Python字典对象实现原理详解

Python字典是一种高效的数据结构，它可以将一个键映射到一个值，实现了常规的映射和哈希表。本文将从原理、实现等层面对Python字典进行详细讲解。

Python字典的原理

Python字典实际上是一个哈希表，它的实现过程可以分为两个部分：哈希函数和冲突解决方法。

字典中的每个键值对都有一个对应的哈希值，哈希值是一个整数，计算方法是将键值经过哈希函数进行计算，得到哈希值。哈希函数的实现如下：

def hash(key):
    hash_value = 0
    for char in key:
        hash_value = (ord(char) * 31 + hash_value) & 0xffffffff
    return hash_value

上述哈希函数实现了对字符串类型的键值进行哈希计算，并返回一个32位的哈希值。

由于哈希函数计算的哈希值是一个整数，不同的键值可能具有相同的哈希值，这种情况称为哈希冲突。因此，解决哈希冲突是字典实现中重要的一步。

Python字典使用的冲突解决方法是开放寻址法，也就是说，如果发生哈希冲突，就继续寻找下一个空闲的槽位，直到找到一个空闲槽位为止，将键值对插入到该槽位中。

Python字典的实现是基于C语言的，在Python源码中，字典的实现代码分别位于dictobject.c和dictcommon.c两个文件中。

在dictobject.c中，定义了字典对象的结构体，包括：键值对数量、哈希表大小、哈希表指针等。在dictcommon.c中，定义了字典的核心操作，包括：新增键值对、查找键值对、删除键值对等。

示例1：新增键值对

d = {'a': 1, 'b': 2}
d['c'] = 3

在上述示例中，首先定义了一个含有两个键值对的字典对象d，然后使用d[‘c’] = 3语句向字典中新增一个键值对’c’:3。新增操作会根据键值对的键计算哈希值，并通过哈希值定位到哈希表中的槽位，如果该槽位已经被占用，就继续寻找下一个空闲的槽位，直到找到一个空闲槽位为止，将键值对插入到该槽位中。

示例2：查找键值对

d = {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}
print(d['b'])

在上述示例中，定义了一个含有三个键值对的字典对象d，然后使用d[‘b’]语句查找键为’b’的键值对，通过哈希函数计算出’b’键的哈希值，根据哈希值定位到哈希表中的一个槽位，如果该槽位中存在键为’b’的键值对，则返回该键值对的值2。

Python字典是一个哈希表，它通过哈希函数计算键的哈希值，并使用开放寻址法解决哈希冲突。字典的实现中，对于增、删、改操作都会调用哈希函数定位到哈希表中的槽位，并根据槽位中的键值对信息判断操作的合法性。对于查找操作，同样会调用哈希函数定位到哈希表中的槽位，然后寻找键值对信息是否匹配。

上述示例中所使用的Python源码版本为3.8.5。