & mask; ep = &ep0[i]; if (ep->me_key == NULL || ep->me_key == key) return ep; if (ep->me_key == dummy) freeslot = ep; else { if (ep->me_hash == hash) { startkey = ep->me_key; Py_INCREF(startkey); cmp = PyObject_RichCompareBool(startkey, key, Py_EQ); Py_DECREF(startkey); if (cmp < 0) return NULL; if (ep0 == mp->ma_table && ep->me_key == startkey) { if (cmp > 0) return ep; } else { /* The compare did major nasty stuff to the * dict: start over. * XXX A clever adversary could prevent this * XXX from terminating. */ return lookdict(mp, key, hash); } } freeslot = NULL; } /* In the loop, me_key == dummy is by far (factor of 100s) the least likely outcome, so test for that last. */ for (perturb = hash; ; perturb = PERTURB_SHIFT) { i = (i << 2) + i + perturb + 1; ep = &ep0[i & mask]; if (ep->me_key == NULL) return freeslot == NULL "color: #ff0000">PYDICTOBJECT对象缓冲池
PyDictObject对象缓冲池和PyListObject对象缓冲池的原理是类似的,都是在对象被销毁的时候把该对象添加到缓冲池中去,而且值保留PyDictObject对象本身,如果ma_table维护的时从系统堆中申请的空间,那么Python会释放这块内存,如果ma_table维护的是ma_smalltable,那么只需把smalltable中的元素的引用计数减少即可。
static void dict_dealloc(register PyDictObject *mp) { register PyDictEntry *ep; Py_ssize_t fill = mp->ma_fill; PyObject_GC_UnTrack(mp); Py_TRASHCAN_SAFE_BEGIN(mp) for (ep = mp->ma_table; fill > 0; ep++) { if (ep->me_key) { --fill; Py_DECREF(ep->me_key); Py_XDECREF(ep->me_value); } } if (mp->ma_table != mp->ma_smalltable) PyMem_DEL(mp->ma_table); if (numfree < PyDict_MAXFREELIST && Py_TYPE(mp) == &PyDict_Type) free_list[numfree++] = mp; else Py_TYPE(mp)->tp_free((PyObject *)mp); Py_TRASHCAN_SAFE_END(mp) }以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持。
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稳了!魔兽国服回归的3条重磅消息!官宣时间再确认!
昨天有一位朋友在大神群里分享,自己亚服账号被封号之后居然弹出了国服的封号信息对话框。
这里面让他访问的是一个国服的战网网址,com.cn和后面的zh都非常明白地表明这就是国服战网。
而他在复制这个网址并且进行登录之后,确实是网易的网址,也就是我们熟悉的停服之后国服发布的暴雪游戏产品运营到期开放退款的说明。这是一件比较奇怪的事情,因为以前都没有出现这样的情况,现在突然提示跳转到国服战网的网址,是不是说明了简体中文客户端已经开始进行更新了呢?
更新日志
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- 群星《国韵飘香·贵妃醉酒HQCD黑胶王》2CD[WAV]
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- 公馆青少年《我其实一点都不酷》[FLAC/分轨][398.22MB]
- ZWEI《迟暮的花 (Explicit)》[320K/MP3][57.16MB]