Dictionary vs OrderedDict
在3.6版本之前，Python Dict底层在初始创建的时候采用的是indice和存储合并在一个二维数组当中。Dictionary采用哈希表原理，key作为取值对象，进行hash(key)操作，得到哈希值，然后用值进行 % 字典容量得到要插入的位置。
my_dict['age'] = 26 my_dict['salary'] = 999999 ## Dictionary结构 [[-4234469173262486640, 指向salary的指针, 指向999999的指针], [1545085610920597121, 执行age的指针, 指向26的指针], [---, ---, ---], [---, ---, ---], [---, ---, ---], [1278649844881305901, 指向name的指针, 指向kingname的指针], [---, ---, ---], [---, ---, ---]]
取值 和存放都是进行hash然后取模，直接访问这个二位数组。当你要循环遍历字典的Key的时候，Python底层会遍历这个二维数组，如果当前行有数据，那么就返回Key指针对应的内存里面的值。如果当前行没有数据，那么就跳过。所以总是会遍历整个二位数组的每一行。
每一行有三列，每一列占用8byte的内存空间，所以每一行会占用24byte的内存空间。
由于Hash值取余数以后，余数可大可小，所以字典的Key并不是按照插入的顺序存放的
注意，这里我省略了与本文没有太大关系的两个点：
- 1.开放寻址，当两个不同的Key，经过Hash以后，再对8取余数，可能余数会相同。此时Python为了不覆盖之前已有的值，就会使用开放寻址技术重新寻找一个新的位置存放这个新的键值对。
- 2.当字典的键值对数量超过当前数组长度的2/3时，数组会进行扩容，8行变成16行，16行变成32行。长度变了以后，原来的余数位置也会发生变化，此时就需要移动原来位置的数据，导致插入效率变低。
在版本3.6之后，字典的底层数据结构发生了变化，现在当你初始化一个空的字典以后，它在底层是这样的：
my_dict['address'] = 'xxx' my_dict['salary'] = 999999 ## 此时的内存示意图 indices = [1, 0, None, None, None, None, 2, None] entries = [[-5954193068542476671, 指向name的指针, 执行kingname的指针], [9043074951938101872, 指向address的指针，指向xxx的指针], [7324055671294268046, 指向salary的指针, 指向999999的指针] ]
实际数据存储和索引进行分开存放，indices是数据存放在二维数组的位置，其他内容保持不变。这样就保证了Dictionary在添加新的键值对的时候是按照顺序进行依次存放的。当去读取dict内容的时候
>>> hash('salary') 7324055671294268046 >>> hash('salary') % 8 6
那么我就去读indices下标为6的这个值。这个值为2.
然后再去读entries里面，下标为2的这一行的数据，也就是salary对应的数据了。
新的这种方式，当我要插入新的数据的时候，始终只是往entries的后面添加数据，这样就能保证插入的顺序。当我们要遍历字典的Keys和Values的时候，直接遍历entries即可，里面每一行都是有用的数据，不存在跳过的情况，减少了遍历的个数。
老的方式，当二维数组有8行的时候，即使有效数据只有3行，但它占用的内存空间还是 8 * 24 = 192 byte。但使用新的方式，如果只有三行有效数据，那么entries也就只有3行，占用的空间为3 * 24 =72 byte，而indices由于只是一个一维的数组，只占用8 byte，所以一共占用 80 byte。内存占用只有原来的41%。
