python（如 cpython 3.11+）会对函数内固定的字典字面量做部分编译期优化（如 build_const_key_map），但仍每次调用时重建字典对象，并非真正复用；对高频调用函数，应将字典提升为模块级常量以避免重复构造开销。
在 Python 中，看似“不变”的字典字面量（如 {"val1": "newval1", "val2": "newval2"}）写在函数体内时，并不会被自动缓存或复用。尽管现代 CPython（≥3.11）引入了 BUILD_CONST_KEY_MAP 字节码指令来优化键值对全为常量的字典构建（相比旧版的逐条 STORE_SUBSCR 更高效），但该优化仅作用于构建过程，而非对象生命周期——每次调用函数时，仍会创建一个全新的 dict 实例。
可通过 dis.dis() 验证：
import dis
def check_map(val):
value_map = {"val1": "newval1", "val2": "newval2", "val3": "newval3"}
return value_map.get(val, val)
dis.dis(check_map)输出中可见：
10 BUILD_CONST_KEY_MAP 3 # 用常量键/值高效构建（CPython 3.11+ 特性） 12 STORE_FAST 1 (value_map) # 但结果仍是新对象，存入局部变量
⚠️ 注意：
立即学习“Python免费学习笔记（深入）”；
- BUILD_CONST_KEY_MAP 仅适用于所有键和值均为编译期常量的字典（无变量、无表达式、无函数调用）；一旦含动态内容（如 {x: "a"}），即退化为传统构建方式。
- 字典对象本身不可哈希、不可缓存，CPython 不会跨调用复用它（区别于字符串、小整数等驻留对象）。
- 每次新建 dict 涉及内存分配、哈希表初始化等开销，在高频场景（如循环内、Web 请求处理）下可能成为瓶颈。
✅ 推荐做法：将真正不变的映射提升为模块级常量（使用大写命名惯例，明确语义）：
# ✅ 推荐：模块级常量字典（仅创建一次）
VALUE_MAP = {
"val1": "newval1",
"val2": "newval2",
"val3": "newval3"
}
def check_map(val):
return VALUE_MAP.get(val, val) # 直接复用，零构造开销此方式不仅消除运行时构造成本，还提升可读性与可测试性（例如可单独导入、断言其内容）。若需线程安全的不可变语义，还可进一步封装为 types.MappingProxyType(VALUE_MAP)。
总结：Python 的“常量字典”是语法糖级优化，非运行时缓存。追求性能与清晰性，请始终优先使用模块级常量字典 —— 简单、高效、符合 Pythonic 哲学。
