是的，字典将存储在过程存储器中。因此，如果它变得足够大，以至于系统RAM中没有足够的空间，那么当系统开始在磁盘之间来回交换内存时，您可能会看到速度显着下降。
其他人则说，几百万件物品应该不会造成问题。我不确定。dict开销本身（在计算键和值占用的内存之前）非常重要。对于Python 2.6或更高版本，sys.getsizeof提供了有关各种Python结构占用多少RAM的一些有用信息。从64位OS X机器上的Python 2.6获得一些快速结果：
>>> from sys import getsizeof
>>> getsizeof(dict((n, 0) for n in range(5462)))/5462.
144.03368729403149
>>> getsizeof(dict((n, 0) for n in range(5461)))/5461.
36.053470060428495
因此，dict开销在此计算机上的每一项的36个字节与每项的144个字节之间变化（确切值取决于字典内部哈希表的填充程度；这里5461 = 2 ** 14 // 3是阈值之一内部哈希表已放大）。那是在增加字典项目本身的开销之前；如果它们都是短字符串（比如说6个字符或更少），那么每一项仍会增加另一个== 80字节（如果许多不同的键共享相同的值，则可能会更少）。
因此，它不会采取 的是 典型的机器上几百万字典项排RAM。
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