从Python 3.6开始，字典是按插入顺序排序的。这被描述为CPython实现细节，而不是语言特性。文档中指出：
新的字典实现在保留元素顺序的同时，性能比旧实现更好。
dict()现在采用了PyPy所开创的“紧凑”表示法。与Python 3.5相比，新的dict()的内存使用率降低了20%至25%。PEP 468（保留函数中**kwargs的顺序）也是通过这种方式实现的。这种新实现的有序性被认为是一种实现细节，不应依赖它（这可能会在未来改变，但希望在更改语言规范以要求所有当前和未来的Python实现都具有有序语义之前，在语言中保留这种新的dict实现数个版本；这也有助于保持向后兼容性，以便与仍然存在随机迭代顺序的旧版本语言（例如Python 3.5）保持兼容）。 （由INADA Naoki在issue 27350中提供。最初的想法由Raymond Hettinger建议。）
2017年12月更新：Python 3.7 保证 dict 保留插入顺序。
Python 3.6+版本中的字典是按插入顺序排序[1]。
对于Python的CPython实现，从Python 3.6开始，字典会记住插入的顺序。然而，在Python 3.6中，这被认为是一个实现细节；如果你想要在其他Python实现中（以及其它有序行为[1]）保证插入顺序，你需要使用
OrderedDict。从Python 3.7开始，这是一项保证的语言特性，不再仅仅是一个实现细节。GvR在python-dev邮件中的声明：
让它变成现实吧。“字典保持插入顺序”就是规则。谢谢！
这意味着你可以依赖这一点。如果其他Python实现希望成为Python 3.7的符合实现，它们也必须提供一个插入顺序的字典。
第一个数组 dk_entries 保存了字典中按插入顺序排列的条目 (类型为 PyDictKeyEntry)。为了保持顺序，这是一个只追加的数组，新项目总是在末尾插入（插入顺序）。
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 中的位置的值）。该数组作为哈希表。当键被哈希时，它会导致存储在 dk_indices 中的索引之一，并且通过对 dk_entries 进行索引来获取相应的条目。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（在32位/64位构建上从类型 int8_t（1字节）到 int32_t/int64_t（4/8字节）不等）。
dk_size的PyDictKeyEntry稀疏数组；不幸的是，由于该数组不允许超过2/3 * dk_size的空间被使用出于性能原因，这也导致了大量的空白空间（而且空白空间仍然具有PyDictKeyEntry大小）。intX_t（X取决于字典大小）的稀疏数组，其空间使用率为2/3 * dk_size。空白空间从PyDictKeyEntry类型变成了intX_t类型。PyDictKeyEntry类型的稀疏数组比用于存储int的稀疏数组更加占用内存。
如果您感兴趣，可以查看Python-Dev上关于此功能的完整对话，这是一个不错的阅读材料。
在 Raymond Hettinger 最初的提案中，可以看到使用的数据结构的可视化，这捕捉了这个想法的要点。
For example, the dictionary:
d = {'timmy': 'red', 'barry': 'green', 'guido': 'blue'}is currently stored as [keyhash, key, value]:
entries = [['--', '--', '--'], [-8522787127447073495, 'barry', 'green'], ['--', '--', '--'], ['--', '--', '--'], ['--', '--', '--'], [-9092791511155847987, 'timmy', 'red'], ['--', '--', '--'], [-6480567542315338377, 'guido', 'blue']]Instead, the data should be organized as follows:
indices = [None, 1, None, None, None, 0, None, 2] entries = [[-9092791511155847987, 'timmy', 'red'], [-8522787127447073495, 'barry', 'green'], [-6480567542315338377, 'guido', 'blue']]
如您现在可以看到的那样，在原始提案中，很多空间基本上是空着的，以减少冲突并使查找更快。采用新方法，您可以通过将稀疏性移到索引所需的位置来减少所需的内存。
entries列表会被调整大小吗？还是保留空白位置？或者定期进行压缩？ - njzk2-2的DKIX_DUMMY，在entry数组中的条目也会被替换为NULL。当执行插入操作时，新值将追加到entries数组中。还没有确定，但很确定当索引填满超过2/3的阈值时，会执行重新调整大小操作。如果存在许多DUMMY条目，则可能会导致缩小而不是增长。 - Dimitris Fasarakis Hilliardd = {i:i for i in range(100)}创建一个字典，并且您使用.pop将所有项目弹出而未插入任何内容，则其大小不会改变。当您再次添加内容时，例如 d[1] = 1，适当的大小将被计算并且字典会调整大小。 - Dimitris Fasarakis Hilliarddict有序”的概括性陈述，因为在dict的意义上，其不像OrderedDict那样是有序的。 显著的问题是相等性。 dict具有顺序不敏感的==，而OrderedDict则具有顺序敏感的==。将OrderedDict转储并将dict更改为现在具有顺序敏感比较可能会导致旧代码出现很多问题。 我猜想关于OrderedDict唯一可能发生变化的事情就是它的实现。 - Dimitris Fasarakis Hilliard更新：
Guido van Rossum在邮件列表中宣布，从Python 3.7开始，所有Python实现中的dict都必须保留插入顺序。
move_to_end方法并且其相等性是有序敏感的：https://docs.python.org/3/library/collections.html#collections.OrderedDict。请参见Jim Fasarakis Hilliard答案的说明。 - fjsj我想要参与上面的讨论，但是没有足够的声望来评论。
Python 3.8 包括在字典上使用 reversed() 函数（从而消除了与OrderedDict的另一个差异）。
现在可以使用 reversed() 按反向插入顺序迭代字典和 dictviews。（由 Rémi Lapeyre 在 bpo-33462 中贡献。） 查看 Python 3.8 的新特性
我没有看到有关等号运算符或其他OrderedDict功能的提及，因此它们仍然不完全相同。
从 3.7 版本开始：字典的顺序保证与插入顺序相同。这个行为是自 CPython 3.6 开始的一项实现细节。
**kwargs保留顺序特性的PEP时提出的问题，因此所使用的措辞是委婉的：函数签名中的**kwargs现在保证是一个保留插入顺序的“映射”。他们使用了术语“映射”，以避免强制其他实现使字典有序（并在内部使用OrderedDict），并作为一种信号表明这不应该依赖于字典没有排序这一事实。 - Dimitris Fasarakis Hilliard