avro模式问题: TypeError:不可散列类型：'dict‘

avro模式问题是指在使用avro模式时出现的错误。具体错误信息为"TypeError:不可散列类型：'dict'"。

Avro是一种数据序列化系统，用于将数据进行序列化和反序列化。它使用JSON格式定义数据结构，并提供了强大的数据压缩和快速的序列化/反序列化能力。Avro模式用于定义数据的结构和类型。

在这个问题中，错误信息表明在使用avro模式时，遇到了一个不可散列的类型：'dict'。这意味着在avro模式中，不支持将字典类型作为数据的一部分。

解决这个问题的方法是将字典类型转换为可散列的类型，例如将字典转换为元组或列表。这样就可以在avro模式中使用这些数据了。

腾讯云提供了一系列与Avro相关的产品和服务，例如腾讯云消息队列CMQ、腾讯云数据仓库CDW等。这些产品可以帮助用户在云环境中使用Avro进行数据序列化和反序列化操作。您可以访问腾讯云官方网站了解更多关于这些产品的详细信息和使用指南。

参考链接：

腾讯云消息队列CMQ：https://cloud.tencent.com/product/cmq
腾讯云数据仓库CDW：https://cloud.tencent.com/product/cdw

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开源图书《Python完全自学教程》第5章

“键”必须是不可变对象——如果书的目录名称会变化，那就不仅仅是眼花缭乱，而是手忙脚乱了。 “值”可以是 Python 中任何类型对象。 “值”可以重复。...: unhashable type: 'list' 出现了 TypeError 异常，特别注意看提示信息，告诉我们出问题的根源在于列表是 unhashable 类型。...简要说明： hash：翻译为“散列”或“哈希”，“hashable”意即“可散列”、“可哈希”。截止目前，已经学习过的 Python 内置对象中，数字、字符串、元组都是可散列的，也是不可变对象。...unhasable：翻译为“不可散列”、“不可哈希”，此前学过的列表和现在学习的字典，都是此类型的对象，同时为可变对象。所以，字典也不能作为键值对的键。...老生常谈，既然字典类型的名称是 dict ，Python 的内置函数就会有 dict() 。

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python 自定义类（特殊方法）

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python 字典实现的原理与探析

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第18期：索引设计（认识哈希表）

3) 数组的下标生成有重复，也就是说散列函数的结果不唯一，也叫散列值发生碰撞。那如何规避掉以上问题？答案是肯定的！...那接下来看图 4 里发现的最后一个问题，散列函数的选择。理论上来讲，对任何键值都有可能存在一个完美的散列函数并且不会发生任何碰撞，但是现实场景中找一个散列碰撞极少的散列函数就已经很优化了。....,1000000}，有 100W 个元素，每个元素类型都为无符号整数，那这样，可以用最大值 1000000 来做基数取模，每个值的散列结果都唯一。但是这个得提前获知集合的大小以及类型。...2）散列函数的效率散列表能快速查找，归功于散列函数的快速计算，如果一个散列函数计算耗时很久，那对应的散列表查找也就不可能很快。...对上图中的散列表来说，不可能快速检索。不过可以考虑当链表到达一定的长度后，把链表变为一棵 AVL 树来加快检索效率。散列表的实现除了一般的拉链法还有比如开放地址法等，感兴趣的可以深入研究。

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Python 哈希（hash) 散列

标准库里的所有映射类型都是利用 dict 来实现的，因此它们有个共同的限制，即只有可散列的数据类型才能用作这些映射里的键，本文记录Python 中 hash 相关内容。...这种转换是一种压缩映射，也就是，散列值的空间通常远小于输入的空间，不同的输入可能会散列成相同的输出，所以不可能从散列值来确定唯一的输入值。...也就是说，一个对象可散列，需要以下条件：在这个对象的生命周期中，它的散列值是不变的实现 __hash__() 方法实现 __qe__() 方法可散列的数据类型原子不可变数据类型 image.png...dict的实现及其导致的结果键必须是可散列的一个可散列的对象必须满足以下要求。：支持 hash() 函数，并且通过 __hash__() 方法所得到的散列值是不变的。...另一方面，如果一个含有自定义的 __eq__ 依赖的类处于可变的状态，那就不要在这个类中实现 __hash__ 方法，因为它的实例是不可散列的。

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流畅的python

不可变序列：不可进行上述操作的序列，包括tuple, str, bytes等。字典的变种标准库里collections模块中提供了很多与字典类型相似的变种。...Counter：这个映射类型会给键准备一个整数技术器，每次更行一个键的时候都会增加这个计数器，所以这个类型可以用来给散列表对象计数，或者当成多重集来用。...这就是 defaultdict , 它是 dict 的子类, 并实现了 missing 方法. dict的实现以及导致的结果键必须是可散列的: 一个可散列的对象必须满足以下要求。...所有由用户自定义的对象默认都是可散列的，因为它们的散列值由 id() 来获取，而且它们都是不相等的。字典在内存上开销很大（用内存换效率）。...x += y vs x = x + y 对于一般不可变类型的变量来说这两个方法没啥区别，但对于可变类型如list（列表），dict(字典)就有区别了，x += y 就地改变了list的值，而x = x

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03 Confluent_Kafka权威指南第三章： Kafka 生产者：向kafka写消息

Avro数据是采用一种与语言无关的模式进行描述。模式通常用json描述，序列化通常是二进制文件，不过通常也支持序列化为json。Avro假定模式在读写文件时出现，通常将模式嵌入文件本身。...Using Avro Records with Kafka Avro文件在数据文件中存储整个模式会造成适当的开销，与之不同的时，如果在每个记录中都存储模式文件的话，这样会造成每条记录的大小增加一倍以上。...如果key存在，且使用了默认的分区器，那么kafka将对该key进行散列（kafka 的broker内部自己实现的散列算法，当java升级时，其值不会改变）。使用散列结果将消息映射到特定的分区。...但是，kafka并没有限制你对分区进行自定义散列。有时候业务上也需要将数据进行不同的分区。假定你是一个B2B供应商，你最大的客户是一家称为banana的手持设备公司。...我们真正想要的是给banana用户一个单独的分区，然后其他用户按散列均分。

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数据类型第2篇「字典和集合的原理和应用」

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Python 内置数据结构

元组的不可变在于其记录的内存地址不可变，而该地址中存储的内容是可以改变的（除非该地址中的内容本身也是不可变的）。...可用图表示如下：字典的特征通过以上对字典的实现原理的分析，不难得出以下结论： key 必须是可散列的。...键查询很快 dict 的实现是典型的空间换时间，只要字典能被装在内存里，就可以提供无视数据量大小的快速访问。...键的次序取决于添加顺序当往 dict 里添加新键而又发生散列冲突的时候，新键可能会被安排存放到另一个位置。...扩容导致的结果就是要新建一个更大的散列表，并把字典里已有的元素添加到新表里。这个过程中可能会发生新的散列冲突，导致新散列表中键的次序变化。所以最好不要对字典同时进行迭代和修改。

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Redis源码解析——字典结构

我们看下Hash中文定义：Hash，一般翻译做“散列”，也有直接音译为“哈希”的，就是把任意长度的输入（又叫做预映射， pre-image），通过散列算法，变换成固定长度的输出，该输出就是散列值。...这种转换是一种压缩映射，也就是，散列值的空间通常远小于输入的空间，不同的输入可能会散列成相同的输出，所以不可能从散列值来唯一的确定输入值。...上面这两种再Hash是针对链表过长或者空间过于零散的场景设计的。如果把这些看明白了，那么Redis的Dict的实现思想也就大致清楚了。...key字段是一个无类型指针，我们可以让该key指向任意类型，从而支撑Dict的key是任意类型的能力。...一般一个dict只能承载一种类型的（key,value）对，而key和value的类型则可以是自定义的。这种开放的能力需要优良架构设计的支持。因为对类型没有约束，而框架自身无法得知这些类型的一些信息。

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《流畅的Python》第三章学习笔记

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