前言：
我们知道字典里面有一个ma_keys和ma_values，其中ma_keys是一个指向PyDictKeysObject的指针，ma_values是一个指向PyObject *数组的二级指针。当哈希表为分离表时，键由ma_keys维护，值由ma_values维护；当哈希表为结合表时，键和值均由ma_keys维护。
那么当我们在销毁一个PyDictObject时，也肯定是要先释放ma_keys和ma_values。
如果是分离表，会将每个value的引用计数减1，然后释放ma_values；再将每个key的引用计数减1，然后释放ma_keys。最后再释放PyDictObject本身。
如果是结合表，由于key、value都在ma_keys中，将每个key、value的引用计数减1之后，只需要再释放ma_keys即可。最后再释放PyDictObject本身。
整个过程还是很清晰的，只不过这里面遗漏了点什么东西，没错，就是缓存池。在介绍浮点数的时候，我们说不同的对象都有自己的缓存池，当然字典也不例外。并且除了PyDictObject之外，PyDictKeysObject也有相应的缓存池，毕竟它负责存储具体的键值对。
那么下面我们就来研究一下这两者的缓存池。
PyDictObject缓存池
字典的缓存池和列表的缓存池高度相似，都是采用数组实现的，并且容量也是80个。
#ifndef PyDict_MAXFREELIST
#define PyDict_MAXFREELIST 80
#endif
static PyDictObject *free_list[PyDict_MAXFEELIST];
static int numfree = 0; //缓存池当前存储的元素个数开始时，这个缓存池什么也没有，直到第一个PyDictObject对象被销毁时，缓存池里面才开始接纳被销毁的PyDictObject对象。
static void
dict_dealloc(PyDictObject *mp)
{
//获取ma_values指针
PyObject **values = mp->ma_values;
//获取ma_keys指针
PyDictKeysObject *keys = mp->ma_keys;
Py_ssize_t i, n;
//因为要被销毁，所以让GC不再跟踪
PyObject_GC_UnTrack(mp);
//用于延迟释放
Py_TRASHCAN_SAFE_BEGIN(mp)
//调整引用计数
//如果values不为NULL，说明是分离表
if (values != NULL) {
//将指向的value、key的引用计数减1
//然后释放ma_values和ma_keys
if (values != empty_values) {
for (i = 0, n = mp->ma_keys->dk_nentries; i < n; i++) {
Py_XDECREF(values[i]);
}
free_values(values);
}
DK_DECREF(keys);
}
//否则说明是结合表
else if (keys != NULL) {
//结合表的话，dk_refcnt一定是1
//此时只需要释放ma_keys，因为键值对全部由它来维护
//在DK_DECREF里面，会将每个key、value的引用计数减1
//然后释放ma_keys
assert(keys->dk_refcnt == 1);
DK_DECREF(keys);
}
//将被销毁的对象放到缓存池当中
if (numfree < PyDict_MAXFREELIST && Py_TYPE(mp) == &PyDict_Type)
free_list[numfree++] = mp;
else
//如果缓存池已满，则将释放内存
Py_TYPE(mp)->tp_free((PyObject *)mp);
Py_TRASHCAN_SAFE_END(mp)
}同理，当创建字典时，也会优先从缓存池里面获取。
static PyObject *
new_dict(PyDictKeysObject *keys, PyObject **values)
{
//...
if (numfree) {
mp = free_list[--numfree];
}
//...
}因此在缓存池的实现上，字典和列表有着很高的相似性。不仅都是由数组实现，在销毁的时候也都会放在数组的尾部，创建的时候也会从数组的尾部获取。当然啦，因为这么做符合数组的特性，如果销毁和创建都是在数组的头部操作，那么时间复杂度就从O(1)变成了O(n)。
我们用Python来测试一下：
d1 = {k: 1 for k in "abcdef"}
d2 = {k: 1 for k in "abcdef"}
print("id(d1):", id(d1))
print("id(d2):", id(d2))
# 放到缓存池的尾部
del d1
del d2
# 缓存池：[d1, d2]
# 从缓存池的尾部获取
# 显然id(d3)和上面的id(d2)是相等的
d3 = {k: 1 for k in "abcdefghijk"}
# id(d4)和上面的id(d1)是相等的
d4 = {k: 1 for k in "abcdefghijk"}
print("id(d3):", id(d3))
print("id(d4):", id(d4))
# 输出结果
"""
id(d1): 1363335780736
id(d2): 1363335780800
id(d3): 1363335780800
id(d4): 1363335780736
"""输出结果和我们的预期是相符合的，以上就是PyDictObject的缓存池。
PyDictKeysObject缓存池
PyDictKeysObject也有自己的缓存池，同样基于数组实现，大小是80。
//PyDictObject的缓存池叫 free_list
//PyDictKeysObject的缓存池叫 keys_free_list
//两者不要搞混了
static PyDictKeysObject *keys_free_list[PyDict_MAXFREELIST];
static int numfreekeys = 0; //缓存池当前存储的元素个数我们先来看看它的销毁过程：
static void
free_keys_object(PyDictKeysObject *keys)
{
//将每个entry的me_key、me_value的引用计数减1
for (i = 0, n = keys->dk_nentries; i < n; i++) {
Py_XDECREF(entries[i].me_key);
Py_XDECREF(entries[i].me_value);
}
#if PyDict_MAXFREELIST > 0
//将其放在缓存池当中
//当缓存池未满、并且dk_size为8的时候被缓存
if (keys->dk_size == PyDict_MINSIZE && numfreekeys < PyDict_MAXFREELIST) {
keys_free_list[numfreekeys++] = keys;
return;
}
#endif
PyObject_FREE(keys);
}销毁的时候，也是放在了缓存池的尾部，那么创建的时候肯定也是先从缓存池的尾部获取。
static PyDictKeysObject *new_keys_object(Py_ssize_t size)
{
PyDictKeysObject *dk;
Py_ssize_t es, usable;
//...
//创建 ma_keys，如果缓存池有可用对象、并且size等于8，
//那么会从 keys_free_list 中获取
if (size == PyDict_MINSIZE && numfreekeys > 0) {
dk = keys_free_list[--numfreekeys];
}
else {
// 否则malloc重新申请
dk = PyObject_MALLOC(sizeof(PyDictKeysObject)
+ es * size
+ sizeof(PyDictKeyEntry) * usable);
}
}
//...
return dk;
}所以PyDictKeysObject的缓存池和列表同样是高度相似的，只不过它想要被缓存，还需要满足一个额外的条件，那就是dk_size必须等于8。很明显，这个限制是出于对内存方面的考量。
我们还是来验证一下：
import ctypes
class PyObject(ctypes.Structure):
_fields_ = [("ob_refcnt", ctypes.c_ssize_t),
("ob_type", ctypes.c_void_p)]
class PyDictObject(PyObject):
_fields_ = [("ma_used", ctypes.c_ssize_t),
("ma_version_tag", ctypes.c_uint64),
("ma_keys", ctypes.c_void_p),
("ma_values", ctypes.c_void_p)]
d1 = {_: 1 for _ in "mnuvwxyz12345"}
print(
PyDictObject.from_address(id(d1)).ma_keys
) # 1962690551536
# 键值对个数超过了8，dk_size必然也超过了 8
# 那么当销毁d1的时候，d1.ma_keys不会被缓存
# 而是会直接释放掉
del d1
d2 = {_: 1 for _ in "a"}
print(
PyDictObject.from_address(id(d2)).ma_keys
) # 1962387670624
# d2 的 dk_size 显然等于 8
# 因此它的 ma_keys 是会被缓存的
del d2
d3 = {_: 1 for _ in "abcdefg"}
print(
PyDictObject.from_address(id(d3)).ma_keys
) # 1962699215808
# 尽管 d2 的 ma_keys 被缓存起来了
# 但是 d3 的 dk_size 大于 8
# 因此它不会从缓存池中获取，而是重新创建
# d4 的 dk_size 等于 8
# 因此它会获取 d2 被销毁的 ma_keys
d4 = {_: 1 for _ in "abc"}
print(
PyDictObject.from_address(id(d4)).ma_keys
) # 1962387670624所以从打印的结果来看，由于d4.ma_keys和d2.ma_keys是相同的，因此证实了我们的结论。不像列表和字典，它们是只要被销毁，就会放到缓存池里面，因为它们没有存储具体的数据，大小是固定的。
但是PyDictKeysObject不同，它存储了entry，每个entry占24字节。如果内部的entry非常多，那么缓存起来会有额外的内存开销。因此Python的策略是，只有在dk_size等于8的时候，才会缓存。当然这三者在缓存池的实现上，是基本一致的。
小结
总的来说，Python的字典是一个被高度优化的数据结构，因为解释器在运行的时候也重度依赖字典，这就决定了它的效率会非常高。当然，我们没有涉及字典的全部内容，比如字典有很多方法，比如keys、values、items方法等等，我们并没有说。这些有兴趣的话，可以对着源码看一遍，不是很难。总之我们平时，也可以尽量多使用字典。
到此这篇关于Python中字典的缓存池的文章就介绍到这了,更多相关Python缓存池内容请搜索编程网以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持编程网！
