以下內容是針對：python源碼剖析中的第五章——python中Dict對象 的讀書筆記（針對書中講到的內容進行了自己的整理，並且針對部分內容根據自己的需求進行了擴展）
一、Dict的用法
Dict的對象在使用到了所謂的關聯關系的時候，就是通過key-value的形式，能夠通過key值快速定位到某個value值；
Dict的相關操作如下：
class mydict(object):
def __init__(self):
self.d = {}
def fuzhi(self):
self.d = {'2':23, '3':'34'}
def fuzhi2(self):
self.d[1] = 1
self.d['str'] = 123
self.d['may'] = 234
self.d['may'] = 789
def delkey(self):
del(self.d[1]) #刪除key時，key值必須存在於dict中，否則會報出 KeyError
self.d.pop('str')
def bianli(self):
for (k,v) in self.d.items():
print k, v
def getkeysandv(self):
print self.d.keys() #獲取當前dict中的所有key值
#獲取某個元素值：
print self.d.get('345') #若key不存在，則返回默認返回值None
print self.d.get('123', -1) #若key不存在，則返回自定義的返回值-1
print self.d.get('may') #若key值存在，則返回對應的value
def setkeyexcept(self):
self.d[[1,2,3]] =123 #可變對象不能作為key，會提示：TypeError: unhashable type: 'list' 的類似錯誤
二、Dict的存儲實現原理
python中的dict對象也即PyDictObject對象，因為對搜索的效率要求很高，所以選擇了散列表（hash table），因為在最優情況下，散列表能夠提供O(1)的搜索效率
因此：這里就能想到在leetcode上面刷的題目中，很多通過list形式可以實現的，為了降低時間復雜度，可以用hash的方式，選擇dict對象存儲（當然具體問題要具體分析）
散列表的基本思想是：通過一定的函數將需要搜索的鍵值映射為一個整數，根據這個整數作為索引去訪問某片連續的內存區域。用於映射的函數稱為映射函數，映射所產生的值稱為散列值（hash value）。散列函數對搜索效率有直接的決定性作用。在使用散列函數將不同的值可能映射到相同的散列值，這個時候就需要沖突解決（裝載率大於2/3時，沖突的概率就會大大增加）
沖突解決在python中使用的是開放定址法，就是通過一個二次探測函數f，計算下一個位置，一直到找到下一個可用的位置為止，在這個過程中會到達多個位置，這些位置就形成了一個“沖突探測鏈”，這個沖突探測鏈在查找某個元素的時候起到重要作用，所以在刪除某個位置上的元素，不能直接將這個位置的內容刪除，如果刪除的話，則導致后續依賴於這個位置的其他值就都無法尋找到了，所以只能進行“偽刪除”（通過給元素設置狀態，dummy態，表示沒有存儲具體的值但是還會用到的廢棄態）
具體的PyDictObject對象中，會存在每一個元素，元素的定義是：
typedef struct{
Py_ssize_t me_hash;
PyObject *me_key;
PyObject *me_value;
}PyDictEntry;
每一個元素有三種狀態，分別是：unused、active、dummy
| 狀態 |
具體含義 |
| unused |
me_key=Null,me_value=Null |
| active |
me_key!=Null,me_value!=Null |
| dummy |
me_key=dummy,me_value=Null |
PyDictObject對象的定義：
#define PyDict_MINSIZE 8
typedef struct _dictobject PyDictObject;
struct _dictobject{
PyObject_HEAD
Py_ssize_t ma_fill; //元素個數: active+dummy
Py_ssize_t ma_used; //元素個數: Active
Py_ssize_t ma_mask;
PyDictEntry *ma_table;
PyDictEntry *(*ma_lookup) (PyDictEntry *mp, PyObject *key, long hash);
PyDictEntry ma_smalltable[PyDict_MINSIZE];
}
其中各個字段的含義如下：ma_fill域中維護着從PyDictObject對象創建開始直到現在為止所有曾經及正在處於active態的entry個數；ma_used域中維護着當前正處於Active態的entry個數；ma_smalltable的PyDictEntry的數組，表示的是當創建一個PyDictObject對象的時候，至少創建PyDict_MINISIZE個entry被創建（這個數量在程序中定義是8個，這個數量是經過長期的經驗所得來的值）；ma_table是指向一塊區域的，如果entry的數量不超過8個，那么這個指針就指向了ma_smalltable的地址，如果超過了8個，就需要申請一塊大的內存，並且ma_table指向這塊大的內存
三、Dict的操作實現原理（包括插入、刪除、以及緩沖池等）
首先介紹：PyDictObject對象的元素搜索策略：
有兩種搜索策略，分別是lookdict和lookdict_string，lookdict_string就是lookdict在對於PyStringObject進行搜索時的特殊形式，那么通用的搜索策略lookdict的主要邏輯是：
（1）對第一個entry的查找：
a)根據hash值獲得entry的索引
b)若entry處於unused態，則搜索結束；若entry所指向的key與搜索的key相同，則搜索成功
c)若當前entry處於dummy態，則設置freeslot（這里的freeslot是可以返回作為下一個立即可用的地址來存儲entry）
d)檢查Active態的entry，若其key所指向的值與搜索的值相同，則搜索成功
（2）對剩余的探測鏈中的元素的遍歷查找：
a)根據所采用的探測函數，獲得探測鏈上的下一個待檢查的entry
b)檢查到一個unused態的entry，表明搜索失敗：
如果freeslot不為空，則返回freeslot；否則返回unused態的entry
c)檢查entry的key與所搜索的key的引用是否相同，相同則搜索成功，返回entry
d)檢查entry的key與所搜索的key的值是否相同，相同則搜索成功，返回entry
e)遍歷過程中，發現dummy態的entry，且freeslot未設置，則設置freeslot
接下來是：PyDictObject對象的元素插入與刪除的策略：
需要首先用到搜索策略，搜索成功，則直接將值進行替換，搜索失敗，返回unused態或dummy態的entry，設置key、value和hash值，並且根據目前插入的元素情況進行ma_table的大小的調整（調整的依據就是裝載率，根據是否大於2/3來進行調整）；刪除也是類似，先計算hash值，然后搜索相應的entry，搜索成功，刪除entry中維護的元素，將entry從Active態修改為dummy態
在PyDictObject的實現過程中，會用到緩沖池，在PyDictObject對象被銷毀的時候，才開始接納被緩沖的PyDictObject對象，定義的緩沖池可接納的對象數量是80個，創建新PyDictObject對象的時候，如果緩沖池中有，則可以直接從緩沖池中取出使用