python - 为什么Python2.7 dict使用的空间比Python3 dict多？

Question

我读过 Raymond Hettinger's new method实现 compact dicts .这解释了为什么 Python 3.6 中的字典比 Python 2.7-3.5 中的字典使用更少的内存。然而，Python 2.7 和 3.3-3.5 字典中使用的内存似乎有所不同。测试代码:

import sys

d = {i: i for i in range(n)}
print(sys.getsizeof(d))

• Python 2.7:12568
• Python 3.5:6240
• Python 3.6:4704

如前所述，我了解 3.5 和 3.6 之间的节省，但对 2.7 和 3.5 之间节省的原因感到好奇。

Answer 1

原来这是一条红鲱鱼。增加字典大小的规则在 cPython 2.7 - 3.2 和 cPython 3.3 之间发生了变化，在 cPython 3.4 中又发生了变化(尽管这种变化只适用于删除发生时)。我们可以使用以下代码来确定字典何时展开:

import sys

size_old = 0
for n in range(512):
    d = {i: i for i in range(n)}
    size = sys.getsizeof(d)
    if size != size_old:
        print(n, size_old, size)
    size_old = size

python 2.7:

(0, 0, 280)
(6, 280, 1048)
(22, 1048, 3352)
(86, 3352, 12568)

python 3.5

0 0 288
6 288 480
12 480 864
22 864 1632
44 1632 3168
86 3168 6240

python 3.6:

0 0 240
6 240 368
11 368 648
22 648 1184
43 1184 2280
86 2280 4704

请记住，dict 在达到 2/3 满时会调整大小，我们可以看到 cPython 2.7 dict 实现在扩展时大小翻了两番，而 cPython 3.5/3.6 dict 实现仅翻了一番。

这在 dict source code 的评论中有解释。 :

/* GROWTH_RATE. Growth rate upon hitting maximum load.
 * Currently set to used*2 + capacity/2.
 * This means that dicts double in size when growing without deletions,
 * but have more head room when the number of deletions is on a par with the
 * number of insertions.
 * Raising this to used*4 doubles memory consumption depending on the size of
 * the dictionary, but results in half the number of resizes, less effort to
 * resize.
 * GROWTH_RATE was set to used*4 up to version 3.2.
 * GROWTH_RATE was set to used*2 in version 3.3.0
 */