Что такое хешируемый объект python
Что означает «хэшируемый» в Python?
Я пытался найти в Интернете, но не смог найти значение hashable.
6 ответов
В python это означает, что объект может быть членом множеств для возврата индекса. То есть они имеют уникальную личность / идентификатор.
Например, в питоне 3.3:
Списки структуры данных не являются хэшируемыми, но кортежи структуры данных являются хэшируемыми.
Все ответы здесь имеют хорошее рабочее объяснение хэшируемых объектов в python, но я считаю, что нужно сначала понять термин хеширование.
Например, если у вас есть 10 000 телефонных номеров, и вы хотите сохранить их в массиве (который представляет собой последовательную структуру данных, которая хранит данные в смежных местах памяти и обеспечивает произвольный доступ), но у вас может не быть необходимого количества непрерывных данных. места памяти.
Таким образом, вместо этого вы можете использовать массив размером 100 и использовать хеш-функцию для сопоставления набора значений с одинаковыми индексами, и эти значения можно сохранить в связанном списке. Это обеспечивает производительность, аналогичную массиву.
Теперь хеш-функция может быть такой простой, как деление числа на размер массива и взятие остатка в качестве индекса.
Список неизменяемых типов:
Список изменяемых типов:
В моем понимании, согласно глоссарию Python, когда вы создаете экземпляр объектов, которые можно хэшировать, неизменяемое значение также вычисляется в соответствии с членами или значениями экземпляра. Например, это значение может быть использовано в качестве ключа в dict, как показано ниже:
Мы можем обнаружить, что хеш-значения tuple_a и tuple_c одинаковы, поскольку они имеют одинаковые члены. Когда мы используем tuple_a в качестве ключа в dict_a, мы можем обнаружить, что значение dict_a [tuple_c] одинаково, что означает, что, когда они используются в качестве ключа в dict, они возвращают одно и то же значение, потому что хэш-значения то же самое. Для тех объектов, которые не являются хэшируемыми, метод hash определен как None:
Я предполагаю, что это значение хеша вычисляется при инициализации экземпляра, а не динамически, поэтому только неизменяемые объекты могут быть хэшируемыми. Надеюсь это поможет.
Позвольте мне привести вам рабочий пример для понимания хэшируемых объектов в python. Для этого примера я беру 2 кортежа. Каждое значение в кортеже имеет уникальное значение хеша, которое никогда не меняется в течение жизни. Таким образом, на основании этого имеет значение сравнение двух кортежей. Мы можем получить хеш-значение элемента кортежа, используя Id ().
Что означает «хэшируемый» в Python?
Я попытался найти в интернете, но не смог найти значение hashable.
Когда они говорят, что объекты hashable или hashable objects что это значит?
Объект является хешируемым, если у него есть хеш-значение, которое никогда не изменяется в течение его времени жизни (ему нужен __hash__() метод), и его можно сравнить с другими объектами (ему нужен метод __eq__() или __cmp__() ). Хэшируемые объекты, которые сравниваются равными, должны иметь одинаковое хеш-значение.
Hashability делает объект пригодным для использования в качестве ключа словаря и члена набора, потому что эти структуры данных используют значение хеша внутри.
Все ответы здесь имеют хорошее рабочее объяснение хэшируемых объектов в python, но я считаю, что нужно сначала понять термин хеширование.
Например, если у вас есть 10 000 телефонных номеров, и вы хотите сохранить их в массиве (который представляет собой последовательную структуру данных, которая хранит данные в смежных местах памяти и обеспечивает произвольный доступ), но у вас может не быть необходимого количества непрерывных данных. места памяти.
Таким образом, вместо этого вы можете использовать массив размером 100 и использовать хеш-функцию для сопоставления набора значений с одинаковыми индексами, и эти значения можно сохранить в связанном списке. Это обеспечивает производительность, аналогичную массиву.
Теперь хеш-функция может быть такой простой, как деление числа на размер массива и взятие остатка в качестве индекса.
Все, что не является изменчивым (изменяемое означает, что может измениться) может быть хешировано. Помимо хеш-функции, которую нужно искать, например, в классе. dir(tuple) и ищем __hash__ метод, вот несколько примеров
Список неизменяемых типов:
Список изменяемых типов:
В моем понимании, согласно глоссарию Python, когда вы создаете экземпляр объектов, которые можно хэшировать, неизменяемое значение также вычисляется в соответствии с членами или значениями экземпляра. Например, это значение может быть использовано в качестве ключа в dict, как показано ниже:
мы можем обнаружить, что хеш-значения tuple_a и tuple_c одинаковы, поскольку они имеют одинаковые члены. Когда мы используем tuple_a в качестве ключа в dict_a, мы можем обнаружить, что значение dict_a [tuple_c] одинаково, что означает, что, когда они используются в качестве ключа в dict, они возвращают одно и то же значение, потому что значения хеша тот же самый. Для тех объектов, которые не являются хэшируемыми, хэш метода определен как None:
Я предполагаю, что это значение хеша вычисляется при инициализации экземпляра, а не динамически, поэтому только неизменяемые объекты могут быть хэшируемыми. Надеюсь это поможет.
Позвольте мне привести вам рабочий пример для понимания хэшируемых объектов в python. Для этого примера я беру 2 кортежа. Каждое значение в кортеже имеет уникальное значение хеша, которое никогда не меняется в течение жизни. Таким образом, на основании этого имеет значение сравнение двух кортежей. Мы можем получить хеш-значение элемента кортежа, используя Id ().
В python это означает, что объект может быть членом множеств для возврата индекса. То есть они имеют уникальную личность / идентификатор.
например, в питоне 3.3:
Списки структуры данных не являются хэшируемыми, но кортежи структуры данных являются хэшируемыми.
Hashable = может хэшироваться.
Когда я запускаю хэш (‘Python’) в Python 3, я получаю 5952713340227947791 в результате. Различные версии Python могут свободно изменять базовую хеш-функцию, поэтому вы, скорее всего, получите другое значение. Важно то, что, несмотря на то, что сейчас я много раз запускаю хэш (‘Python’), я всегда получаю один и тот же результат с одной и той же версией Python.
Но hash (‘Java’) возвращает 1753925553814008565. Поэтому, если объект, который я хэширую, изменяется, то и результат изменяется. С другой стороны, если объект, который я хэширую, не изменяется, то результат остается прежним.
Ну, например, словари Python требуют, чтобы ключи были неизменяемыми. То есть ключи должны быть объектами, которые не меняются. Строки являются неизменяемыми в Python, как и другие основные типы (int, float, bool). Кортежи и заморозки также неизменны. Списки, с другой стороны, не являются неизменяемыми (то есть они изменяемы), потому что вы можете изменить их. Точно так же, слова изменчивы.
Поэтому, когда мы говорим, что что-то хэшируемо, мы имеем в виду, что оно неизменно. Если я попытаюсь передать изменяемый тип в функцию hash (), произойдет сбой:
Что означает «хэшируемый» в Python?
Я попробовал поиск в Интернете, но не смог найти значение hashable.
Объект hashable, если он имеет значение хэша, которое никогда не изменяется в течение его жизненного цикла (ему нужен метод __hash__() ), и его можно сравнить с другими объектами (ему нужен метод __eq__() или __cmp__() ). Объекты Hashable, которые сравниваются равными, должны иметь одно и то же значение хэш-функции.
Hashability позволяет использовать объект как ключ словаря и член набора, поскольку эти структуры данных используют внутреннее значение хэша.
Все ответы здесь содержат хорошее рабочее объяснение хешируемых объектов в python, но я считаю, что нужно сначала понимать термин Хейшинг.
Хеширование – это концепция в информатике, которая используется для создания высокопроизводительных структур псевдослучайного доступа, где необходимо хранить и получать большой объем данных.
Например, если у вас есть 10 000 телефонных номеров, и вы хотите сохранить их в массиве (который представляет собой последовательную структуру данных, которая хранит данные в смежных ячейках памяти и обеспечивает произвольный доступ), но у вас может не быть требуемого количества смежных памяти.
Таким образом, вы можете вместо этого использовать массив размером 100 и использовать хеш-функцию для сопоставления набора значений с одинаковыми индексами, и эти значения могут быть сохранены в связанном списке. Это обеспечивает производительность, аналогичную массиву.
Теперь хэш-функция может быть такой же простой, как деление числа с размером массива и принятие остатка в качестве индекса.
Список неизменяемых типов:
Список изменяемых типов:
В моем понимании в соответствии с глоссарием Python, когда вы создаете экземпляр объектов, хешируемых, неизменное значение также вычисляется в соответствии с членами или значениями экземпляра.
Например, это значение затем можно использовать в качестве ключа в dict, как показано ниже:
мы можем найти, что хэш-значение tuple_a и tuple_c одинаково, поскольку они имеют одинаковые элементы.
Когда мы используем tuple_a в качестве ключа в dict_a, мы можем обнаружить, что значение для dict_a [tuple_c] одинаков, а это значит, что, когда они используются как ключ в dict, они возвращают одно и то же значение, поскольку значения хэша тоже самое.
Для тех объектов, которые не хешируются, метод хеш определяется как None:
Я предполагаю, что это значение хэша вычисляется при инициализации экземпляра, а не динамическим способом, поэтому только неизменяемые объекты хешируются. Надеюсь, это поможет.
В python это означает, что объект может быть членом множеств, чтобы вернуть индекс. То есть они имеют уникальный идентификатор /id.
например, в python 3.3:
Списки структуры данных не являются хешируемыми, но структура данных Кортежи являются хешируемыми.
Позвольте мне привести рабочий пример для понимания хешируемых объектов в python. Я беру 2 Tuples для этого примера. Каждое значение в кортеже имеет уникальное значение хеша, которое никогда не изменяется в течение его жизни. Поэтому, основываясь на этом, имеет значение, выполняется сравнение между двумя кортежами. Мы можем получить хэш-значение элемента кортежа, используя Id().
Python и теория множеств
В Python есть очень полезный тип данных для работы с множествами – это set. Об этом типе данных, примерах использования, и небольшой выдержке из теории множеств пойдёт речь далее.
Следует сразу сделать оговорку, что эта статья ни в коем случае не претендует на какую-либо математическую строгость и полноту, скорее это попытка доступно продемонстрировать примеры использования множеств в языке программирования Python.
Множество
Множество – это математический объект, являющийся набором, совокупностью, собранием каких-либо объектов, которые называются элементами этого множества. Или другими словами:
Множество – это не более чем неупорядоченная коллекция уникальных элементов.
Что значит неупорядоченная? Это значит, что два множества эквивалентны, если содержат одинаковые элементы.
Элементы множества должны быть уникальными, множество не может содержать одинаковых элементов. Добавление элементов, которые уже есть в множестве, не изменяет это множество.
Множества, состоящие из конечного числа элементов, называются конечными, а остальные множества – бесконечными. Конечное множество, как следует из названия, можно задать перечислением его элементов. Так как темой этой статьи является практическое использование множеств в Python, то я предлагаю сосредоточиться на конечных множествах.
Множества в Python
Множество в Python можно создать несколькими способами. Самый простой – это задать множество перечислением его элементов в фигурных скобках:
Единственное ограничение, что таким образом нельзя создать пустое множество. Вместо этого будет создан пустой словарь:
Для создания пустого множества нужно непосредственно использовать set() :
Также в set() можно передать какой-либо объект, по которому можно проитерироваться (Iterable):
Ещё одна возможность создания множества – это использование set comprehension. Это специальная синтаксическая конструкция языка, которую иногда называют абстракцией множества по аналогии с list comprehension (Списковое включение).
Хешируемые объекты
Существует ограничение, что элементами множества (как и ключами словарей) в Python могут быть только так называемые хешируемые (Hashable) объекты. Это обусловлено тем фактом, что внутренняя реализация set основана на хеш-таблицах. Например, списки и словари – это изменяемые объекты, которые не могут быть элементами множеств. Большинство неизменяемых типов в Python (int, float, str, bool, и т.д.) – хешируемые. Неизменяемые коллекции, например tuple, являются хешируемыми, если хешируемы все их элементы.
Объекты пользовательских классов являются хешируемыми по умолчанию. Но практического смысла чаще всего в этом мало из-за того, что сравнение таких объектов выполняется по их адресу в памяти, т.е. невозможно создать два «равных» объекта.
Скорее всего мы предполагаем, что объекты City(«Moscow») должны быть равными, и следовательно в множестве cities должен находиться один объект.
Этого можно добиться, если определить семантику равенства для объектов класса City :
Чтобы протокол хеширования работал без явных и неявных логических ошибок, должны выполняться следующие условия:
Свойства множеств
Тип set в Python является подтипом Collection (про коллекции), из данного факта есть три важных следствия:
Принадлежность множеству
Мощность множества
Мощность множества – это характеристика множества, которая для конечных множеств просто означает количество элементов в данном множестве. Для бесконечных множеств всё несколько сложнее.
Перебор элементов множества
Как уже было отмечено выше, множества поддерживают протокол итераторов, таким образом любое множество можно использовать там, где ожидается iterable-объект.
Отношения между множествами
Между множествами существуют несколько видов отношений, или другими словами взаимосвязей. Давайте рассмотрим возможные отношения между множествами в этом разделе.
Равные множества
Тут всё довольно просто – два множества называются равными, если они состоят из одних и тех же элементов. Как следует из определения множества, порядок этих элементов не важен.
Непересекающиеся множества
Если два множества не имеют общих элементов, то говорят, что эти множества не пересекаются. Или другими словами, пересечение этих множеств является пустым множеством.
Подмножество и надмножество
Подмножество множества S – это такое множество, каждый элемент которого является также и элементом множества S. Множество S в свою очередь является надмножеством исходного множества.
Пустое множество является подмножеством абсолютно любого множества.
Само множество является подмножеством самого себя.
Операции над множествами
Рассмотрим основные операции, опредяляемые над множествами.
Объединение множеств
Объединение множеств – это множество, которое содержит все элементы исходных множеств. В Python есть несколько способов объединить множества, давайте рассмотрим их на примерах.
Добавление элементов в множество
Пересечение множеств
Пересечение множеств – это множество, в котором находятся только те элементы, которые принадлежат исходным множествам одновременно.
Разность множеств
Разность двух множеств – это множество, в которое входят все элементы первого множества, не входящие во второе множество.
Удаление элементов из множества
Симметрическая разность множеств
Симметрическая разность множеств – это множество, включающее все элементы исходных множеств, не принадлежащие одновременно обоим исходным множествам. Также симметрическую разность можно рассматривать как разность между объединением и пересечением исходных множеств.
Заключение
Я надеюсь, мне удалось показать, что Python имеет очень удобные встроенные средства для работы с множествами. На практике это часто позволяет сократить количество кода, сделать его выразительнее и легче для восприятия, а следовательно и более поддерживаемым. Я буду рад, если у вас есть какие-либо конструктивные замечания и дополнения.
Использование функции hash() в Python
Базовый синтаксис hash()
Эта функция принимает неизменяемый объект Python и возвращает хеш-значение этого объекта.
Помните, что значение хеш-функции зависит от хеш-функции (из __hash__() ), которую hash() вызывает изнутри. Эта хеш-функция должна давать почти случайное распределение.
Итак, почему мы хотим, чтобы хеш-функция так сильно рандомизировала свои значения? Это потому, что мы хотим, чтобы хеш-функция отображала почти каждый ключ в уникальное значение.
Если ваши значения распределены случайным образом, будет очень мало шансов, что два разных ключа будут сопоставлены с одним и тем же значением, что мы и хотим.
Теперь давайте посмотрим на используемую функцию hash() для простых объектов, таких как целые числа, числа с плавающей запятой и строки.
Использование и примеры
Как видите, целые числа имеют то же хеш-значение, что и их исходное значение. Но значения, очевидно, разные для объектов типа float и string.
Теперь будет небезопасно, если один и тот же объект (кроме целых чисел и чисел с плавающей запятой) всегда имеет одно и то же хеш-значение. Итак, если вы снова запустите приведенный выше фрагмент, вы заметите другие значения.
Например, это мой результат, когда я запускаю тот же фрагмент во второй раз.
Как видите, значение строки изменилось. Это хорошо, потому что это предотвращает потенциально доступ к одному и тому же объекту. Хеш-значение остается постоянным только до завершения вашей программы.
После этого он продолжает меняться каждый раз, когда вы снова запускаете свою программу.
Почему мы не можем использовать hash() для изменяемых объектов?
Теперь помните, что мы упоминали ранее, что hash() используется только для неизменяемых объектов. Что это значит?
Это означает, что мы не можем использовать hash() для изменяемых объектов, таких как списки, множества, словари и т. д.
Почему это происходит? Что ж, для программы было бы проблематично постоянно изменять значение хеш-функции каждый раз, когда изменяется значение изменяемого объекта.
Это займет очень много времени, чтобы снова обновлять хеш-значение. Если вы это сделаете, Python потребуется много времени, чтобы продолжать ссылаться на один и тот же объект, поскольку ссылки будут постоянно меняться.
Однако мы можем использовать hash() для неизменяемого кортежа. Это кортеж, состоящий только из неизменяемых объектов, таких как int, float и т. д.
Использование для настраиваемого объекта
Мы переопределим метод __hash__() для вызова hash() для соответствующих атрибутов. Мы также будем реализовывать метод __eq__() для проверки равенства между двумя настраиваемыми объектами.
Мы действительно можем наблюдать за хешем нашего настраиваемого объекта. Два разных объекта, даже с одинаковыми значениями атрибутов, имеют разные хеш-значения.