Python 虚拟机字典(dict)内存优化方法解析

在Python中，字典(dict)是一种非常常用的数据类型。但是随着数据量的增加，字典的内存消耗也不断增加，这对于运行时的性能会带来一定的影响，因此我们需要对字典的内存使用进行优化。

优化策略

紧凑字典(compact dict)

在Python3.6及其以前的版本中，字典采用的是一种开放寻址法的方式来存储键值对，即存储在一个连续的数组空间中。由于数组的空间大小是固定的，因此随着元素个数的增加，就需要不断地进行数组重新分配和元素复制操作，这样就会浪费一定的空间和时间。而在Python3.7 版本及其之后，字典采用了新的紧凑(hash table)实现方式来存储键值对，采用线性探测的方式来解决哈希冲突，这样可以在保证时间复杂度不变的情况下，减少因为数组重新分配和元素复制操作而产生的开销。

下面是一个使用紧凑字典的示例：

# Python3.7及其之后版本
import sys

N = 1000000
d = {i: i for i in range(N)}

print(sys.getsizeof(d))  # 返回字典d所占用的字节数

字典项(dict entry)复用

为了优化字典的内存使用，Python使用了一种内存池的技术，这样可以避免频繁的内存分配和释放操作。在Python中，字典项是由一个哈希值、一个指向键对象的指针以及一个指向值对象的指针组成的。在内存池中，前两部分的空间是被占用的，但是指向值对象的指针是可以进行复用的，这样可以避免重复分配和释放动态空间的开销。在Python中，这种字典项的重用是通过一个双向空闲列表实现的，这个列表中保存了不再使用的字典项，下一次需要创建字典项时，Python会先尝试从这个空闲列表中获取已经释放的字典项，这样就可以避免频繁的内存分配和释放操作。

下面是一个使用字典项复用的示例:

# 字典项复用示例
import sys

N = 1000000
d = {}

for i in range(N):
    k = str(i)
    d[k] = k

print("Before entries reuse: ", sys.getsizeof(d))

for k in d.keys():
    v = d[k]

print("After entries reuse: ", sys.getsizeof(d))

总结

优化字典的内存使用是Python性能优化中非常重要的一个方面，我们可以采用紧凑字典和字典项复用等方法来减少字典的内存开销。在实际开发中，我们可以根据实际场景选择不同的优化策略，以达到更好的性能表现。