在Python中"hashable“是什么意思？

Question

我试着在互联网上搜索，但找不到hashable的意思。

当他们说对象是hashable或hashable objects是什么意思？

Answer 1

从Python glossary

如果一个对象的哈希值在其生命周期内永远不会改变(它需要一个__hash__()方法)，并且可以与其他对象进行比较(它需要一个__eq__()或__cmp__()方法)，那么它是hashable的。比较相等的Hashable对象必须具有相同的散列值。

Hashability使对象可用作字典键和集成员，因为这些数据结构在内部使用散列值。

Python的所有不可变的内置对象都是hashable的，而可变容器(如列表或字典)则不是。默认情况下，作为用户定义类的实例的对象是可散列的；它们都比较不相等，并且它们的散列值是它们的id()。

Answer 2

这里的所有答案都很好地解释了python中的hashable对象，但我认为人们需要首先理解术语哈希。

high 是计算机科学中的一个概念，用于创建高性能的伪随机访问数据结构，其中大量数据将被快速存储和访问。

例如，如果您有10,000个电话号码，并且希望将它们存储在一个数组中(数组是一种连续的数据结构，将数据存储在连续的内存位置中，并提供随机访问)，但您可能没有所需的连续内存位置。

因此，您可以使用大小为100的数组，并使用散列函数将一组值映射到相同的索引，这些值可以存储在一个链表中。这提供了类似于数组的性能。

现在，哈希函数可以简单地将数字除以数组的大小，并将余数作为索引。

有关详细信息，请参阅https://en.wikipedia.org/wiki/Hash_function

这里有另一个很好的参考：http://interactivepython.org/runestone/static/pythonds/SortSearch/Hashing.html

Answer 3

任何不可变的东西(可变的意思，可能会改变)都可以被散列。除了要查找的散列函数之外，如果一个类有散列函数，则通过例如。dir(tuple)并查找__hash__方法，下面是一些示例

#x = hash(set([1,2])) #set unhashable
x = hash(frozenset([1,2])) #hashable
#x = hash(([1,2], [2,3])) #tuple of mutable objects, unhashable
x = hash((1,2,3)) #tuple of immutable objects, hashable
#x = hash()
#x = hash({1,2}) #list of mutable objects, unhashable
#x = hash([1,2,3]) #list of immutable objects, unhashable

不可变类型的列表：

int, float, decimal, complex, bool, string, tuple, range, frozenset, bytes

可变类型的列表：

list, dict, set, bytearray, user-defined classes