Python字典你必须了解的5件事

字典与list的故事

dict可谓是Python中最重要的数据结构之一，相比list查找元素，在dict中可以直接(相对list线性查找来说)通过元素hash直接就可以获取到目标元素返回， 拿出此之外还有哪些好玩的呢，让我们一起探索

都在说的hash表

提到dict大家都会提到hash表， 提到hash表就会提到两种实现方式开放地址法就是申请一个大段的数组空间，然后通过hash取模计算出元素所在的位置，同时如果发现给定位置元素已经存在就继续探测，直到找到可用位置为止，同时当空间生于超过一定比例之后，重新进行扩容

链表法将元素通过hash取模之后，将元素作为一个元素挂到指定位置后面的链表里面，后续查找的时候，通过线性的二次比对值就可以定位到元素了

Python选用的是开放地址法， 相比开放地址法，链表在每次添加元素的时候，都要新分配一个链表节点，但是可以减少冲散裂带来的冲突，但是同样，如果hash算法不够好，则容易导致退化成线形查找，主要是现在各种资源够用，就相当于拿空间去换时间了

变得有序

在Python2的时候，我们添加元素的时候，字典并不能保证在后续迭代的时候，能按照添加的顺序来迭代，所以那个时候我们还需要使用OrderDict，而如今已大大不同

字典视图

Python2中我们调用keys、values、items都是直接返回一个list对象，而Python3中则返回的是一个视图对象， 这个视图对象有个很重要的特性就是可迭代， 不必一下在内存中产生全部的结果列表，可以逐个迭代

视图对象除了可迭代外，视图对象本身其实持有的是dict元素对象的一个引用，可以实时反应dict元素的数据

还有个小tips: keys()和items()返回的视图对象包含集合操作，而values()不是, 其实很容易就想明白呀， values可能会有重复嘛，哈哈

不见了的has_key

在Python2中，我们还常使用has_key来进行一个字典是否包含某个key的检查，但在python3厘米，已经没了，大家可以用in 来更pythonic

不负如来不负卿

好了一张内容全览，其中修改和读取操作，为分别用了两种颜色去标识两类操作，你有猜到么，欢迎各位pythoner兄弟指指点点， 希望结实更多的Pythoner