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如下构造字典时:
dict = { True: 'yes', 1: 'No'}
当我在交互式 Python 解释器中运行它时,dict 以这种方式表示:
dict = {True: 'No'}
我知道由于类型强制,值 True
和 1
相等,因为在比较数字类型时,缩小的类型会扩大到其他类型( bool 值是整数的 child )。所以我从文档中了解到,当我们输入 True == 1
时,Python 会将 True
转换为 1
并进行比较。
我不明白的是为什么选择 True
作为键而不是 1
。
我错过了什么?
最佳答案
字典被实现为哈希表,在这里添加键/值时有两个重要概念:哈希和平等。
为了插入特定的键/值,Python 首先计算键的 hash 值。此哈希值用于确定 Python 应首先尝试放置键/值的表的行。
如果哈希表的行是空的,很好:新的键/值可以插入到字典中,填充空行。
但是,如果该行中已经存在某些内容,则 Python 需要测试键是否相等。如果键相等(使用 ==
),那么它们被认为是相同的键,Python 只需要更新该行上的相应值。
(如果键不相等,Python 会查看表中的其他行,直到找到键或到达空行,但这与此问题无关。)
当您编写 {True: 'yes', 1: 'No'}
时,您是在告诉 Python 创建一个新字典,然后用两个键/值对填充它。这些从左到右处理:True: 'yes'
然后 1: 'No'
.
我们有 hash(True)
等于 1。键 True
进入哈希表的第 1 行,字符串 'yes'
是它的值(value)。
对于下一对,Python 发现 hash(1)
也是 1,因此查看表的第 1 行。那里已经有了一些东西,所以现在 Python 检查键是否相等。我们有 1 == True
所以 1
被认为是与 True
相同的键,因此其对应的值更改为字符串 '没有'
.
这会产生一个包含一个条目的字典:{True: 'No'}
。
如果您想深入了解 CPython 3.5 的核心内容,了解在 Python 表面层之下创建字典的情况,这里有更多详细信息。
Python 代码 {True: 'yes', 1: 'No'}
被解析为标记并提供给编译器。给定语法,Python 知道必须使用大括号内的值创建字典。将四个值加载到虚拟机堆栈(LOAD_CONST
)然后构建字典(BUILD_MAP
)的字节码排队。
四个常量值按它们出现的顺序被压入栈顶:
'No'
1
'yes'
True
然后使用参数 2
调用操作码 BUILD_MAP
(Python 计算了两个键/值对)。此操作码负责从堆栈上的项目实际创建字典。看起来像 this :
TARGET(BUILD_MAP) {
int i;
PyObject *map = _PyDict_NewPresized((Py_ssize_t)oparg);
if (map == NULL)
goto error;
for (i = oparg; i > 0; i--) {
int err;
PyObject *key = PEEK(2*i);
PyObject *value = PEEK(2*i - 1);
err = PyDict_SetItem(map, key, value);
if (err != 0) {
Py_DECREF(map);
goto error;
}
}
while (oparg--) {
Py_DECREF(POP());
Py_DECREF(POP());
}
PUSH(map);
DISPATCH();
}
这里的三个关键步骤如下:
使用 _PyDict_NewPresized
创建一个空的哈希表。小型字典(只有几个项目,在本例中为 2)需要一个有 8 行的表。
进入 for
循环,从 2(在本例中)开始倒数到 0。PEEK(n)
是一个宏,指向堆栈下的第 n 个项目。因此,在循环的第一次迭代中,我们将拥有
PyObject *key = PEEK(2*2); /* item 4 down the stack */
PyObject *value = PEEK(2*2 - 1); /* item 3 down the stack */
这意味着 *key
将是 True
并且 *value
将是 'yes'
在第一个依次通过。在第二个它将是 1
和 'No'
。
PyDict_SetItem
在每个循环中调用以将当前的 *key
和 *value
放入字典中。这与编写 dictionary[key] = value
时调用的函数相同。它计算键的哈希值以确定首先在哈希表中查找的位置,然后在需要时将该键与该行上的任何现有键进行比较(如上所述)。关于python - Python 3.5 在字典中进行比较时选择键的选择,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/37164127/
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