Python标准库映射类型与可散列数据类型的关系

时间:2019-03-28
本文章向大家介绍Python标准库映射类型与可散列数据类型的关系,主要包括Python标准库映射类型与可散列数据类型的关系使用实例、应用技巧、基本知识点总结和需要注意事项,具有一定的参考价值,需要的朋友可以参考一下。

  这里有两个概念似懂非懂,在这里明确一下:

  映射类型:

  Python>3.2中,collections.abc模块有Mapping和MutableMapping两个抽象基类(Python2.6~3.2隶属于collections模块),作用是为dict和其他类似类型定义形式接口。

  它们构建一个映射类型所需的最基本接口,可以跟instance一起被用来判断某个数据是不是广义上的映射类型:

from collections import abc

my_dict = {}
print(isinstance(my_dict, abc.Mapping))  # True

  判断类型不是只有type。


  可散列数据类型:

"""
    可散列的数据类型:
        如果一个对象是可散列的,在这个对象的生命周期中,它的散列值是不变的,而且这个对象需要实现__hash__()方法,__qe__()方法.
        如果两个可散列对象是相等的,那么它们的散列值一定是一样的.
"""

tt = (1, 2, (30, 40))
print(hash(tt))  # 8027212646858338501

t1 = (1, 2, [30, 40])  # 元组只有当一个元组包含所有元素都是可散列类型的情况下,才是可散列的。
# print(hash(t1))

tf = (1, 2, frozenset([30, 40]))
print(hash(tf))  # -4118419923444501110
"""
    原子不可变数据类型(str、bytes和数值类型)都是可散列类型,frozenset(生成不可变集合,冻结的集合)也是可散列的,其可容纳可散列类型
    Python里所有不可变类型都是可散列的,这个说法不准确
"""
a = dict(one=1, two=2, three=3)
b = {'one':1, 'two':2, 'three':3}
c = dict(zip(['one', 'two', 'three'], [1, 2, 3]))
d = dict([('two', 2), ('one', 1), ('three', 3)])
e = dict({'three':3, 'one':1, 'two':2})
print(a, '\n', b, '\n', c, '\n', d, '\n', e)
print(a ==b == c ==d == e)  # True

  映射类型与可散列数据类型关系:

  标准库里所有映射类型都是利用dict来实现的,它们有个共同限制,只有可散列的数据类型才能用作这些映射类型的键,值不需要是可散列的数据类型。

上一页 下一页

原文地址:http://www.manongjc.com/article/89833.html