为什么Python2.7 dict比Python3 dict使用更多空间？

我读过关于雷蒙德·赫廷格的新方法 https://mail.python.org/pipermail/python-dev/2012-December/123028.html实施的紧凑词典 https://docs.python.org/3/whatsnew/3.6.html#whatsnew36-compactdict。这解释了为什么 Python 3.6 中的字典比 Python 2.7-3.5 中的字典使用更少的内存。然而，Python 2.7 和 3.3-3.5 字典中使用的内存似乎存在差异。测试代码：

import sys

d = {i: i for i in range(n)}
print(sys.getsizeof(d))

• Python 2.7：12568
• Python 3.5：6240
• Python 3.6：4704

如前所述，我了解 3.5 到 3.6 之间的节省，但很好奇 2.7 到 3.5 之间节省的原因。

事实证明这是一条红鲱鱼。增加字典大小的规则在 cPython 2.7 - 3.2 和 cPython 3.3 之间发生了变化，在 cPython 3.4 中又发生了变化（尽管此更改仅在发生删除时适用）。我们可以使用以下代码来确定字典何时扩展：

import sys

size_old = 0
for n in range(512):
    d = {i: i for i in range(n)}
    size = sys.getsizeof(d)
    if size != size_old:
        print(n, size_old, size)
    size_old = size

Python 2.7：

(0, 0, 280)
(6, 280, 1048)
(22, 1048, 3352)
(86, 3352, 12568)

Python 3.5

0 0 288
6 288 480
12 480 864
22 864 1632
44 1632 3168
86 3168 6240

Python 3.6：

0 0 240
6 240 368
11 368 648
22 648 1184
43 1184 2280
86 2280 4704

请记住，字典在达到 2/3 满时会调整大小，我们可以看到 cPython 2.7 字典实现在扩展时大小会增加四倍，而 cPython 3.5/3.6 字典实现大小仅增加一倍。

这在评论中进行了解释字典源代码 https://github.com/python/cpython/blob/master/Objects/dictobject.c#L401:

/* GROWTH_RATE. Growth rate upon hitting maximum load.
 * Currently set to used*2 + capacity/2.
 * 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.
 * Raising this to used*4 doubles memory consumption depending on the size of
 * the dictionary, but results in half the number of resizes, less effort to
 * resize.
 * GROWTH_RATE was set to used*4 up to version 3.2.
 * GROWTH_RATE was set to used*2 in version 3.3.0
 */