Dict对象

散列表

PyDictObject采用了散列表，搜索效率高。python使用开放定址法（二次搜索法）来解决散列冲突的问题，所以dict的删除其实为伪删除。

考虑对dict的优化为：定期整理一下dict，重新构建

元素结构

typedef struct {
    Py_ssize_t me_hash;  // 缓存的key的hash值
    PyObject *me_key;
    PyObject *me_value;
} PyDictEntry;

元素有三种状态

Unused

还没有存储东西，key、value都为NULL。

Active

存储了一个值，key、value都非空，同时key不能为dummy

dummy

已被删除（伪），key为dummy，value为NULL

容器实现

typedef struct _dictobject PyDictObject;
struct _dictobject {
    PyObject_HEAD
    Py_ssize_t ma_fill;  // 已分配元素总个数（active+dummy）
    Py_ssize_t ma_used;  // 活着的元素个数（active）
    Py_ssize_t ma_mask;  // 元素可容纳的总个数 也就是数组的大小

    PyDictEntry *ma_table;  // 指向存放dict元素的数组 初始指向默认的8个元素的字典ma_smalltable
    PyDictEntry *(*ma_lookup)(PyDictObject *mp, PyObject *key, long hash);
    PyDictEntry ma_smalltable[PyDict_MINSIZE];  // 默认的8个元素的字典
};

创建

创建时同样利用了free_dicts缓冲池技术，和list类似

搜索

lookdict_string(PyDictObject *mp, PyObject *key, register long hash)

1、根据hash值获得entry的索引，取得entry
2、如果该entry为Unused 搜索失败 结束；
3、如果该entry处于Active状态，比较key，如果key相同，搜索成功 结束
3、设置free_slot 继续搜索

lookdict_string(PyDictObject *mp, PyObject *key, register long hash)

针对搜索key为str类型时的特殊处理

插入和修改

调整table大小

删除元素