Python内建类型dict源码解析

深入认识Python内建类型——dict

注：本篇是根据教程学习记录的笔记，部分内容与教程是相同的，因为转载需要填链接，但是没有，所以填的原创，如果侵权会直接删除。

“深入认识Python内建类型”这部分的内容会从源码角度为大家介绍Python中各种常用的内建类型。

dict是日常开发中最常用的内建类型之一，并且Python虚拟机的运行也十分依赖dict对象。掌握好dict的底层知识，无论是对数据结构基础知识的理解，还是对开发效率的提升，应该都是有一定帮助的。

1 执行效率

无论是Java中的Hashmap，还是Python中的dict，都是效率很高的数据结构。Hashmap也是Java面试中的基本考点：数组+链表+红黑树的哈希表，有着很高的时间效率。同样地，Python中的dict也由于它底层的哈希表结构，在插入、删除、查找等操作上都有着O(1)的平均复杂度（最坏情况下是O(n)）。这里我们将list和dict对比一下，看看二者的搜索效率差别有多大：（数据来源于原文章，大家可以自行测试下）

容器规模	规模增长系数	dict消耗时间	dict耗时增长系数	list消耗时间	list耗时增长系数
1000	1	0.000129s	1	0.036s	1
10000	10	0.000172s	1.33	0.348s	9.67
100000	100	0.000216s	1.67	3.679s	102.19
1000000	1000	0.000382s	2.96	48.044s	1335.56

思考：这里原文章是比较的将需要搜索的数据分别作为list的元素和dict的key，个人认为这样的比较并没有意义。因为本质上list也是哈希表，其中key是0到n-1，值就是我们要查找的元素；而这里的dict是将要查找的元素作为key，而值是True（原文章中代码是这样设置的）。如果真要比较可以比较下查询list的0~n-1和查询dict的对应key，这样才是控制变量法，hh。当然这里我个人觉得不妥的本质原因是：list它有存储意义的地方是它的value部分，而dict的key和value都有一定的存储意义，个人认为没必要过分纠结这两者的搜索效率，弄清楚二者的底层原理，在实际工程中选择运用才是最重要的。

2 内部结构

2.1 PyDictObject

• 由于关联式容器使用的场景非常广泛，几乎所有现代编程语言都提供某种关联式容器，而且特别关注键的搜索效率。例如C++标准库中的map就是一种关联式容器，其内部基于红黑树实现，此外还有刚刚提到的Java中的Hashmap。红黑树是一种平衡二叉树，能够提供良好的操作效率，插入、删除、搜索等关键操作的时间复杂度都是O(logn)。

• Python虚拟机的运行重度依赖dict对象，像名字空间、对象属性空间等概念的底层都是由dict对象来管理数据的。因此，Python对dict对象的效率要求更为苛刻。于是，Python中的dict使用了效率优于O(logn)的哈希表。

dict对象在Python内部由结构体PyDictObject表示，源码如下：

typedef struct {
    PyObject_HEAD
    /* Number of items in the dictionary */
    Py_ssize_t ma_used;
    /* Dictionary version: globally unique, value change each time
       the dictionary is modified */
    uint64_t ma_version_tag;
    PyDictKeysObject *ma_keys;
    /* If ma_values is NULL, the table is "combined": keys and values
       are stored in ma_keys.
       If ma_values is not NULL, the table is splitted:
       keys are stored in ma_keys and values are stored in ma_values */
    PyObject **ma_values;
} PyDictObject;

源码分析：

• ma_used：对象当前所保存的键值对个数

• ma_version_tag：对象当前版本号，每次修改时更新（版本号感觉在业务开发中也挺常见的）

• ma_keys：指向由键对象映射的哈希表结构，类型为PyDictKeysObject

• ma_values：splitted模式下指向所有值对象组成的数组（如果是combined模式，值会存储在ma_keys中，此时ma_values为空）

2.2 PyDictKeysObject

从PyDictObject的源码中可以看到，相关的哈希表是通过PyDictKeysObject来实现的，源码如下：

struct _dictkeysobject {
    Py_ssize_t dk_refcnt;
    /* Size of the hash table (dk_indices). It must be a power of 2. */
    Py_ssize_t dk_size;
    /* Function to lookup in the hash table (dk_indices):
       - lookdict(): general-purpose, and may return DKIX_ERROR if (and
         only if) a comparison raises an exception.
       - lookdict_unicode(): specialized to Unicode string keys, comparison of
         which can never raise an exception; that function can never return
         DKIX_ERROR.
       - lookdict_unicode_nodummy(): similar to lookdict_unicode() but further
         specialized for Unicode string keys that cannot be the <dummy> value.
       - lookdict_split(): Version of lookdict() for split tables. */
    dict_lookup_func dk_lookup;
    /* Number of usable entries in dk_entries. */
    Py_ssize_t dk_usable;
    /* Number of used entries in dk_entries. */
    Py_ssize_t dk_nentries;
    /* Actual hash table of dk_size entries. It holds indices in dk_entries,
       or DKIX_EMPTY(-1) or DKIX_DUMMY(-2).
       Indices must be: 0 <= indice < USABLE_FRACTION(dk_size).
       The size in bytes of an indice depends on dk_size:
       - 1 byte if dk_size <= 0xff (char*)
       - 2 bytes if dk_size <= 0xffff (int16_t*)
       - 4 bytes if dk_size <= 0xffffffff (int32_t*)
       - 8 bytes otherwise (int64_t*)
       Dynamically sized, SIZEOF_VOID_P is minimum. */
    char dk_indices[];  /* char is required to avoid strict aliasing. */
    /* "PyDictKeyEntry dk_entries[dk_usable];" array follows:
       see the DK_ENTRIES() macro */
};

源码分析：

• dk_refcnt：引用计数，和映射视图的实现有关，类似对象引用计数

• dk_size：哈希表大小，必须是2的整数次幂，这样可以将模运算优化成位运算（可以学习一下，结合实际业务运用）

• dk_lookup：哈希查找函数指针，可以根据dict当前状态选用最优函数

• dk_usable：键值对数组可用个数

• dk_nentries：键值对数组已用个数

• dk_indices：哈希表起始地址，哈希表后紧接着键值对数组dk_entries，dk_entries的类型为PyDictKeyEntry

2.3 PyDictKeyEntry

从PyDictKeysObject中可以看到，键值对结构体是由PyDictKeyEntry实现的，源码如下：

typedef struct {
    /* Cached hash code of me_key. */
    Py_hash_t me_hash;
    PyObject *me_key;
    PyObject *me_value; /* This field is only meaningful for combined tables */
} PyDictKeyEntry;

源码分析：

• me_hash：键对象的哈希值，避免重复计算

• me_key：键对象指针

• me_value：值对象指针

2.4 图示及实例

dict内部的hash表图示如下：

dict对象真正的核心在于PyDictKeysObject中，它包含两个关键数组：一个是哈希索引数组dk_indices，另一个是键值对数组dk_entries。dict所维护的键值对，会按照先来后到的顺序保存于键值对数组中；而哈希索引数组对应槽位则保存着键值对在数组中的位置。

以向空dict对象d中插入{'jim': 70}为例，步骤如下：

i. 将键值对保存在dk_entries数组末尾（这里数组初始为空，末尾即数组下标为”0“的位置）；

ii. 计算键对象'jim'的哈希值并取右3位（即对8取模，dk_indices数组长度为8，这里前面提到了保持数组长度为2的整数次幂，可以将模运算转化为位运算，这里直接取右3位即可），假设最后获取到的值为5，即对应dk_indices数组中下标为5的位置；

iii. 将被插入的键值对在dk_entries数组中对应的下标”0“，保存于哈希索引数组dk_indices中下标为5的位置。

进行查找操作，步骤如下：

i. 计算键对象'jim'的哈希值，并取右3位，得到该键在哈希索引数组dk_indices中的下标5；

ii. 找到哈希索引数组dk_indices下标为5的位置，取出其中保存的值——0，即键值对在dk_entries数组中的位置；

iii. 找到dk_entries数组下标为0的位置，取出值对象me_value。（这里我不确定在查找时会不会再次验证me_key是否为'jim'，感兴趣的读者可以自行去查看一下相应的源码）

这里涉及到的结构比较多，直接看图示可能也不是很清晰，但是通过上面的插入和查找两个过程，应该可以帮助大家理清楚这里的关系。我个人觉得这里的设计还是很巧妙的，可能暂时还看不出来为什么这么做，后续我会继续为大家介绍。

3 容量策略

示例：

>>> import sys
>>> d1 = {}
>>> sys.getsizeof(d1)
240
>>> d2 = {'a': 1}
>>> sys.getsizeof(d1)
240

可以看到，dict和list在容量策略上有所不同，Python会为空dict对象也分配一定的容量，而对空list对象并不会预先分配底层数组。下面简单介绍下dict的容量策略。

哈希表越密集，哈希冲突则越频繁，性能也就越差。因此，哈希表必须是一种稀疏的表结构，越稀疏则性能越好。但是由于内存开销的制约，哈希表不可能无限度稀疏，需要在时间和空间上进行权衡。实践经验表明，一个1/3到2/3满的哈希表，性能是较为理想的——以相对合理的内存换取相对高效的执行性能。

为保证哈希表的稀疏程度，进而控制哈希冲突频率，Python底层通过USABLE_FRACTION宏将哈希表内元素控制在2/3以内。USABLE_FRACTION根据哈希表的规模n，计算哈希表可存储元素个数，也就是键值对数组dk_entries的长度。以长度为8的哈希表为例，最多可以保持5个键值对，超出则需要扩容。USABLE_FRACTION是一个非常重要的宏定义：

# define USABLE_FRACTION(n) (((n) << 1)/3)

此外，哈希表的规模一定是2的整数次幂，即Python对dict采用翻倍扩容策略。

4 内存优化

在Python3.6之前，dict的哈希表并没有分成两个数组实现，而是由一个键值对数组（结构和PyDictKeyEntry一样，但是会有很多“空位”）实现，这个数组也承担哈希索引的角色：

entries = [    ['--', '--', '--'],
    [hash, key, value],
    ['--', '--', '--'],
    [hash, key, value],
    ['--', '--', '--'],
]

哈希值直接在数组中定位到对应的下标，找到对应的键值对，这样一步就能完成。Python3.6之后通过两个数组来实现则是出于对内存的考量。

• 由于哈希表必须保持稀疏，最多只有2/3满（太满会导致哈希冲突频发，性能下降），这意味着至少要浪费1/3的内存空间，而一个键值对条目PyDictKeyEntry的大小达到了24字节。试想一个规模为65536的哈希表，将浪费：

  65536 * 1/3 * 24 = 524288 B 大小的空间（512KB）

  为了尽量节省内存，Python将键值对数组压缩到原来的2/3（原来只能2/3满，现在可以全满），只负责存储，索引由另一个数组负责。由于索引数组indices只需要保存键值对数组的下标，即保存整数，而整数占用的空间很小（例如int为4字节），因此可以节省大量内存。

• 此外，索引数组还可以根据哈希表的规模，选择不同大小的整数类型。对于规模不超过256的哈希表，选择8位整数即可；对于规模不超过65536的哈希表，16位整数足以；其他以此类推。

对比一下两种方式在内存上的开销：

哈希表规模	entries表规模	旧方案所需内存（B）	新方案所需内存（B）	节约内存（B）
8	8 * 2/3 = 5	24 * 8 = 192	1 * 8 + 24 * 5 = 128	64
256	256 * 2/3 = 170	24 * 256 = 6144	1 * 256 + 24 * 170 = 4336	1808
65536	65536 * 2/3 = 43690	24 * 65536 = 1572864	2 * 65536 + 24 * 43690 = 1179632	393232

5 dict中哈希表

这一节主要介绍哈希函数、哈希冲突、哈希攻击以及删除操作相关的知识点。

5.1 哈希函数

根据哈希表性质，键对象必须满足以下两个条件，否则哈希表便不能正常工作：

i. 哈希值在对象的整个生命周期内不能改变

ii. 可比较，并且比较结果相等的两个对象的哈希值必须相同

满足这两个条件的对象便是可哈希（hashable）对象，只有可哈希对象才可作为哈希表的键。因此，像dict、set等底层由哈希表实现的容器对象，其键对象必须是可哈希对象。在Python的内建类型中，不可变对象都是可哈希对象，而可变对象则不是：

>>> hash([])
Traceback (most recent call last):
  File "<pyshell#0>", line 1, in <module>
    hash([])
TypeError: unhashable type: &#39;list&#39;

dict、list等不可哈希对象不能作为哈希表的键：

>>> {[]: 'list is not hashable'}
Traceback (most recent call last):
  File "<pyshell#1>", line 1, in <module>
    {[]: &#39;list is not hashable&#39;}
TypeError: unhashable type: &#39;list&#39;
>>> {{}: &#39;list is not hashable&#39;}
Traceback (most recent call last):
  File "<pyshell#2>", line 1, in <module>
    {{}: &#39;list is not hashable&#39;}
TypeError: unhashable type: &#39;dict&#39;

而用户自定义的对象默认便是可哈希对象，对象哈希值由对象地址计算而来，且任意两个不同对象均不相等：

>>> class A:
    pass
>>> a = A()
>>> b = A()
>>> hash(a), hash(b)
(160513133217, 160513132857)
>>>a == b
False
>>> a is b
False

那么，哈希值是如何计算的呢？答案是——哈希函数。哈希值计算作为对象行为的一种，会由各个类型对象的tp_hash指针指向的哈希函数来计算。对于用户自定义的对象，可以实现__hash__()魔法方法，重写哈希值计算方法。

5.2 哈希冲突

理想的哈希函数必须保证哈希值尽量均匀地分布于整个哈希空间，越是接近的值，其哈希值差别应该越大。而一方面，不同的对象哈希值有可能相同；另一方面，与哈希值空间相比，哈希表的槽位是非常有限的。因此，存在多个键被映射到哈希索引同一槽位的可能性，这就是哈希冲突。

• 解决哈希冲突的常用方法有两种：

  i. 链地址法（seperate chaining）

  ii. 开放定址法（open addressing）

• 为每个哈希槽维护一个链表，所有哈希到同一槽位的键保存到对应的链表中

这是Python采用的方法。将数据直接保存于哈希槽位中，如果槽位已被占用，则尝试另一个。一般而言，第i次尝试会在首槽位基础上加上一定的偏移量di。因此，探测方法因函数di而异。常见的方法有线性探测（linear probing）以及平方探测（quadratic probing）

• 线性探测：di是一个线性函数，如：di = 2 * i

• 平方探测：di是一个二次函数，如：di = i ^ 2

线性探测和平方探测很简单，但同时也存在一定的问题：固定的探测序列会加大冲突的概率。Python对此进行了优化，探测函数参考对象哈希值，生成不同的探测序列，进一步降低哈希冲突的可能性。Python探测方法在lookdict()函数中实现，关键代码如下：

static Py_ssize_t _Py_HOT_FUNCTION
lookdict(PyDictObject *mp, PyObject *key, Py_hash_t hash, PyObject **value_addr)
{
    size_t i, mask, perturb;
    PyDictKeysObject *dk;
    PyDictKeyEntry *ep0;
top:
    dk = mp->ma_keys;
    ep0 = DK_ENTRIES(dk);
    mask = DK_MASK(dk);
    perturb = hash;
    i = (size_t)hash & mask;
    for (;;) {
        Py_ssize_t ix = dk_get_index(dk, i);
        // 省略键比较部分代码
        // 计算下个槽位
        // 由于参考了对象哈希值，探测序列因哈希值而异
        perturb >>= PERTURB_SHIFT;
        i = (i*5 + perturb + 1) & mask;
    }
    Py_UNREACHABLE();
}

源码分析：第20~21行，探测序列涉及到的参数是与对象的哈希值相关的，具体计算方式大家可以看下源码，这里我就不赘述了。

5.3 哈希攻击

Python在3.3之前，哈希算法只根据对象本身计算哈希值。因此，只要Python解释器相同，对象哈希值也肯定相同。执行Python2解释器的两个交互式终端，示例如下：（来自原文章）

>>> import os
>>> os.getpid()
2878
>>> hash('fashion')
3629822619130952182

>>> import os
>>> os.getpid()
2915
>>> hash('fashion')
3629822619130952182

如果我们构造出大量哈希值相同的key，并提交给服务器：例如向一台Python2Web服务器post一个json数据，数据包含大量的key，这些key的哈希值均相同。这意味哈希表将频繁发生哈希冲突，性能由O(1)直接下降到了O(n)，这就是哈希攻击。

• 产生上述问题的原因是：Python3.3之前的哈希算法只根据对象本身来计算哈希值，这样会导致攻击者很容易构建哈希值相同的key。于是，Python之后在计算对象哈希值时，会加盐。具体做法如下：

  i. Python解释器进程启动后，产生一个随机数作为盐

  ii. 哈希函数同时参考对象本身以及盐计算哈希值

  这样一来，攻击者无法获知解释器内部的随机数，也就无法构造出哈希值相同的对象了。

5.4 删除操作

示例：向dict依次插入三组键值对，键对象依次为key1、key2、key3，其中key2和key3发生了哈希冲突，经过处理后重新定位到dk_indices[6]的位置。图示如下：

如果要删除key2，假设我们将key2对应的dk_indices[1]设置为-1，那么此时我们查询key3时就会出错——因为key3初始对应的操作就是dk_indices[1]，只是发生了哈希冲突蔡最终分配到了dk_indices[6]，而此时dk_indices[1]的值为-1，就会导致查询的结果是key3不存在。因此，在删除元素时，会将对应的dk_indices设置为一个特殊的值DUMMY，避免中断哈希探索链（也就是通过标志位来解决，很常见的做法）。

哈希槽位状态常量如下：

#define DKIX_EMPTY (-1)
#define DKIX_DUMMY (-2)  /* Used internally */
#define DKIX_ERROR (-3)

• 对于被删除元素在dk_entries中对应的存储单元，Python是不做处理的。假设此时再插入key4，Python会直接使用dk_entries[3]，而不会使用被删除的key2所占用的dk_entries[1]。这里会存在一定的浪费。

5.5 问题

删除操作不会将dk_entries中的条目回收重用，随着插入地进行，dk_entries最终会耗尽，Python将创建一个新的PyDictKeysObject，并将数据拷贝过去。新PyDictKeysObject尺寸由GROWTH_RATE宏计算。这里给大家简单列下源码：

static int
dictresize(PyDictObject *mp, Py_ssize_t minsize)
{
    /* Find the smallest table size > minused. */
    for (newsize = PyDict_MINSIZE;
         newsize < minsize && newsize > 0;
         newsize <<= 1)
        ;
    // ... 
}

源码分析：

如果此前发生了大量删除（没记错的话是可用个数为0时才会缩容，这里大家可以自行看下源码），剩余元素个数减少很多，PyDictKeysObject尺寸就会变小，此时就会完成缩容（大家还记得前面提到过的dk_usable，dk_nentries等字段吗，没记错的话它们在这里就发挥作用了，大家可以自行看下源码）。总之，缩容不会在删除的时候立刻触发，而是在当插入并且dk_entries耗尽时才会触发。

函数dictresize()的参数Py_ssize_t minsize由GROWTH_RATE宏传入：

#define GROWTH_RATE(d) ((d)->ma_used*3)
static int
insertion_resize(PyDictObject *mp)
{
    return dictresize(mp, GROWTH_RATE(mp));
}

• 这里的for循环就是不断对newsize进行翻倍变化，找到大于minsize的最小值

• 扩容时，Python分配新的哈希索引数组和键值对数组，然后将旧数组中的键值对逐一拷贝到新数组，再调整数组指针指向新数组，最后回收旧数组。这里的拷贝并不是直接拷贝过去，而是逐个插入新表的过程，这是因为哈希表的规模改变了，相应的哈希函数值对哈希表长度取模后的结果也会变化，所以不能直接拷贝。

以上是Python内建类型dict源码解析的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！