Python里hash函数原理 Python内置hash()函数的实现机制解析

hash()函数用于生成对象的哈希值,是基于对象内容计算出的整数,用于快速比较和查找。1.哈希值不是加密,而是整数标识;2.不同对象可能有相同哈希值,称为哈希冲突;3.只有不可变对象如整数、字符串、元组可被哈希;4.整数哈希值为其自身,字符串使用siphash算法计算;5.元组若包含不可哈希元素则不可哈希;6.自定义类需重写__hash__方法以支持哈希操作;7.hash值不唯一、不稳定且依赖环境设置。理解哈希机制有助于提升代码效率。

Python 中的 hash() 函数看起来简单,但背后其实涉及不少机制。它不是对对象“加密”或“摘要”,而是为对象生成一个整数,用来快速判断对象是否相等、用于字典和集合这类基于哈希表的数据结构中。

什么是 hash 值?

hash() 返回的是一个整数值,表示该对象的“哈希值”。这个值在对象生命周期内保持不变(前提是对象不可变),主要用于快速查找和比较。

比如:

>>> hash(10)10>>> hash("hello")-9478562939069926921  # 这个数字可能每次运行都不一样,取决于 Python 的实现和环境

不同对象可能会有相同的哈希值,这叫“哈希冲突”,是正常现象。

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不同类型对象的 hash 实现方式不一样

Python 中并不是所有对象都能被 hash()。只有那些不可变的对象才支持哈希,比如整数、字符串、元组;而列表、字典这些可变对象则不能被哈希。

整数和浮点数

整数的哈希值就是它自己:

>>> hash(42)42

浮点数的哈希值则稍复杂,但基本也是映射成一个固定的整数。

字符串

字符串的哈希值是根据内容计算出来的。Python 使用了一种叫做“SipHash”的算法(具体版本可能因 Python 版本和编译选项而异)来计算字符串的哈希值。这样做的目的是为了防止哈希碰撞攻击。

例如:

>>> hash("abc")-123456789  # 每次运行结果可能不同(Python 启动时随机种子会影响)

注意:从 Python 3.3 开始,字符串的哈希值会受 PYTHONHASHSEED 环境变量影响,这是为了增加安全性。

元组

如果元组中的元素都是可哈希的,那么整个元组也是可哈希的:

>>> hash((1, 2, 3))123456789

但如果元组里包含列表或其他不可哈希对象,调用 hash() 会报错:

>>> hash((1, [2, 3]))TypeError: unhashable type: 'list'

自定义类的 hash 实现

如果你自定义了一个类,默认情况下它的实例是可哈希的(因为默认使用的是对象的 id)。但如果你重写了 __eq__ 方法,通常也应该同时重写 __hash__ 方法,否则你的对象在放入字典或集合中时会出现问题。

举个例子:

class Person:    def __init__(self, name):        self.name = name    def __eq__(self, other):        return self.name == other.name    def __hash__(self):        return hash(self.name)

这样你就可以把 Person 对象作为字典的键或者集合的元素了。

hash() 的局限性与注意事项

不是加密:hash() 并不是为了安全设计的,不要用它来做密码哈希。值不唯一:不同的对象可能有相同的 hash 值,这就是哈希冲突。值不稳定:某些类型的 hash 值在每次 Python 启动时都可能变化(如字符串)。只适用于不可变对象:列表、字典这种可变对象不能被哈希。环境依赖:PYTHONHASHSEED 设置会影响字符串等类型的哈希值。

基本上就这些。理解 hash 的原理有助于写出更高效的代码,尤其是在使用字典、集合或自定义类的时候。

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