在Python 3.5（含）以前，字典是不能保證順序的，鍵值對A先插入字典，鍵值對B後插入字典，但是當你列印字典的Keys列表時，你會發現B可能在A的前面。

但是從Python 3.6開始，字典是變成有順序的了。你先插入鍵值對A，後插入鍵值對B，那麼當你列印Keys列表的時候，你就會發現B在A的後面。

不僅如此，從Python 3.6開始，下面的三種遍歷操作，效率要高於Python 3.5之前：

for key in 字典

for value in 字典.values()

for key, value in 字典.items()

從Python 3.6開始，字典佔用記憶體空間的大小，視字典裡面鍵值對的個數，只有原來的30%~95%。

Python 3.6到底對字典做了什麼優化呢？為了說明這個問題，我們需要先來說一說，在Python 3.5（含）之前，字典的底層原理。

當我們初始化一個空字典的時候，CPython的底層會初始化一個二維陣列，這個陣列有8行，3列，如下面的示意圖所示：

my_dict = {}

'''
此時的記憶體示意圖
[[---, ---, ---],
[---, ---, ---],
[---, ---, ---],
[---, ---, ---],
[---, ---, ---],
[---, ---, ---],
[---, ---, ---],
[---, ---, ---]]
'''
 

現在，我們往字典裡面新增一個數據：

my_dict['name'] = 'kingname'

'''
此時的記憶體示意圖
[[---, ---, ---],
[---, ---, ---],
[---, ---, ---],
[---, ---, ---],
[---, ---, ---],
[1278649844881305901, 指向name的指標, 指向kingname的指標],
[---, ---, ---],
[---, ---, ---]]
'''

這裡解釋一下，為什麼添加了一個鍵值對以後，記憶體變成了這個樣子：

首先我們呼叫Python 的hash函式，計算name這個字串在當前執行時的hash值：

>>> hash('name')
1278649844881305901

特別注意，我這裡強調了『當前執行時』，這是因為，Python自帶的這個hash函式，和我們傳統上認為的Hash函式是不一樣的。Python自帶的這個hash函式計算出來的值，只能保證在每一個執行時的時候不變，但是當你關閉Python再重新開啟，那麼它的值就可能會改變，如下圖所示：

假設在某一個執行時裡面，hash('name')的值為1278649844881305901。現在我們要把這個數對8取餘數：

>>> 1278649844881305901 % 8
5

餘數為5，那麼就把它放在剛剛初始化的二維陣列中，下標為5的這一行。由於name和kingname是兩個字串，所以底層C語言會使用兩個字串變數存放這兩個值，然後得到他們對應的指標。於是，我們這個二維陣列下標為5的這一行，第一個值為name的hash值，第二個值為name這個字串所在的記憶體的地址（指標就是記憶體地址），第三個值為kingname這個字串所在的記憶體的地址。

現在，我們再來插入兩個鍵值對：

my_dict['age'] = 26
my_dict['salary'] = 999999

'''
此時的記憶體示意圖
[[-4234469173262486640, 指向salary的指標, 指向999999的指標],
[1545085610920597121, 執行age的指標, 指向26的指標],
[---, ---, ---],
[---, ---, ---],
[---, ---, ---],
[1278649844881305901, 指向name的指標, 指向kingname的指標],
[---, ---, ---],
[---, ---, ---]]
'''

那麼字典怎麼讀取資料呢？首先假設我們要讀取age對應的值。

此時，Python先計算在當前執行時下面，age對應的Hash值是多少：

>>> hash('age')
1545085610920597121

現在這個hash值對8取餘數：

>>> 1545085610920597121 % 8
1

餘數為1，那麼二維數組裡面，下標為1的這一行就是需要的鍵值對。直接返回這一行第三個指標對應的記憶體中的值，就是age對應的值26。

當你要迴圈遍歷字典的Key的時候，Python底層會遍歷這個二維陣列，如果當前行有資料，那麼就返回Key指標對應的記憶體裡面的值。如果當前行沒有資料，那麼就跳過。所以總是會遍歷整個二位陣列的每一行。

每一行有三列，每一列佔用8byte的記憶體空間，所以每一行會佔用24byte的記憶體空間。

由於Hash值取餘數以後，餘數可大可小，所以字典的Key並不是按照插入的順序存放的。

注意，這裡我省略了與本文沒有太大關係的兩個點：

1. 開放定址，當兩個不同的Key，經過Hash以後，再對8取餘數，可能餘數會相同。此時Python為了不覆蓋之前已有的值，就會使用開放定址技術重新尋找一個新的位置存放這個新的鍵值對。
2. 當字典的鍵值對數量超過當前陣列長度的2/3時，陣列會進行擴容，8行變成16行，16行變成32行。長度變了以後，原來的餘數位置也會發生變化，此時就需要移動原來位置的資料，導致插入效率變低。

在Python 3.6以後，字典的底層資料結構發生了變化，現在當你初始化一個空的字典以後，它在底層是這樣的：

my_dict = {}

'''
此時的記憶體示意圖
indices = [None, None, None, None, None, None, None, None]

entries = []
'''

當你初始化一個字典以後，Python單獨生成了一個長度為8的一維陣列。然後又生成了一個空的二維陣列。

現在，我們往字典裡面新增一個鍵值對：

my_dict['name'] = 'kingname'

'''
此時的記憶體示意圖
indices = [None, 0, None, None, None, None, None, None]

entries = [[-5954193068542476671, 指向name的指標, 執行kingname的指標]]
'''

為什麼記憶體會變成這個樣子呢？我們來一步一步地看：

在當前執行時，name這個字串的hash值為-5954193068542476671，這個值對8取餘數是1：

>>> hash('name')
-5954193068542476671
>>> hash('name') % 8
1

所以，我們把indices這個一維數組裡面，下標為1的位置修改為0。

這裡的0是什麼意思呢？0是二位陣列entries的索引。現在entries裡面只有一行，就是我們剛剛新增的這個鍵值對的三個資料：name的hash值、指向name的指標和指向kinganme的指標。所以indices裡面填寫的數字0，就是剛剛我們插入的這個鍵值對的資料在二位數組裡面的行索引。

好，現在我們再來插入兩條資料：

my_dict['address'] = 'xxx'
my_dict['salary'] = 999999

'''
此時的記憶體示意圖
indices = [1, 0, None, None, None, None, 2, None]

entries = [[-5954193068542476671, 指向name的指標, 執行kingname的指標],
          [9043074951938101872, 指向address的指標，指向xxx的指標],
          [7324055671294268046, 指向salary的指標, 指向999999的指標]
         ]
'''

現在如果我要讀取資料怎麼辦呢？假如我要讀取salary的值，那麼首先計算salary的hash值，以及這個值對8的餘數：

>>> hash('salary')
7324055671294268046
>>> hash('salary') % 8
6

那麼我就去讀indices下標為6的這個值。這個值為2.

然後再去讀entries裡面，下標為2的這一行的資料，也就是salary對應的資料了。

新的這種方式，當我要插入新的資料的時候，始終只是往entries的後面新增資料，這樣就能保證插入的順序。當我們要遍歷字典的Keys和Values的時候，直接遍歷entries即可，裡面每一行都是有用的資料，不存在跳過的情況，減少了遍歷的個數。

老的方式，當二維陣列有8行的時候，即使有效資料只有3行，但它佔用的記憶體空間還是 8 * 24 = 192 byte。但使用新的方式，如果只有三行有效資料，那麼entries也就只有3行，佔用的空間為3 * 24 =72 byte，而indices由於只是一個一維的陣列，只佔用8 byte，所以一共佔用 80 byte。記憶體佔用只有原來的41%