Python 中 in 运算符在集合和列表中的不同行为
本文深入探讨了 Python 中 in 运算符在集合（set）和列表（list）中的不同行为。通过分析其内部实现机制，解释了为何在特定情况下，使用 in 运算符在列表中会引发错误，而在集合中却能正常运行。此外，还提供了自定义类和 Pytorch 张量的示例，以帮助读者更好地理解和应用 in 运算符，并针对 Pytorch 张量比较问题，提供了一种基于张量大小的解决方案。
在 Python 中，in 运算符用于检查某个元素是否存在于一个集合中。然而，其行为在不同类型的集合（如列表和集合）中有所不同。理解这些差异对于编写高效且健壮的代码至关重要。
in 运算符的工作原理
x in collection 的工作方式取决于所使用的集合类型。具体来说，使用内部哈希表的集合（如集合和字典）与不使用哈希表的集合（如列表和元组）的工作方式不同。
1. 不使用哈希表的集合（列表、元组等）
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当 collection 是列表或元组时，x in collection 的内部实现类似于以下伪代码：
def is_in(x, collection): for c in collection: if (x is c or x==c): return True return False
依次比较 collection 中的每个元素 c 与 x，首先进行身份比较 (is)，如果身份不同，则进行相等性比较 (==)。只要找到第一个匹配项，就返回 True。
2. 使用哈希表的集合（集合、字典等）
当 collection 是集合或字典时，x in collection 的内部实现如下：
def is_in(x, collection): # 选择集合中哈希值与 x 相同的元素子集 subset = get_subset_by_hash(collection, hash(x)) for c in subset: if (x is c or x==c): return True return False
首先，从 collection 中选择哈希值与 x 相同的元素子集 subset。这是集合查找速度快的原因。然后，迭代 subset 中的每个元素 c，进行身份比较和相等性比较，并在找到第一个匹配项时停止。即使对于非常大的数据集，subset 通常也只有 1 个或几个元素。注意：集合中元素的哈希值在添加到集合时计算，而 x 的哈希值在使用 in 运算符时计算。
示例：自定义类
为了更好地理解 in 运算符的行为，我们可以创建一个自定义类 MyObj，并定义其自己的哈希计算逻辑 (hash(x)) 和相等性逻辑 (x == c)：
class MyObj: def __init__(self, val, hashval): self._val = val self._hashval = hashval def __hash__(self): print(f"{str(self)} calling __hash__") return self._hashval def __eq__(self, other): print(f"{str(self)} calling __eq__, {other=}") return super().__eq__(other) def __repr__(self): return f""
然后，创建几个 MyObj 实例，并创建一个集合 s 和一个列表 lst：
a = MyObj("a", 123)b = MyObj("b", 456)d = MyObj("d", 456) # 与 b 相同的哈希值！print("Creating set `s`")s = set([a, b, d])print("Creating list `lst`")lst = [a, b, d]
创建集合时，Python 会计算元素的哈希值。如果存在哈希冲突（例如，b 和 d 具有相同的哈希值），则还需要调用 __eq__。
1. 集合中的 in 运算符
>>> s{, , }>>> b in s calling __hash__True>>> d in s calling __hash__ calling __eq__, other= calling __eq__, other=True
Python 首先计算 x 的哈希值。如果存在哈希冲突，Python 还需要调用 __eq__，因此也会调用 x == c。
2. 列表中的 in 运算符
>>> lst[, , ]>>> a in lstTrue>>> b in lst calling __eq__, other= calling __eq__, other=True>>> d in lst calling __eq__, other= calling __eq__, other= calling __eq__, other= calling __eq__, other=True
Python 首先检查 x is c，如果结果为 True（身份检查），则不需要检查 x == c 的相等性。如果身份检查结果为 False，则 Python 会检查 x == c 的相等性。
Pytorch 张量中的注意事项
在 Pytorch 中，如果尝试比较大小不同的张量 a 和 b，则会引发 RuntimeError。torch.Tensor 的哈希值计算只是返回 id(self)。
当执行 b in list([a, b]) 时，会引发错误，因为逻辑会比较：
id(b) is id(a) -> Falseb == a -> 引发 RuntimeError，因此永远不会将 b 与列表中的 b 进行比较。
当执行 b in set([a, a, b]) 时，不会引发错误，因为集合会转换为类似于 s = {id(a): a, id(b): b} 的哈希表。b in s 执行以下操作：
“hash(b) 是否与 s 的哈希表中的任何哈希值相同？是的！”b is b？（in 左侧的 b 是否与集合中哈希值与 b 相同的对象相同？）。这是 True。
总结：b in set([a, b]) 和 b in [a, b] 之间的区别在于，对于列表，将按顺序检查 (x is c or x==c)，而对于集合，将首先检查哈希值，然后迭代集合中具有相同哈希值的所有项以检查 (x is c or x==c)。由于 hash(b) != hash(a)，几乎永远不会比较 b == a，从而在大多数情况下避免了 RuntimeError。
解决方案
为了解决 Pytorch 张量比较的问题，可以利用 torch.Tensor.size 属性（它是元组的子类），并创建一个集合（或列表）字典，用于存储不同大小的张量。
例如：
import torchtensors_by_size = {}a = torch.Tensor(2, 3)b = torch.Tensor(2)c = torch.Tensor(2, 3)def add_tensor(tensor): size = tuple(tensor.size()) if size not in tensors_by_size: tensors_by_size[size] = set() tensors_by_size[size].add(tensor)add_tensor(a)add_tensor(b)add_tensor(c)def check_tensor(tensor): size = tuple(tensor.size()) return size in tensors_by_size and tensor in tensors_by_size[size]print(check_tensor(a)) # Trueprint(check_tensor(torch.Tensor(2,3))) # False 因为是新的tensor对象print(check_tensor(b)) # True
通过这种方式，可以避免直接比较大小不同的张量，从而避免 RuntimeError。
以上就是Python 中 in 运算符在集合和列表中的不同行为的详细内容，更多请关注创想鸟其它相关文章！
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