MEASUREMENT
bench/collections/hashable.py
The script that produced the numbers in the article, and the record of the run. The file is read from the repository at build time — this is the code that was run, not a copy of it.
- Cited in
- /en/interview/python/builtin-collections
- How to run it
python3.11 bench/collections/basics.py python3.12 bench/collections/basics.py python3.13 bench/collections/basics.py python3.14 bench/collections/basics.py python3.13 bench/collections/cost.py python3.14 bench/collections/cost.py python3.11 bench/collections/hashable.py python3.12 bench/collections/hashable.py python3.13 bench/collections/hashable.py python3.14 bench/collections/hashable.py python3.13 bench/collections/build.py python3.14 bench/collections/build.py python3.11 bench/collections/practice.py python3.12 bench/collections/practice.py python3.13 bench/collections/practice.py python3.14 bench/collections/practice.py
The run below is recorded in Russian. It is a lab record, kept in the language it was written in; the numbers, the tables and the code read the same either way.
Record of the run
Замеры для урока «Встроенные коллекции»
| Скрипт | Что делает |
|---|---|
basics.py |
наблюдения без времени: дубли, хешируемость, порядок словаря и множества (множество строк при трёх разных PYTHONHASHSEED), размер контейнера на 1000 целых, сводка «что умеет каждый» |
cost.py |
цена x in коллекция на 10, 1 000 и 100 000 элементов и удаления из начала: list.pop(0) против deque.popleft() |
practice.py |
источник ответов двух практических задач урока |
hashable.py |
полный короткий пример урока: значение словаря может быть списком, ключ и элемент множества — нет |
build.py |
цена сценария «построить set из списка и проверить» против проверок по самому списку, 1 и 100 проверок |
python3.11 bench/collections/basics.py
python3.12 bench/collections/basics.py
python3.13 bench/collections/basics.py
python3.14 bench/collections/basics.py
python3.13 bench/collections/cost.py
python3.14 bench/collections/cost.py
python3.11 bench/collections/hashable.py
python3.12 bench/collections/hashable.py
python3.13 bench/collections/hashable.py
python3.14 bench/collections/hashable.py
python3.13 bench/collections/build.py
python3.14 bench/collections/build.py
python3.11 bench/collections/practice.py
python3.12 bench/collections/practice.py
python3.13 bench/collections/practice.py
python3.14 bench/collections/practice.py
Записи в runs/: без суффикса — CPython 3.13.7, остальные — с суффиксом
версии (3.11.15, 3.12.3, 3.14.7). Числа cost.py и build.py — этой машины
(2 ядра; build.py, hashable.py и разделы 6 basics.py сняты 14.10.2026 на
linux/x86_64). Отношения между формами — наблюдение этой конфигурации: они
зависят от размера и вида данных, версии и машины, и на своей машине их надо
мерить заново. CPython 3.15 (вышел 9 октября 2026) здесь не запускался.
Что получилось
Дубли. set оставляет разные элементы, dict.fromkeys — тоже, но в
порядке первого появления; в литерале словаря с повторённым ключом
побеждает последнее значение.
Хешируемость. Требование — к элементам множества и к ключам словаря, а
не к значениям: {"items": []} создаётся, а {[]: "x"} и {[1, 2]} падают
(hashable.py, на 3.11–3.14). Список и множество не могут быть ни элементом множества,
ни ключом словаря; кортеж может, но только если хешируемо всё, что в нём:
{(1, [2])} падает. frozenset — может. На 3.14 текст ошибки называет роль
объекта: cannot use 'list' as a set element (…).
Порядок. Словарь хранит порядок вставки; удалённый и вставленный снова
ключ уходит в конец. Множество из пяти строк при PYTHONHASHSEED = 1, 2, 3
напечаталось в трёх разных порядках — на всех четырёх версиях одинаково.
Множество маленьких целых часто печатается по возрастанию, потому что
hash(n) == n, но не всегда: {8, 1} печатается как {8, 1}.
Память на 1000 целых (сам контейнер, 3.13.7): list 8056 байт, tuple
8040, set 32984, dict 36952 — множество в 4,1 раза больше списка. На
3.14.7 кортеж — 8048.
x in коллекция, элемент последний (медианы, 3.13.7; в каждое число
входит цикл — пустой стоит 18,7 нс на шаг): на 10 элементах
список 119,5 нс против 35,2 у множества — но если элемент первый, список
находит его за 33,7 нс. На 1 000 — 9 690 нс против 44,9 (в 216 раз), на
100 000 — около миллисекунды против 79,4 нс. У множества и ключей словаря
время почти не зависит от размера.
Удаление из начала (50 000 удалений из 100 000, 3.13.7): list.pop(0) —
12 662 нс на удаление, deque.popleft() — 42,4, list.pop() с конца — 43,7.
Память и вид ключей (раздел 6, одинаково на 3.11–3.14): dict на 1000
ключей int — 36952 байта, на 1000 ключей str — 26032; set — 32984 в
обоих случаях. Записи словаря со строковыми ключами в CPython хранятся без
поля под хеш (PyDictUnicodeEntry в Include/internal/pycore_dict.h).
Построить множество ради проверки (build.py, медианы, 3.13.7, нс на
сценарий): на 10 элементах одна проверка по списку — 98,8, set(lst) плюс
одна проверка — 211,1; сто проверок — 8 499,6 против 1 962,7. На 1 000: одна
проверка — 4 638,7 против 7 926,6, сто — 596 511,4 против 10 674,0. Ради одной
проверки множество не окупилось, ради ста — окупилось.
Script
15 linesimport sys
print("PY", sys.version.split()[0])
d = {"items": []}
d["items"].append(1)
print('{"items": []} after append:', d)
print('{(1, 2): "ok"}:', {(1, 2): "ok"})
for text, make in [('{[]: "x"}', lambda: {[]: "x"}), ("{[1, 2]}", lambda: {[1, 2]})]:
try:
make()
except TypeError as e:
print(text, "-> TypeError:", e)