Python 在内存中存储bytearray字符串

我们有大量长度可变的Python bytearray字符串需要保留在内存中。Wrt raw performance，Python字典是对bytearray字符串进行只读随机访问的最有效内存存储吗？字典键可以是整数或字符串。如果没有，什么更好？

这完全取决于您打算如何访问它们。如果您只想遍历它们，请将它们放入

列表中。如果要按键搜索，请使用
dict
。无论您使用什么，您已经为所有的
字节数组
支付了空间，列表

、

dict

或其他内容之间的差异可能很小。列表将使用500000个引用，每个引用4字节=2MB，A

dict

可能是它的几倍。

用于哪种访问？顺序？使用适合您需要的访问类型的数据结构（例如，将无序键映射到值的DICT）。除非你描述你需要什么操作，否则要求“最高效”是没有意义的。我不怀疑你会从内存中的dict获得更快的原始速度，因为它就在这个过程中。Redis的优点/开销是让您可以通过复制和锁定作为服务（通过套接字）进行共享访问。这就像把一根锋利的棍子比作瑞士军队knife@jdi问题修改为随机访问。我认为基思的答案仍然正确。如果您只是在寻找纯粹的访问速度，那么python内置的数据结构将是最快的。除了原始速度，您还需要从这个数据结构中获得什么？没有什么？然后按照基思的答案回答。问题修改为说访问是随机的。随机的是什么？如果您的

bytearray

s从1到N编号，并按编号访问，则使用

列表

。如果它们有字符串名（或其他不透明标记），请使用

dict

。或者是别的什么？看看@KeithRandall刚才说的：dict key:value access是摊销的O（1），这意味着对于非常大的集合来说，单个密钥访问实际上不是O（1），而是许多访问操作的平均值。如果您可以使用索引访问列表中的bytearray（无需任何额外的查找来确定正确的索引位置），那么这将比dict快，绝对比Redis快。为了进一步添加到@Nisan.H，基本上您需要描述您的实际数据结构需求，以获得具体的答案。否则，这些只是选项。感谢您的输入。dict通常是我的首选，但在这种情况下，我想使用bytearray字符串进行双重检查，因为速度很重要。