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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