我正在用 Python (2.6) 编写一个应用程序，需要我使用字典作为数据存储。
我很好奇拥有一个大字典是否更节省内存，或者将其分解为许多(很多)较小的字典，然后拥有一个包含对所有较小字典的引用的“索引”字典字典。
我知道列表和字典通常会产生很多开销。我在某处读到，python 在内部分配了足够的空间，字典/列表项的数量是 2 的幂。
我对 python 还很陌生，我不确定是否还有其他类似的意外内部复杂性/惊喜，这对普通用户来说并不明显，我应该考虑到这一点。
其中一个困难是知道 2 系统的力量如何计算“项目”？每个 key:pair 是否计为 1 个项目？知道这一点似乎很重要，因为如果您有一个 100 项的整体字典，那么将分配 100^2 项空间。如果您有 100 个单项字典(1 个键:对)，那么每个字典只会分配 1^2(也就是没有额外分配)？
任何明确列出的信息都会非常有帮助!
最佳答案
三个建议:
使用一本字典。
它更容易，更直接，并且其他人已经为您优化了这个问题。在您实际测量代码并将性能问题追溯到这部分之前，您没有理由不做简单直接的事情。
稍后优化。
如果您真的担心性能问题，那么将问题抽象为一个类来包装您最终使用的任何查找机制并编写代码来使用该类。如果您发现需要其他数据结构以获得更高的性能，您可以稍后更改实现。
阅读哈希表。
字典是 hash tables ，如果你担心它们的时间或空间开销，你应该阅读它们是如何实现的。这是基本的计算机科学。简短的是哈希表是:
我不知道你在哪里读到它们是 O(n^2) 空间，但如果它们是，那么它们就不会像当今大多数语言那样被广泛、实际使用.哈希表的这些优良特性有两个优点:
这里还有一些可能会有所帮助的资源:
如果您发现确实需要优化字典实现，可以考虑以下几点:
关于python - 内存效率 : One large dictionary or a dictionary of smaller dictionaries?，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/671403/
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