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python如何实现不可变字典inmutabledict

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Python自带的字典（dict）是可变类型，即可以随时修改其中的键值对。如果我们需要使用类似于字典的数据结构，但又需要确保其不可修改，可以使用第三方库immutables提供的inmutabledict类。

inmutabledict类的使用方法与普通字典大致相同，不同之处在于其创建后不支持对其进行修改。下面是详细的inmutabledict的教程：

安装

在使用inmutabledict之前，需要先安装immutables库，可以使用pip来进行安装：

pip install immutables

导入

安装完毕后，我们需要先导入inmutabledict类：

from immutables import Map

创建inmutabledict

使用Map类的构造函数来创建inmutabledict对象，可以使用键值对列表、关键字参数等类似于普通字典创建的方式，只不过创建后的内容是不可修改的：

# 使用键值对列表创建
my_dict = Map([('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)])
print(my_dict)  # Map({'a': 1, 'b': 2, 'c': 3})

# 使用关键字参数创建
my_dict = Map(a=1, b=2, c=3)
print(my_dict)  # Map({'a': 1, 'b': 2, 'c': 3})

访问inmutabledict中的值

访问inmutabledict中的值与普通字典相似，使用键来访问对应的值即可：

my_dict = Map(a=1, b=2, c=3)
print(my_dict['a'])  # 1

尝试修改inmutabledict的值

尝试修改inmutabledict中的值会抛出TypeError异常，提示该对象不支持修改：

my_dict = Map(a=1, b=2, c=3)
my_dict['a'] = 10  # 抛出 TypeError: 'immutables.Map' object does not support item assignment

示例1：在多线程环境下使用inmutabledict

由于inmutabledict是不可变的，因此在多线程环境下使用它不会出现数据竞争的问题，可以大大提高代码的安全性和可靠性，例如下面的示例：

from immutables import Map
import threading

my_dict = Map(a=1, b=2, c=3)

def func():
    print(my_dict['a'], threading.get_ident())

threads = []
for i in range(5):
    t = threading.Thread(target=func)
    t.start()
    threads.append(t)

for t in threads:
    t.join()

输出结果类似于：

1 140507334428480
1 140507325035776
1 140507316643072
1 140507308250368
1 140507299857664

可以看到，在多个线程中同时访问inmutabledict的同一个键值，数据始终是正确的，并且没有出现竞争的情况。

示例2：使用inmutabledict作为函数的缓存

由于inmutabledict是不可变的，因此非常适合作为函数的缓存，避免重复计算。例如下面的示例说明了如何使用inmutabledict作为一个函数的缓存：

from immutables import Map

def fib(n, cache=Map()):
    if n in cache:
        return cache[n]
    if n <= 2:
        return 1
    result = fib(n-1) + fib(n-2)
    cache = cache.set(n, result)
    return result

print(fib(10))  # 55

在fib函数中，如果计算过某个数的斐波那契数，就从缓存中直接读取值，否则进行计算，并将值放入缓存中。由于cache参数使用了默认值Map()，因此在多次调用同一个函数时，可以共享同一个inmutabledict缓存。这种方式具有很高的效率，并且保证当参数相同时，结果始终一致。

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