Python字典和集合内存分配

I found 这个优秀的资源 https://www.safaribooksonline.com/library/view/high-performance-python/9781449361747/ch04.html讨论 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为 8（也就是说，如果您只存储 3 个值，Python 仍会分配 8 个元素）。调整大小时，存储桶的数量会增加 4 倍，直到达到 50,000 个元素，之后大小会增加 2 倍。这给出了以下可能的尺寸，

16, 64, 256, 1024, 4096, 16384, 65536, 131072, 262144, ...

需要注意的是，调整大小可能会使哈希表变大或变小。也就是说，如果删除哈希表中足够多的元素，则可以缩小该表的大小。这是因为考虑到表已满 2/3，使用了自上次调整大小以来插入和删除的条目总数。但是，调整大小仅在插入期间发生。

但这篇文章发表于 2014 年 9 月，因此很可能是在此之前的某个时间写的。这在最新版本的 Python 中仍然准确且相关吗？ (3.6+)

在 CPython 中，情况不再如此。自从那里写的内容以来，字典实现的这个特定部分已经改变了几次。评论开始于这条线 https://github.com/python/cpython/blob/e42b705188271da108de42b55d9344642170aa2b/Objects/dictobject.c#L398就在定义之上GROWTH_FACTOR提供了一些历史。

/* 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。