


Wie verbessert die Implementierung des Python 3.6-Wörterbuchs die Speichernutzung und behält die Einfügereihenfolge bei?
Python 3.6: Wörterbücher behalten die Einfügungsreihenfolge bei
Ab Python 3.6 weisen Wörterbücher in CPython-Implementierungen eine Einfügungsreihenfolge auf, eine erhebliche Abweichung von früheren Versionen . Diese Funktion ist jetzt eine garantierte Sprachfunktion in Python 3.7.
Verbesserte Speichernutzung und Leistung
Die neue Wörterbuchimplementierung reduziert die Speichernutzung im Vergleich zu deutlich um 20–25 % Python 3.5. Diese Verbesserung ergibt sich aus der Verwendung separater Arrays durch die Implementierung:
- dk_entries: Speichert Einträge (PyDictKeyEntry) in der Einfügungsreihenfolge.
- dk_indices: Speichert Indizes für Einträge in dk_entries und fungiert als Hash Tabelle.
Zuvor musste ein spärliches Array vom Typ PyDictKeyEntry zugewiesen werden, was aus Leistungsgründen zu Platzverschwendung führte. Der neue Ansatz weist nur die notwendigen Einträge zu und verwendet ein spärliches Array vom Typ intX_t, das weniger Speicher verbraucht.
Verwendete Datenstrukturen
Ursprünglich wurden Wörterbücher als [ keyhash, key, value] in einem spärlichen Array mit leeren Einträgen, gekennzeichnet durch „--“. Der neue Ansatz organisiert die Daten wie folgt:
- Indizes: [None, 1, None, None, None, 0, None, 2]
-
Einträge: [[-9092791511155847987, 'timmy', 'red'],
[-8522787127447073495, 'barry', 'green'], [-6480567542315338377, 'guido', 'blue']]
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Diese überarbeitete Struktur reduziert den Speicheraufwand erheblich.
Vorteile der Einfügungsreihenfolge
Während sich die neue Wörterbuchimplementierung in erster Linie auf die Speicheroptimierung konzentriert, ist die Einfügungsreihenfolgefunktion praktisch Anwendungen:
- Behalten der Reihenfolge der Objekte, in der sie dem Wörterbuch hinzugefügt wurden.
- Anpassen der Anzeige- oder Iterationsreihenfolge von Wörterbuchinhalten.
Es ist wichtig zu beachten, dass die Einfügungsreihenfolge für verschiedene Python-Implementierungen oder zukünftige Sprachversionen nicht garantiert ist. In Python 3.7 und höher ist es jedoch eine garantierte Funktion, auf die Sie sich verlassen können.
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Python ist leichter zu lernen und zu verwenden, während C leistungsfähiger, aber komplexer ist. 1. Python -Syntax ist prägnant und für Anfänger geeignet. Durch die dynamische Tippen und die automatische Speicherverwaltung können Sie die Verwendung einfach zu verwenden, kann jedoch zur Laufzeitfehler führen. 2.C bietet Steuerung und erweiterte Funktionen auf niedrigem Niveau, geeignet für Hochleistungsanwendungen, hat jedoch einen hohen Lernschwellenwert und erfordert manuellem Speicher und Typensicherheitsmanagement.

Ist es genug, um Python für zwei Stunden am Tag zu lernen? Es hängt von Ihren Zielen und Lernmethoden ab. 1) Entwickeln Sie einen klaren Lernplan, 2) Wählen Sie geeignete Lernressourcen und -methoden aus, 3) praktizieren und prüfen und konsolidieren Sie praktische Praxis und Überprüfung und konsolidieren Sie und Sie können die Grundkenntnisse und die erweiterten Funktionen von Python während dieser Zeit nach und nach beherrschen.

Python ist in der Entwicklungseffizienz besser als C, aber C ist in der Ausführungsleistung höher. 1. Pythons prägnante Syntax und reiche Bibliotheken verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Die Kompilierungsmerkmale von Compilation und die Hardwarekontrolle verbessern die Ausführungsleistung. Bei einer Auswahl müssen Sie die Entwicklungsgeschwindigkeit und die Ausführungseffizienz basierend auf den Projektanforderungen abwägen.

Python und C haben jeweils ihre eigenen Vorteile, und die Wahl sollte auf Projektanforderungen beruhen. 1) Python ist aufgrund seiner prägnanten Syntax und der dynamischen Typisierung für die schnelle Entwicklung und Datenverarbeitung geeignet. 2) C ist aufgrund seiner statischen Tipp- und manuellen Speicherverwaltung für hohe Leistung und Systemprogrammierung geeignet.

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Python zeichnet sich in Automatisierung, Skript und Aufgabenverwaltung aus. 1) Automatisierung: Die Sicherungssicherung wird durch Standardbibliotheken wie OS und Shutil realisiert. 2) Skriptschreiben: Verwenden Sie die PSUTIL -Bibliothek, um die Systemressourcen zu überwachen. 3) Aufgabenverwaltung: Verwenden Sie die Zeitplanbibliothek, um Aufgaben zu planen. Die Benutzerfreundlichkeit von Python und die Unterstützung der reichhaltigen Bibliothek machen es zum bevorzugten Werkzeug in diesen Bereichen.

Zu den Anwendungen von Python im wissenschaftlichen Computer gehören Datenanalyse, maschinelles Lernen, numerische Simulation und Visualisierung. 1.Numpy bietet effiziente mehrdimensionale Arrays und mathematische Funktionen. 2. Scipy erweitert die Numpy -Funktionalität und bietet Optimierungs- und lineare Algebra -Tools. 3.. Pandas wird zur Datenverarbeitung und -analyse verwendet. 4.Matplotlib wird verwendet, um verschiedene Grafiken und visuelle Ergebnisse zu erzeugen.

Zu den wichtigsten Anwendungen von Python in der Webentwicklung gehören die Verwendung von Django- und Flask -Frameworks, API -Entwicklung, Datenanalyse und Visualisierung, maschinelles Lernen und KI sowie Leistungsoptimierung. 1. Django und Flask Framework: Django eignet sich für die schnelle Entwicklung komplexer Anwendungen, und Flask eignet sich für kleine oder hochmobile Projekte. 2. API -Entwicklung: Verwenden Sie Flask oder Djangorestframework, um RESTFUFFUPI zu erstellen. 3. Datenanalyse und Visualisierung: Verwenden Sie Python, um Daten zu verarbeiten und über die Webschnittstelle anzuzeigen. 4. Maschinelles Lernen und KI: Python wird verwendet, um intelligente Webanwendungen zu erstellen. 5. Leistungsoptimierung: optimiert durch asynchrones Programmieren, Caching und Code
