以下是回答原始的第一个问题：

在Python 3.6中，我应该使用dict还是OrderedDict？

我认为文档中的这句话已经足以回答你的问题：

这个新实现的保持顺序的方面被认为是一个实施细节，不应该依赖于它

dict并没有明确表示它是一个有序的集合，因此如果你想保持一致性并不依赖新实现的副作用，你应该坚持使用OrderedDict。

让您的代码更加具有未来性：）

这里有一个关于这个问题的辩论。

编辑：Python 3.7将保持其作为一个特性，请参阅

Python 3.6+版本中的字典是否有序？

它们是按插入顺序排序[1]的。

截至Python 3.6版本，对于Python的CPython实现来说，字典记住了插入的顺序。但是在Python 3.6中，这被认为是一个实现细节；如果您想要跨Python（以及其他有序行为[1]）的实现保证的插入顺序，您需要使用OrderedDict。

从Python 3.7开始，这是一种确保的语言特性，而不仅仅是实现细节。GvR在一条python-dev信息中说：

使它成为实际情况。“字典保持插入顺序”是规定。感谢!

这只是意味着您可以信赖它。如果其他Python实现希望成为符合Python 3.7的实现，他们也必须提供一个插入排序的字典。

Python 3.6字典实现如何比旧版本更快且保留元素顺序？

基本上是通过保留两个数组。

• 第一个数组dk_entries按照插入顺序保存字典的条目（类型为PyDictKeyEntry）。通过始终在末尾插入新项（插入顺序），实现了保留顺序。

• 第二个数组dk_indices保存了dk_entries数组的索引（即，指示相应条目在dk_entries中位置的值）。这个数组充当哈希表。当一个键被哈希时，它会导致dk_indices中存储的索引之一，然后通过索引dk_entries检索相应的条目。由于只保留索引，因此此数组的类型取决于字典的整体大小（从类型为int8_t（1字节）到int32_t / int64_t（4 / 8字节）在32 / 64位构建上）。

在之前的实现中，需要分配一个类型为PyDictKeyEntry且大小为dk_size 的稀疏数组；不幸的是，由于出于性能原因，这个数组最多只能被填充到2/3 * dk_size以免出现很多的空间（并且空间大小仍然为PyDictKeyEntry大小）。

现在不再这样，只储存必需条目(插入的那些)，并且维护一个类型为intX_t（X取决于字典大小）并填充为 2/3 * dk_size 的稀疏数组。空闲空间已从PyDictKeyEntry更改为intX_t。

因此，很明显，创建类型为PyDictKeyEntry 的稀疏数组比用于存储整数的稀疏数组内存需求更高。

如果感兴趣的话，您可以在Python-Dev上看到关于此特性的完整对话，它是一篇不错的阅读。

在由Raymond Hettinger提出的原始提案中，可以看到使用的数据结构的可视化，以捕捉该想法的要点。

例如，字典:

d = {'timmy': 'red', 'barry': 'green', 'guido': 'blue'}

当前存储为[keyhash，key，value]：

entries = [['--', '--', '--'],
           [-8522787127447073495, 'barry', 'green'],
           ['--', '--', '--'],
           ['--', '--', '--'],
           ['--', '--', '--'],
           [-9092791511155847987, 'timmy', 'red'],
           ['--', '--', '--'],
           [-6480567542315338377, 'guido', 'blue']]

相反，数据应如下组织:

indices =  [None, 1, None, None, None, 0, None, 2]
entries =  [[-9092791511155847987, 'timmy', 'red'],
            [-8522787127447073495, 'barry', 'green'],
            [-6480567542315338377, 'guido', 'blue']]

正如您现在可以直观地看到的那样，在原始提案中，很多空间实际上是空闲的，以减少冲突并加快查找速度。通过新的方法，通过将稀疏性移动到真正需要的位置中，也就是索引中，可以减少所需的内存。

_{[1]：我说“插入有序”而不是“有序”，因为存在有序字典（OrderedDict），“有序”暗示具有`dict`对象*不提供*的其他行为。 OrderedDict是可逆的，提供有序敏感的方法和主要是提供有序敏感的相等测试（`==`，`!=`）。目前，dicts不提供任何这些行为/方法。}

<sub>[2]：新的字典实现以更紧凑的设计更好地执行内存方面；这是主要的好处。从速度上看，差别并不那么明显，有些地方，新字典可能会在（例如键查找）引入轻微的回归，而在其他方面（迭代和调整大小）可能会出现性能提升。


总的来说，在实际情况下，字典的性能由于引入了紧凑性而提高了。</sub>