广州番禺Python, Java小班周末班培训
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12.4.1 键的输出顺序
Python中的字典类型基于哈希表，在Python3.6版本前，字典中的键的输出顺序取决于键在哈希表中的存储顺序，从Python3.6版本以后，字典中的键的输出顺序按其插入的先后顺序进行输出。
Python字典类型的底层实现正是基于哈希表。
代码实例：
# __desc__ = 测试字典的键的输出顺序
book = {"name": "108节课彻底学通Python", "author": "薯条老师"}
for _ in book:
print(_)
"""
Python3.6后版本的程序输出为：
name
author
"""
"""
Python3.6前版本的输出可能为：
author
name
"""12.4.2 键的数据类型
字典中的键的数据类型必须是静态的数据类型，迄今为止学过的静态的数据类型有：简单数据类型，字符串，元组。同学们可以在交互模式中进行验证，使用列表类型和字典类型来作为字典的键：
>>> container={[0]:0}Traceback (most recent call last):File "<stdin>", line 1, in <module>TypeError: unhashable type: 'list'>>> container = {{1:1}:1}Traceback (most recent call last):File "<stdin>", line 1, in <module>TypeError: unhashable type: 'dict'
从交互模式的输出中可以分析出，在使用列表类型和字典类型作键名时，抛出了类型错误的异常信息:列表和字典类型是不可哈希的类型。同学们可以继续在交互模式中测试其它的动态的数据类型，同样会抛出类型错误的异常信息。
12.4.3 字典的快速查找
字符串，列表，元组是一种线性的顺序表结构，在不对顺序表结构进行任何处理时，对元素进行查找需要从头到尾地遍历。
举个简单的例子，下图表示一个包含5个数字的列表：
在列表中查询数字4时，由于4位于列表尾部，所以需要比较5次。
代码实例：
# __desc__ = 在列表中查询指定的数字 numbers = [5,2,3,1,4] number = 4 # 定义index变量，保存元素在列表中的索引 index = 0 # 在循环中遍历列表中的元素，逐一进行比较 # 如果列表中的元素与待查找的元素相等，就执行break退出循环 for _ in number: if number == _: break index += 1 else: # 如果是正常退出，说明元素不在列表中 index = -1假设列表中包含1百万个元素，那么按这种方式来查找，最慢需要比较1百万次，才能判定元素是否存在于列表中。由此可分析，当数据量很大时，使用列表等序列结构来进行元素查找，效率十分低下。
在对序列结构先进行排序以后，可以利用二分查找算法来执行快速地查找，在讲解到函数处理时，会教同学们彻底掌握二分查找算法。
字典类型采用哈希表进行实现，在理想情况下，只需计算一次键名的哈希值，就可以快速地查找元素是否存在于数据集合中，即使数据集合中存在百万级，甚至千万级，亿万级的数据量。
在计算键名的哈希值时会出现冲突，所谓的冲突是指多个键名具备相同的哈希值。冲突越大，查找性能越低，在极端情况下，字典的查找会退化为序列结构的慢速查找。
理解哈希表为什么查找速度这么快，同学们需要先学习哈希表结构。系统地学习哈希表结构，同学们需要掌握数据结构与算法这门课程，薯条老师同样会推出教同学们彻底掌握数据结构与算法的教程。
12.4.4 哈希表结构
下图所示为一个简单的哈希表结构：
哈希表中的索引编号即为键名的哈希值，表单元中存储了数据表中的索引。在数据表中通过索引可以快速定位数据表中的数据单元，数据单元存储了键名与键值。
查找字典的键值时，Python会先计算键名的哈希值，通过该哈希值可定位到哈希表中的表单元，再取出表单元中的数据表索引编号。取到数据表索引编号后，再快速定位到数据表中的数据单元，以比较键名是否相等，如果相等，就取出键值。
哈希值是通过哈希函数将键名进行映射后的数字编号。为实现快速的查找，只需知道这个数字编号就行了。例如在字典对象book中，先计算键名author的哈希值，假设映射后的哈希值为0，那么只需在0编号所对应的数据表中进行查找。
哈希(hash)函数又称为散列函数，计算键名的哈希值，就是将字典中的键名转换为对应的数字编号。
现在来写个简单的代码，来比较列表和字典的查找性能。
代码实例：
# __desc__ = 比较列表与字典的查找性能
# 通过import语句，可以导入Python的模块
# 导入time模块，执行time模块中的perf_counter方法来获取程序的执行时间。
import time
numbers = []
container = {}
# 使用for循环结构，分别往列表和字典中，添加1百万个数据
for _ in range(1, 1000000):
numbers.append(_)
container[_]=_
# 获取查找前的时间
start = time.perf_counter()
_ = 1000000 in numbers
# 获取查找后的时间
end = time.perf_counter()
# end-start就为查找过程中所耗费的查询时间
print("使用列表查找所消耗的时间{}".format(end-start))
start = time.perf_counter()
_ = 1000000 in container
end = time.perf_counter()
print("使用字典查找所消耗的时间{}".format(end - start))从程序的输出可知，字典的查找速度几乎是列表的100倍，数据量越大，查找性能越明显。为什么字典中的键必须是静态的数据类型？如果键名是静态的，不可变的，那么就能保证通过哈希函数计算时，得到的都是相同的哈希值。如果键名是动态的数据类型，意味着在这个数据类型的生命周期内，它的值是变化的，就不能保证计算得到的是相同的哈希值，所以键名必须是静态的数据类型，以保证其哈希值的唯一性。12.4.5 知识要点
(1) 字典类型的底层实现基于哈希表。(2) 在Python3.6版本前，字典中的键的输出顺序取决于键在哈希表中的存储顺序，从Python3.6版本以后，字典中的键的输出顺序按其插入的先后顺序进行输出。(3) 字典中的键的数据类型必须是静态的数据类型，迄今为止学过的静态的数据类型有：简单数据类型，字符串，元组。(4) 字典类型是基于哈希表实现的一种数据结构。(5) 哈希(hash)函数又称为散列函数，计算键名的哈希值，就是将字典中的键名转换为对应的数字编号。
12.4.6 最具实力的小班培训
薯条老师在广州做Python和Java的小班培训，一个班最多10人。不在广州的同学可以报名线上直播班，跟线下小班的同学们同步学习。打算参加小班培训的同学，必须遵守薯条老师的学习安排，认真做作业和项目。把知识学好，学扎实，那么找到一份高薪的工作就是很简单的一件事。
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