问在Python中"hashable“是什么意思？

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根据我的理解，根据Python术语表，当您创建hashable对象的实例时，也会根据实例的成员或值来计算不可变值。例如，该值可以用作字典中的键，如下所示：

>>> tuple_a = (1, 2, 3)
>>> tuple_a.__hash__()
2528502973977326415
>>> tuple_b = (2, 3, 4)
>>> tuple_b.__hash__()
3789705017596477050
>>> tuple_c = (1, 2, 3)
>>> tuple_c.__hash__()
2528502973977326415
>>> id(a) == id(c)  # a and c same object?
False
>>> a.__hash__() == c.__hash__()  # a and c same value?
True
>>> dict_a = {}
>>> dict_a[tuple_a] = 'hiahia'
>>> dict_a[tuple_c]
'hiahia'

我们可以发现tuple_a和tuple_c的散列值是相同的，因为它们具有相同的成员。当我们在dict_a中使用tuple_a作为键时，我们可以发现dict_a[tuple_c]的值是相同的，这意味着，当它们用作字典中的键时，它们返回相同的值，因为散列值是相同的。对于那些不可哈希的对象，__hash__方法被定义为None

>>> type(dict.__hash__) 
<class 'NoneType'>

我猜这个哈希值是在实例初始化时计算的，而不是以动态的方式计算的，这就是为什么只有不可变的对象是可哈希的。希望这能有所帮助。

Hashable =能够被散列。

好的，什么是哈希？散列函数是一个函数，它接受一个对象，比如“Python”之类的字符串，然后返回一个固定大小的代码。为简单起见，假定返回值为整数。

当我在Python3中运行hash(‘Python’)时，我得到的结果是5952713340227947791。不同版本的Python可以自由更改底层散列函数，因此您可能会得到不同的值。重要的是，无论我现在运行多少次hash(‘Python’)，我总是会在相同版本的Python上得到相同的结果。

但是hash(‘Java’)返回1753925553814008565。因此，如果我散列的对象发生了变化，结果也会发生变化。另一方面，如果我散列的对象没有改变，那么结果保持不变。

为什么这很重要？

例如，Python字典要求键是不可变的。也就是说，关键点必须是不变的对象。字符串在Python中是不可变的，其他基本类型(int、float、bool)也是如此。元组和冻结集也是不可变的。另一方面，列表并不是不可变的(也就是说，它们是可变的)，因为您可以更改它们。同样，字典也是可变的。

因此，当我们说某些东西是hashable时，我们的意思是它是不可变的。如果我试图将可变类型传递给hash()函数，它将失败：

>>> hash('Python')
1687380313081734297
>>> hash('Java')
1753925553814008565
>>>
>>> hash([1, 2])
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: unhashable type: 'list'
>>> hash({1, 2})
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: unhashable type: 'set'
>>> hash({1 : 2})
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: unhashable type: 'dict'
>>>
>>> hash(frozenset({1, 2}))
-1834016341293975159
>>> hash((1, 2))
3713081631934410656

在Python中，任何不可变对象(如整数、布尔值、字符串、元组)都是hashable，这意味着它的值在其生命周期内不会改变。这允许Python创建唯一的散列值来标识它，字典可以使用该散列值来跟踪唯一的键和集，以跟踪唯一的值。

这就是为什么Python要求我们对字典中的键使用不可变的数据类型。