dict字典的一些优势和劣势

01. 键必须是可散列的
一个可散列的对象必须满足以下要求。
　　(1) 支持 hash() 函数，并且通过 __hash__() 方法所得到的散列值是不变的。
　　(2) 支持通过 __eq__() 方法来检测相等性。
　　(3) 若 a == b 为真，则 hash(a) == hash(b) 也为真。
所有由用户自定义的对象默认都是可散列的，因为它们的散列值由 id() 来获取，而且它们都是不相等的。如果你实现了一个类的 __eq__ 方法，并且希望它是可散列的，那么它一定要有个恰当的 __hash__ 方法，保证在 a == b 为真的情况下 hash(a) ==hash(b) 也必定为真。否则就会破坏恒定的散列表算法，导致由这些对象所组成的字典和集合完全失去可靠性，这个后果是非常可怕的。另一方面，如果一个含有自定义的 __eq__ 依赖的类处于可变的状态，那就不要在这个类中实现__hash__ 方法，因为它的实例是不可散列的。
02. 字典在内存上的开销巨大

　　由于字典使用了散列表，而散列表又必须是稀疏的，这导致它在空间上的效率低下。举例而言，如果你需要存放数量巨大的记录，那么放在由元组或是具名元组构成的列表中会是比较好的选择；最好不要根据 JSON 的风格，用由字典组成的列表来存放这些记录。用元组取代字典就能节省空间的原因有两个：其一是避免了散列表所耗费的空间，其二是无需把记录中字段的名字在每个元素里都存一遍。

03. 键查询很快

　　dict 的实现是典型的空间换时间：字典类型有着巨大的内存开销，但它们提供了无视数据量大小的快速访问——只要字典能被装在内存里。正如表 3-5 所示，如果把字典的大小从 1000 个元素增加到 10 000 000 个，查询时间也不过是原来的 2.8 倍，从0.000163 秒增加到了 0.00456 秒。这意味着在一个有 1000 万个元素的字典里，每秒能进行 200 万个键查询。

04. 键的次序取决于添加顺序

　　当往 dict 里添加新键而又发生散列冲突的时候，新键可能会被安排存放到另一个位置。于是下面这种情况就会发生：由 dict([key1, value1), (key2, value2)]和 dict([key2, value2], [key1, value1]) 得到的两个字典，在进行比较的时候，它们是相等的；但是如果在 key1 和 key2 被添加到字典里的过程中有冲突发生的话，这两个键出现在字典里的顺序是不一样的。