我发现this excellent resource 讨论了python 字典和集合的内存使用情况，具体来说：
默认情况下，字典或集合的最小大小是 8（也就是说，如果你只记录 3 个值，python 仍然会分配 8 个元素）。在调整大小时，桶的数量增加了 4 倍，直到我们达到 50,000 个元素，之后大小增加了 2 倍。这给出了以下可能的尺寸，
16、64、256、1024、4096、16384、65536、131072、262144、...
请务必注意，调整大小可能会使哈希表变大或变小。也就是说，如果删除了足够多的哈希表元素，则可以缩小该表的大小。这是因为考虑到表 2/3 已满，使用自上次调整大小以来插入和删除条目的总数。但是，调整大小仅在插入期间发生。
但这是在 2014 年 9 月发布的，因此很可能在此之前的某个时间写成。这在最新版本的 Python 中仍然准确且相关吗？ (3.6+)
【问题讨论】：
标签： python python-3.x memory memory-management
在 CPython 中，这不再适用。字典实现的这个特定部分已经改变了几次，因为那里写的是这种情况。以this line 开头的评论就在GROWTH_FACTOR 的定义上方给出了一点历史。
/* GROWTH_RATE. Growth rate upon hitting maximum load.
* Currently set to used*3.
* This means that dicts double in size when growing without deletions,
* but have more head room when the number of deletions is on a par with the
* number of insertions. See also bpo-17563 and bpo-33205.
*
* GROWTH_RATE was set to used*4 up to version 3.2.
* GROWTH_RATE was set to used*2 in version 3.3.0
* GROWTH_RATE was set to used*2 + capacity/2 in 3.4.0-3.6.0.
*/
书中提供的信息在出版时已经过时了大约两年。
【讨论】：