《python源代码剖析》笔记 python中的Dict对象

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1.PyDictObject对象 -->  C++ STL中的map是基于RB-tree的，搜索时间复杂度是O(logN)

PyDictObject採用了hash表，时间复杂度是O(1)

typedef struct{
	Py_ssize_t me_hash; //me_key的hash值，避免每次查询都要又一次计算一遍hash值
	PyObject *me_key;
	PyObject *me_value;
}PyDictEntry;

将(key,value)对称为entry，它能够在3种状态间转换：

Unused态 --> me_key和 me_value都为NULL

Active态 --> me_key和 me_value都不为NULL

Dummy态  --> me_key为dummy, me_value为NULL

typedef struct _dictobject PyDictObject;
struct _dictobject{
	PyObject_HEAD
	Py_ssize_t ma_fill; //元素个数： Active + Dummy
	Py_ssize_t ma_used; //元素个数： Active
	Py_ssize_t ma_mask; //记录了entry的数量

	PyDictEntry *ma_table;
    PyDictEntry *(*ma_lookup)(PyDictObject *mp, PyObject *key, long hash);
    PyDictEntry ma_smalltable[PyDict_MINSIZE];
}

PyDict_MINSIZE默认设定为8

当 PyDictObject对象的entry数量少于8个， ma_table将指向 ma_smalltable

当 PyDictObject对象的entry数量大于8个， ma_table将指向额外申请的内存空间

Q:这个时候 ma_smalltable中的对象怎么办？

A:ma_smalltable里的对象全都拷贝到新的table里

PyDict_Type --> PyDictObject的类型对象

PyTypeObject PyDict_Type = {
    PyVarObject_HEAD_INIT(&PyType_Type, 0)
    "dict",
    sizeof(PyDictObject),
    0,
    (destructor)dict_dealloc,                   /* tp_dealloc */
    (printfunc)dict_print,                      /* tp_print */
    0,                                          /* tp_getattr */
    0,                                          /* tp_setattr */
    (cmpfunc)dict_compare,                      /* tp_compare */
    (reprfunc)dict_repr,                        /* tp_repr */
    0,                                          /* tp_as_number */
    &dict_as_sequence,                          /* tp_as_sequence */
    &dict_as_mapping,                           /* tp_as_mapping */
    (hashfunc)PyObject_HashNotImplemented,      /* tp_hash */
    //...
};

2.PyDictObject的创建

一个途径：

PyDict_New

PyObject* PyDict_New(void)
{
	register dictobject *mp;
	//[1]：自己主动创建 dummy对象
	//防止探測序列中断
	if (dummy == NULL) { /* Auto-initialize dummy */
		dummy = PyString_FromString("<dummy key>");
	}
	if (num_free_dicts)
	{
		…… //[2]：使用缓冲池
	}
	else
	{
		//[3]：创建 PyDictObject对象
		mp = PyObject_GC_New(dictobject, &PyDict_Type);
		EMPTY_TO_MINSIZE(mp);
	}
	mp->ma_lookup = lookdict_string;
	return (PyObject *)mp;
}
//EMPTY_TO_MINSIZE --> ma_size, ma_fill = 0
//INIT_NONZERO_DICT_SLOT --> 将 ma_table指向 ma_smalltable

元素搜索

static PyDictEntry *
lookdict(PyDictObject *mp, PyObject *key, register long hash)
{
    register size_t i;
    register size_t perturb;
    register PyDictEntry *freeslot; //freeslot用来指向探測序列中第一个处于Dummy态的entry
    register size_t mask = (size_t)mp->ma_mask;
    PyDictEntry *ep0 = mp->ma_table;
    register PyDictEntry *ep;
    register int cmp;
    PyObject *startkey;

	//[1]：hash，定位冲突探測链的第一个entry
    i = (size_t)hash & mask; //将哈希值映射到哈希表大小范围内
    ep = &ep0[i];

	//[2]：
	//1. entry处于Unused态
	//2. entry中的 key与待搜索的 key匹配
    if (ep->me_key == NULL || ep->me_key == key) //**引用同样检查
        return ep;

	//[3]：第一个entry处于 Dummy态，设置freeslot
    if (ep->me_key == dummy)
        freeslot = ep;
    else {
		//检查Active态entry
        if (ep->me_hash == hash) {
            startkey = ep->me_key;
            cmp = PyObject_RichCompareBool(startkey, key, Py_EQ);//**值同样检查
            if (cmp < 0)
                return NULL;
        }
        freeslot = NULL;
    }

    for (perturb = hash; ; perturb >>= PERTURB_SHIFT) {
		//[5]：寻找探測链上下一个entry
        i = (i << 2) + i + perturb + 1;//?
        ep = &ep0[i & mask];
		//[6]：到达 Unused态 entry，搜索失败
        if (ep->me_key == NULL)
			//假设 freeslot不为空，返回freeslot所指的entry
			//假设 freeslot为空，返回该 Unused态的 entry
            return freeslot == NULL ? ep : freeslot;
        if (ep->me_key == key) //“引用同样”规则检查
            return ep;
        if (ep->me_hash == hash && ep->me_key != dummy) { // "值同样"规则检查
            startkey = ep->me_key;
            cmp = PyObject_RichCompareBool(startkey, key, Py_EQ);
            if (cmp > 0)
				return ep;
            }
            else {
                return lookdict(mp, key, hash);
            }
        }
        else if (ep->me_key == dummy && freeslot == NULL)
            freeslot = ep;
    }
}
//失败或成功返回entry，失败的话，entry的me_value为NULL

插入与删除

insertdict

1.搜索成功，返回处于Active态的 entry，直接替换 me_value

2.搜索失败，返回 Unused态或 Dummy态的entry，完整设置 me_key,me_hash,me_value

在调用insertdict之前会调用PyDict_SetItem，是由 PyDict_SetItem调用 insertdict的

1.计算hash值

2.插入(key, value)元素对 //在这里调用insertdict

3.必要时调整dict的内存空间 //当搜索失败且装载率大于或等于2/3时就调整dict的内存空间

调用 dictresize改变dict的table大小

1.确定新的table的大小

2.假设新的table大小为8，就能够直接使用ma_smalltable

3.否则，须要在堆上申请空间

4.设置新的table

5.处理旧table中的entry:

Active态entry，搬移到新的table中

Dummy态的entry，调整 key的引用计数，丢弃该entry

6.必要时释放旧table所维护的内存空间

PyDict_DelItem

1.获得hash值

2.搜索entry

3.删除 entry所维护的元素，将 entry的状态转为 dummy态

3.PyDictObject对象缓冲池

与PyListObject中使用的缓冲池一样，最初什么都没有，当第一个PyDictObject当销毁时，

这个缓冲池才開始接纳被缓冲的PyDictObject对象

static void
dict_dealloc(register PyDictObject *mp)
{
    register PyDictEntry *ep;
    Py_ssize_t fill = mp->ma_fill;
    //[1]：调整dict中对象的引用计数
    for (ep = mp->ma_table; fill > 0; ep++) {
        if (ep->me_key) {
            --fill;
            Py_DECREF(ep->me_key);
            Py_XDECREF(ep->me_value);
        }
    }
	//[2]：释放从系统堆中申请的内存空间
    if (mp->ma_table != mp->ma_smalltable)
        PyMem_DEL(mp->ma_table);
	//[3]：将被销毁的PyDictObject对象放入缓冲池
    if (numfree < PyDict_MAXFREELIST && Py_TYPE(mp) == &PyDict_Type)
        free_list[numfree++] = mp;
    else
        Py_TYPE(mp)->tp_free((PyObject *)mp);
    Py_TRASHCAN_SAFE_END(mp)
}

在创建新的 PyDictObject对象时，假设在缓冲池中有能够使用的对象，则直接从缓冲池中取出使用，而不须要又一次创建

《python源代码剖析》笔记 python中的Dict对象