Python的一些底层原理

最新推荐文章于 2025-04-08 11:44:14 发布
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分类专栏： 原理底层 文章标签： 字典 数据结构 列表 集合
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_43626378/article/details/109212415
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本文探讨了Python中列表sort()的Timsort算法，详细解释了其时间复杂度和空间复杂度。接着讲解了引用、浅拷贝和深拷贝的概念，特别是它们在列表操作中的应用。进一步，文章剖析了字典的底层实现，通过哈希函数处理元素存储，并讨论了处理哈希冲突的方法。最后，提到了集合元素查找的原理，并指出Python字典和集合依赖哈希表实现，牺牲空间换取快速查找。

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Python部分底层原理

列表sort()排序实现

list.sort()内部实现机制为：Timesort

Timsort是结合了合并排序（merge sort）和插入排序（insertion sort）而得出的排序算法，它在现实中有很好的效率。Tim Peters在2002年设计了该算法并在Python中使用（TimSort 是 Python 中 list.sort 的默认实现）。该算法找到数据中已经排好序的块-分区，每一个分区叫一个run，然后按规则合并这些run。Pyhton自从2.3版以来一直采用Timsort算法排序，现在Java SE7和Android也采用Timsort算法对数组排序。

最坏时间复杂度为：O(n logn)

空间复杂度为：O(n)

引用，浅拷贝，深拷贝

列表的引用

# 定义一个新列表
l1 = [1, 2, 3, 4, 5]
# 对l2赋值
l2 = l1
print(l1)
l2[
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从零学Python：第十四课-常用数据结构之集合
chen801090的博客
07-13 374
在学习了列表和元组之后，我们再来学习一种容器型的数据类型，它的名字叫集合（set）。说到集合这个词大家一定不会陌生，在数学课本上就有这个概念。通常我们对集合的定义是“把一定范围的、确定的、可以区别的事物当作一个整体来看待”，集合中的各个事物通常称为集合的元素。集合应该满足以下特性： 无序性：一个集合中，每个元素的地位都是相同的，元素之间是无序的。 互异性：一个集合中，任何两个元素都认为是不相同的，即每个元素只能出现一次。 确定性：给定一个集合，任给一个元素，该元素或者属于或者不属于该集合，二者必居其一
Python的yield生成器对象底层原理及协程思想的由来
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堆内存的特性是：不去释放它，它就会一直存在于内存当中。生成器对象也是分配在堆内存当中的，所以生成器对象可以独立于调用而存在。所以只要我们拿到生成器对象，每一次调用都会重新生成栈帧对象，这样我们就能控制它继续往前走。所以我们在代码的任何地方只要拿到生成器对象，都可以去恢复它、去暂停它。 正是因为这一特点，才有了协程哦！因为这就是协程的理论基础。
python 字典的核心底层原理
Devin
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Python列表底层实现的7个核心机制
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m0_75067840的博客
04-08 955
列表是Python中一种非常灵活的数据结构，可以存储不同类型的数据。
**Python是如何进行内存管理的？
weixin_34362790的博客
04-06 439
1. Python是如何进行内存管理的？答:Python的内存管理是由Python得解释器负责的，开发人员可以从内存管理事务中解放出来，致力于应用程序的开发，这样就使得开发的程序错误更少，程序更健壮，开发周期更短从三个方面来说,一对象的引用计数机制,二垃圾回收机制,三内存池机制一、对象的引用计数机制Python内部使用引用计数，来保持追踪内存中的对象，所有对象都有引用计数。引用计数增加的情况：1，...
说一道排序题
崔斯特的博客
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很经典的排序问题 (๑• . •๑)先看题目，“前K个高频元素”给定一个非空的整数数组，返回其中出现频率前k高的元素。示例 1:输入: nums = [1,1,1,2,2,3], k...
Python 底层原理
TorchCqs的博客
09-04 3864
1. 心得体会 最近在学习一些 python 底层原理的干货知识，从 python 底层的 C 代码真的是了解到了很多东西。让我明白了 python 是如何处理各种变量类型的，也明白了 python 是如何管理变量的。在这个过程中我也在学习过程中想通了以前遇到的一些当时认为很奇葩的现象，如 del 掉一个变量后新建一个变量偶尔会发现新建的变量和 del 的变量的地址是一样的，这本质上还是对 python 原理不清楚所导致的。 另外，我在学习中也参考了大佬的文章，感兴趣的可...
Python字典的核心底层原理讲解
09-19
### Python字典的核心底层原理详解 #### 一、引言 Python字典是一种非常重要的数据结构，它提供了基于键值对的数据存储方式。字典在实际应用中的高效性得益于其内部实现机制——散列表。本文将深入探讨Python字典...
Python字典底层实现原理详解
09-18
Python中对于字符串和整数类型的键，使用了一些特定的哈希函数。当键通过哈希函数转换并取模（对数组长度取余）后，得到的余数值作为数组的下标，从而确定了值在字典中的存储位置。 在字典操作中，添加元素、获取...
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1，python的数据类型？ list，tuple，set，dict int、float、bool、complex 整形，浮点型，字符串，元组属于不可变类型，列表，字典，集合是可变类型 对不可变类型的变量重新赋值，实际上是重新创建一个不可变类型的对象，并将原来的变量重新指向新创建的对象（如果没有其他变量引用原有对象的话（即引用计数为0），原有对象就会被回收）。 　　可变数据类型，允许变量的值发生...
浅析 Python 的一些底层原理与 CPython
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事实上，Python 封装特性的实现纯属“投机取巧”，之所以类对象无法直接调用以双下划线开头命名的类属性和类方法，是因为其底层实现时，Python 偷偷改变了它们的名称。前面章节中，我们定义了一个 CLanguage 类，定义如下：class CLanguage :def setname(self, name):if len(name) < 3:raise ValueError('名称长度必须大于...
用Python写代码，轻松搞定一天工作量，同事直呼：好家伙
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前几天有一个读者说最近要整理几千份文件，头都要整秃了，不知道能不能用Python解决，我们来看一下，你也可以思考一下。
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is：用来比较两个变量是否为一个。小整数池：Python 仅仅对比较小的整数对象进行缓存（范围为[-5, 256]）缓存起来，而并非是所有整数对象。需要注意的是，这仅仅是在命令行中执行，而在Pycharm 或者保存为文件执行，结果是不一样的，这是因为解释器做了一部分优化(范围是[-5,任意正整数])。引用类型：列表中元素符合小整数池，就会当成全局变量使用。浅复制和深复制：进制转换问题：原码反码补码...
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在Python中，字典是通过散列表或说哈希表实现的。字典也被称为关联数组，还称为哈希数组等。也就是说，字典也是一个数组，但数组的索引是键经过哈希函数处理后得到的散列值。哈希函数的目的是使键均匀地分布在数组中，并且可以在内存中以O(1)的时间复杂度进行寻址，从而实现快速查找和修改。哈希表中哈希函数的设计困难在于将数据均匀分布在哈希表中，从而尽量减少哈希碰撞和冲突。由于不同的键可能具有相同的哈希值，即...
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### Python 编程语言底层实现原理 #### 解释器的选择与性能优化 Python解释器是Python底层实现的关键部分，通常由C语言编写。由于C语言具备高效、可移植的特点以及强大的底层操作能力，这使得其成为构建Python解释器的理想选择[^1]。 除了传统的CPython之外，还有其他类型的解释器如PyPy提供了更好的性能表现。PyPy通过即时编译技术和其他优化手段实现了超越传统CPython的速度提升。 #### 数据结构的内部机制 针对特定的数据类型，比如字典(dict)，在Python底层有着独特的处理方式。`dict` 类型利用哈希表来存储键值对，并且为了防止特殊情况下可能出现的问题（例如当计算得到的哈希码正好等于-1时），特别规定了 `-1` 的 hash 值是一个特殊的 magic number 而不是真正的 -1 ，以此减少潜在的哈希冲突风险[^3]。 另外，在创建空列表或空元组这样的简单容器对象时，它们各自占用了一定量的内存空间；具体数值取决于具体的版本和平台环境等因素[^4]。 综上所述，Python编程语言的底层实现依赖于高效的解释器设计及其内置数据结构的有效管理策略，这些共同构成了该语言运行的基础框架并影响着程序的实际执行效率。 ```python # 创建一个简单的字典实例展示hash函数的行为 d = {} print(hash(-1)) # 输出的结果会显示为不同于实际整数-1的一个特殊值 ```
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