python 字典效率提升

### 如何优化Python字典性能

#### 选择合适的数据结构
对于特定的任务，使用更专门化的数据类型可能会带来显著的速度提升。例如，在某些情况下，`collections.defaultdict` 或 `collections.OrderedDict` 可能比普通的字典更适合[^1]。

from collections import defaultdict, OrderedDict

# 使用defaultdict自动处理缺失键的情况
d = defaultdict(int)
for word in words:
    d[word] += 1

# 如果需要保持插入顺序，则OrderedDict可能是更好的选择
ordered_dict = OrderedDict()

#### 预分配空间大小
当预先知道字典的大致规模时，可以通过创建具有适当容量的列表来间接实现这一点，从而减少哈希冲突的可能性并加快访问速度。不过需要注意的是，这种方法并不总是有效，因为 Python 的内置 dict 已经做了很多优化工作。

#### 尽量减少嵌套层次
深层数组或对象链表会使查找时间增加。尽量扁平化存储结构有助于提高查询效率。另外，避免不必要的复杂逻辑也能让程序运行得更快[^2]。

#### 利用局部变量代替全局变量
由于局部作用域内的名称解析速度快于全局作用域，因此可以在函数内部定义临时变量指向频繁使用的字典项，以此加速后续对该项的操作。

def process_data(data):
    local_cache = data['cache']  # 提取到局部变量中
    result = []
    for item in items:
        value = local_cache.get(item.key) or default_value
        result.append(value)
    return result

#### 考虑C扩展模块或其他替代方案
如果确实遇到了严重的瓶颈，并且上述方法都不能解决问题的话，那么考虑采用 Cython 编译成 C 扩展或是转而使用其他更适合执行密集型计算任务的语言也未尝不是一个好主意。