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本篇內容介紹了“Python虛擬機中字典的實現原理是什么”的有關知識，在實際案例的操作過程中，不少人都會遇到這樣的困境，接下來就讓小編帶領大家學習一下如何處理這些情況吧！希望大家仔細閱讀，能夠學有所成！
/* The ma_values pointer is NULL for a combined table
* or points to an array of PyObject* for a split table
*/
typedef struct {
PyObject_HEAD
Py_ssize_t ma_used;
PyDictKeysObject *ma_keys;
PyObject **ma_values;
} PyDictObject;
struct _dictkeysobject {
Py_ssize_t dk_refcnt;
Py_ssize_t dk_size;
dict_lookup_func dk_lookup;
Py_ssize_t dk_usable;
PyDictKeyEntry dk_entries[1];
};
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;
上面的各個字段的含義為：
ob_refcnt，對象的引用計數。
ob_type，對象的數據類型。
ma_used，當前哈希表當中的數據個數。
ma_keys，指向保存鍵值對的數組。
ma_values，這個指向值的數組，但是在 cpython 的具體實現當中不一定使用這個值，因為 _dictkeysobject 當中的 PyDictKeyEntry 數組當中的對象也是可以存儲 value 的，這個值只有在鍵全部是字符串的時候才可能會使用，在本篇文章當中主要使用 PyDictKeyEntry 當中的 value 來討論字典的實現，因此大家可以忽略這個變量。
dk_refcnt，這個也是用于表示引用計數，這個跟字典的視圖有關系，原理和引用計數類似，這里暫時不管。
dk_size，這個表示哈希表的大小，必須是 2n，這樣的話可以將模運算變成位與運算。
dk_lookup，這個表示哈希表的查找函數，他是一個函數指針。
dk_usable，表示當前數組當中還有多少個可以使用的鍵值對。
dk_entries，哈希表，真正存儲鍵值對的地方。
整個哈希表的布局大致如下圖所示：
這個函數還是比較簡單，首先申請內存空間，然后進行一些初始化操作，申請哈希表用于保存鍵值對。
static PyObject *
dict_new(PyTypeObject *type, PyObject *args, PyObject *kwds)
{
PyObject *self;
PyDictObject *d;
assert(type != NULL && type->tp_alloc != NULL);
// 申請內存空間
self = type->tp_alloc(type, 0);
if (self == NULL)
return NULL;
d = (PyDictObject *)self;
/* The object has been implicitly tracked by tp_alloc */
if (type == &PyDict_Type)
_PyObject_GC_UNTRACK(d);
// 因為還沒有增加數據 因此哈希表當中 ma_used = 0
d->ma_used = 0;
// 申請保存鍵值對的數組 PyDict_MINSIZE_COMBINED 是一個宏定義 值為 8 表示哈希表數組的最小長度
d->ma_keys = new_keys_object(PyDict_MINSIZE_COMBINED);
// 如果申請失敗返回 NULL
if (d->ma_keys == NULL) {
Py_DECREF(self);
return NULL;
}
return self;
}
// new_keys_object 函數如下所示
static PyDictKeysObject *new_keys_object(Py_ssize_t size)
{
PyDictKeysObject *dk;
Py_ssize_t i;
PyDictKeyEntry *ep0;
assert(size >= PyDict_MINSIZE_SPLIT);
assert(IS_POWER_OF_2(size));
// 這里是申請內存的位置真正申請內存空間的大小為 PyDictKeysObject 的大小加上 size-1 個PyDictKeyEntry的大小
// 這里你可能會有一位為啥不是 size 個 PyDictKeyEntry 的大小 因為在結構體 PyDictKeysObject 當中已經申請了一個 PyDictKeyEntry 對象了
dk = PyMem_MALLOC(sizeof(PyDictKeysObject) +
sizeof(PyDictKeyEntry) * (size-1));
if (dk == NULL) {
PyErr_NoMemory();
return NULL;
}
// 下面主要是一些初始化的操作 dk_refcnt 設置成 1 因為目前只有一個字典對象使用 這個 PyDictKeysObject 對象
DK_DEBUG_INCREF dk->dk_refcnt = 1;
dk->dk_size = size; // 哈希表的大小
// 下面這行代碼主要是表示哈希表當中目前還能存儲多少個鍵值對 在 cpython 的實現當中允許有 2/3 的數組空間去存儲數據 超過這個數則需要進行擴容
dk->dk_usable = USABLE_FRACTION(size); // #define USABLE_FRACTION(n) ((((n) << 1)+1)/3)
ep0 = &dk->dk_entries[0];
/* Hash value of slot 0 is used by popitem, so it must be initialized */
ep0->me_hash = 0;
// 將所有的鍵值對初始化成 NULL
for (i = 0; i < size; i++) {
ep0[i].me_key = NULL;
ep0[i].me_value = NULL;
}
dk->dk_lookup = lookdict_unicode_nodummy;
return dk;
}首先我們先了解一下字典實現當中哈希表的擴容機制，當我們不斷的往字典當中加入新的數據的時候，很快字典當中的數據就會達到數組長度的 23 ，這個時候就需要擴容，擴容之后的數組大小計算方式如下：
#define GROWTH_RATE(d) (((d)->ma_used*2)+((d)->ma_keys->dk_size>>1))
新的數組的大小等于原來鍵值對的個數乘以 2 加上原來數組長度的一半。
總的來說擴容主要有三個步驟：
計算新的數組的大小。
創建新的數組。
將原來的哈希表當中的數據加入到新的數組當中（也就是再哈希的過程）。
具體的實現代碼如下所示：
static int
insertion_resize(PyDictObject *mp)
{
return dictresize(mp, GROWTH_RATE(mp));
}
static int
dictresize(PyDictObject *mp, Py_ssize_t minused)
{
Py_ssize_t newsize;
PyDictKeysObject *oldkeys;
PyObject **oldvalues;
Py_ssize_t i, oldsize;
// 下面的代碼的主要作用就是計算得到能夠大于等于 minused 最小的 2 的整數次冪
/* Find the smallest table size > minused. */
for (newsize = PyDict_MINSIZE_COMBINED;
newsize <= minused && newsize > 0;
newsize <<= 1)
;
if (newsize <= 0) {
PyErr_NoMemory();
return -1;
}
oldkeys = mp->ma_keys;
oldvalues = mp->ma_values;
/* Allocate a new table. */
// 創建新的數組
mp->ma_keys = new_keys_object(newsize);
if (mp->ma_keys == NULL) {
mp->ma_keys = oldkeys;
return -1;
}
if (oldkeys->dk_lookup == lookdict)
mp->ma_keys->dk_lookup = lookdict;
oldsize = DK_SIZE(oldkeys);
mp->ma_values = NULL;
/* If empty then nothing to copy so just return */
if (oldsize == 1) {
assert(oldkeys == Py_EMPTY_KEYS);
DK_DECREF(oldkeys);
return 0;
}
/* Main loop below assumes we can transfer refcount to new keys
* and that value is stored in me_value.
* Increment ref-counts and copy values here to compensate
* This (resizing a split table) should be relatively rare */
if (oldvalues != NULL) {
for (i = 0; i < oldsize; i++) {
if (oldvalues[i] != NULL) {
Py_INCREF(oldkeys->dk_entries[i].me_key);
oldkeys->dk_entries[i].me_value = oldvalues[i];
}
}
}
/* Main loop */
// 將原來數組當中的元素加入到新的數組當中
for (i = 0; i < oldsize; i++) {
PyDictKeyEntry *ep = &oldkeys->dk_entries[i];
if (ep->me_value != NULL) {
assert(ep->me_key != dummy);
insertdict_clean(mp, ep->me_key, ep->me_hash, ep->me_value);
}
}
// 更新一下當前哈希表當中能夠插入多少數據
mp->ma_keys->dk_usable -= mp->ma_used;
if (oldvalues != NULL) {
/* NULL out me_value slot in oldkeys, in case it was shared */
for (i = 0; i < oldsize; i++)
oldkeys->dk_entries[i].me_value = NULL;
assert(oldvalues != empty_values);
free_values(oldvalues);
DK_DECREF(oldkeys);
}
else {
assert(oldkeys->dk_lookup != lookdict_split);
if (oldkeys->dk_lookup != lookdict_unicode_nodummy) {
PyDictKeyEntry *ep0 = &oldkeys->dk_entries[0];
for (i = 0; i < oldsize; i++) {
if (ep0[i].me_key == dummy)
Py_DECREF(dummy);
}
}
assert(oldkeys->dk_refcnt == 1);
DK_DEBUG_DECREF PyMem_FREE(oldkeys);
}
return 0;
}我們在不斷的往字典當中插入數據的時候很可能會遇到哈希沖突，字典處理哈希沖突的方法基本和集合遇到哈希沖突的處理方法是差不多的，都是使用開發地址法，但是這個開放地址法實現的相對比較復雜，具體程序如下所示：
static void
insertdict_clean(PyDictObject *mp, PyObject *key, Py_hash_t hash,
PyObject *value)
{
size_t i;
size_t perturb;
PyDictKeysObject *k = mp->ma_keys;
// 首先得到 mask 的值
size_t mask = (size_t)DK_SIZE(k)-1;
PyDictKeyEntry *ep0 = &k->dk_entries[0];
PyDictKeyEntry *ep;
i = hash & mask;
ep = &ep0[i];
for (perturb = hash; ep->me_key != NULL; perturb >>= PERTURB_SHIFT) {
// 下面便是遇到哈希沖突時的處理辦法
i = (i << 2) + i + perturb + 1;
ep = &ep0[i & mask];
}
assert(ep->me_value == NULL);
ep->me_key = key;
ep->me_hash = hash;
ep->me_value = value;
}“Python虛擬機中字典的實現原理是什么”的內容就介紹到這里了，感謝大家的閱讀。如果想了解更多行業相關的知識可以關注億速云網站，小編將為大家輸出更多高質量的實用文章！
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