@WallpanimeS · Post #12082 · 02.10.2023 г., 01:09
#Wallpaper
Hashtags
TGINSIGHT SIMILAR POSTS
Изворен канал @pythonotes · Post #124 · 27 јул.
Словарь это очень распространённый тип данных в Python. Он присутствует буквально в каждом скрипте. Именованные аргументы (kwargs), атрибуты объекта (ˍˍdictˍˍ), любые неймспейсы и тд. Одна из основных особенностей словаря была в том, что это неупорядоченное множество. То есть порядок добавления ключей не гарантирует что они сохранятся в той же последовательности. Но всё изменилось в Python3.6. Как это произошло? Словарь, как часто используемый тип данных, стараются максимально оптимизировать. Про одну из таких оптимизация нам рассказывает PEP468 - Preserving the order of **kwargs in a function. Хм, причем здесь оптимизация? Всё начинается с отдельной имплементации Python под названием PyPy. В этой версии интерпретатора сделали довольно хорошую оптимизацию словарю. Показательно разница описана на этой странице Если вкратце, то дело вот в чём. Словарь на стороне С это массив. Каждый элемент это тоже массив из 3х элементов (хеш ключа, ключ и значение). Раньше, чтобы всякий раз при обновлении словаря не изменять размер массива в С (это затратно по времени), изначально он делался с запасом. Как только массив заполняется, его еще увеличивают с запасом, обычно на 1/3. При этом элементы, еще не занятые данными, заполнялись пустышками (полный пример на странице по ссылке выше) entries = [ ['--', '--', '--'], [-8522787127447073495, 'barry', 'green'], ['--', '--', '--'], ['--', '--', '--'], ['--', '--', '--'], [-9092791511155847987, 'timmy', 'red'], ['--', '--', '--'], [-6480567542315338377, 'guido', 'blue'] ] Перерасход памяти очевиден. И что было предложено? Переделать структуру данных словаря разделив его на данные и индексы. indices = [None, 1, None, None, None, 0, None, 2] entries = [[-9092791511155847987, 'timmy', 'red'], [-8522787127447073495, 'barry', 'green'], [-6480567542315338377, 'guido', 'blue']] Именно этот принцип повторили в Python 3.6. Что мы получаем в итоге? 🔸 Увеличилась скорость поиска и добавления ключей. 🔸 Сократился расход памяти в 3 раза Python 2.x-3.5 >>> d = {x: x*2 for x in range(100)} >>> d.ˍˍsizeofˍˍ() 12536 Python 3.6 >>> d = {x: x*2 for x in range(100)} >>> d.ˍˍsizeofˍˍ() 4680 Ведь теперь вместо элемента ['--', '--', '--'] у нас просто None, который, кстати, является одним и тем же объектом где бы он не использовался. 🔸 Как бонус (или как побочный эффект), мы получаем упорядоченность ключей. То есть одним выстрелом завалили трёх мамонтов! #pep
Hashtags
Пребарај: #wallpaper
@WallpanimeS · Post #12082 · 02.10.2023 г., 01:09
#Wallpaper
Hashtags
@WallpanimeS · Post #12074 · 02.10.2023 г., 01:08
#Wallpaper
Hashtags
@WallpanimeS · Post #12059 · 02.10.2023 г., 01:08
#Wallpaper
Hashtags
@WallpanimeS · Post #12043 · 02.10.2023 г., 01:07
#Wallpaper
Hashtags
@WallpanimeS · Post #12028 · 02.10.2023 г., 01:06
#Wallpaper
Hashtags
@WallpanimeS · Post #12014 · 02.10.2023 г., 01:05
#Wallpaper
Hashtags
@WallpanimeS · Post #11971 · 23.09.2023 г., 01:59
#Wallpaper
Hashtags
@WallpanimeS · Post #11965 · 23.09.2023 г., 01:59
#Wallpaper
Hashtags
@WallpanimeS · Post #11951 · 23.09.2023 г., 01:58
#Wallpaper
Hashtags
@WallpanimeS · Post #11931 · 23.09.2023 г., 01:57
#Wallpaper
Hashtags
@WallpanimeS · Post #11911 · 23.09.2023 г., 01:56
#Wallpaper
Hashtags
@WallpanimeS · Post #11891 · 23.09.2023 г., 01:55
#Wallpaper
Hashtags