关于python:深入理解-Python-虚拟机字典dict的实现原理及源码剖析

在本篇文章当中次要给大家深刻介绍一下在 cpython 当中字典的实现原理，在本篇文章当中次要介绍在晚期 python3 当中的版本字典的实现，当初的字典做了局部优化，咱们在前面的文章当中再介绍。

/* 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;

下面的各个字段的含意为：

ob_refcnt，对象的援用计数。
ob_type，对象的数据类型。
ma_used，以后哈希表当中的数据个数。
ma_keys，指向保留键值对的数组。
ma_values，这个指向值的数组，然而在 cpython 的具体实现当中不肯定应用这个值，因为 _dictkeysobject 当中的 PyDictKeyEntry 数组当中的对象也是能够存储 value 的，这个值只有在键全副是字符串的时候才可能会应用，在本篇文章当中次要应用 PyDictKeyEntry 当中的 value 来探讨字典的实现，因而大家能够疏忽这个变量。
dk_refcnt，这个也是用于示意援用计数，这个跟字典的视图有关系，原理和援用计数相似，这里临时不论。
dk_size，这个示意哈希表的大小，必须是 $2^n$，这样的话能够将模运算变成位与运算。
dk_lookup，这个示意哈希表的查找函数，他是一个函数指针。
dk_usable，示意以后数组当中还有多少个能够应用的键值对。
dk_entries，哈希表，真正存储键值对的中央。

整个哈希表的布局大抵如下图所示：

这个函数还是比较简单，首先申请内存空间，而后进行一些初始化操作，申请哈希表用于保留键值对。

static PyObject *
dict_new(PyTypeObject *type, PyObject *args, PyObject *kwds)
{
    PyObject *self;
    PyDictObject *d;

    assert(type != NULL && type->tp_alloc != NULL);
    // 申请内存空间
    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);
    // 因为还没有减少数据 因而哈希表当中 ma_used = 0
    d->ma_used = 0;
    // 申请保留键值对的数组  PyDict_MINSIZE_COMBINED 是一个宏定义 值为 8 示意哈希表数组的最小长度
    d->ma_keys = new_keys_object(PyDict_MINSIZE_COMBINED);
    // 如果申请失败返回 NULL
    if (d->ma_keys == NULL) {Py_DECREF(self);
        return NULL;
    }
    return self;
}

// new_keys_object 函数如下所示
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));
    // 这里是申请内存的地位真正申请内存空间的大小为 PyDictKeysObject 的大小加上 size-1 个 PyDictKeyEntry 的大小
    // 这里你可能会有一位为啥不是 size 个 PyDictKeyEntry 的大小 因为在构造体 PyDictKeysObject 当中曾经申请了一个 PyDictKeyEntry 对象了
    dk = PyMem_MALLOC(sizeof(PyDictKeysObject) +
                      sizeof(PyDictKeyEntry) * (size-1));
    if (dk == NULL) {PyErr_NoMemory();
        return NULL;
    }
    // 上面次要是一些初始化的操作 dk_refcnt 设置成 1 因为目前只有一个字典对象应用 这个 PyDictKeysObject 对象
    DK_DEBUG_INCREF dk->dk_refcnt = 1;
    dk->dk_size = size; // 哈希表的大小
    // 上面这行代码次要是示意哈希表当中目前还能存储多少个键值对 在 cpython 的实现当中容许有 2/3 的数组空间去存储数据 超过这个数则须要进行扩容
    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;
    // 将所有的键值对初始化成 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;
}

首先咱们先理解一下字典实现当中哈希表的扩容机制，当咱们一直的往字典当中退出新的数据的时候，很快字典当中的数据就会达到数组长度的 $\frac{2}{3}$，这个时候就须要扩容，扩容之后的数组大小计算形式如下：

#define GROWTH_RATE(d) (((d)->ma_used*2)+((d)->ma_keys->dk_size>>1))

新的数组的大小等于原来键值对的个数乘以 2 加上原来数组长度的一半。

总的来说扩容次要有三个步骤：

计算新的数组的大小。
创立新的数组。
将原来的哈希表当中的数据退出到新的数组当中（也就是再哈希的过程）。

具体的实现代码如下所示：

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;
    // 上面的代码的次要作用就是计算失去可能大于等于 minused 最小的 2 的整数次幂
/* 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. */
   // 创立新的数组
    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 */
    // 将原来数组当中的元素退出到新的数组当中
    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);
        }
    }
    // 更新一下以后哈希表当中可能插入多少数据
    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;
}

咱们在一直的往字典当中插入数据的时候很可能会遇到哈希抵触，字典解决哈希抵触的办法根本和汇合遇到哈希抵触的解决办法是差不多的，都是应用开发地址法，然而这个凋谢地址法实现的绝对比较复杂，具体程序如下所示：

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;
    // 首先失去 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) {
        // 上面便是遇到哈希抵触时的解决方法
        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;
}

在本篇文章当中次要给大家简略介绍了一下在 cpython 外部字典的实现机制，总的来说整个字典的实现机制还是相当简单的，本篇文章只是谈到了整个字典实现的一小部分，次要设计字典的内存布局以及相干的数据结构，最重要的字典的创立扩容和插入，这对咱们了解哈希表的构造还是十分有帮忙的！！！

本篇文章是深刻了解 python 虚拟机系列文章之一，文章地址：https://github.com/Chang-LeHung/dive-into-cpython

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字典数据结构剖析

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字典插入数据

总结

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