python - python中默认的__hash__是什么？

Question

我经常使用时髦的东西作为字典的键，因此，我想知道正确的方法是什么 - 这通过为我的对象实现良好的哈希方法。我知道这里提出的其他问题，例如 good way to implement hash ，但我想了解默认 __hash__ 如何用于自定义对象，以及是否可以依赖它。

我注意到可变对象是明确不可散列的，因为 hash({}) 会引发错误......但奇怪的是，自定义类是可散列的:

>>> class Object(object): pass
>>> o = Object()
>>> hash(o)

那么，有人知道这个默认哈希函数是如何工作的吗？通过了解这一点，我想知道:

如果我将相同类型的对象作为字典的键，我可以依赖这个默认哈希吗？例如:

key1 = MyObject()
key2 = MyObject()
key3 = MyObject()
{key1: 1, key2: 'blabla', key3: 456}

如果我使用不同类型的对象作为字典中的键，我可以依赖它吗？例如

{int: 123, MyObject(10): 'bla', 'plo': 890}

在最后一种情况下，如何确保我的自定义哈希不会与内置哈希冲突？例如:

{int: 123, MyObject(10): 'bla', MyObjectWithCustomHash(123): 890}

Answer 1

您可以依赖什么:自定义对象有一个默认的 hash()，它以某种方式基于对象的身份。即，任何使用默认哈希的对象在其生命周期内都将具有该哈希的常量值，并且不同的对象可能具有也可能没有不同的哈希值。

您不能依赖 id() 返回的值与 hash() 返回的值之间的任何特定关系。在 Python 2.6 及更早版本的标准 C 实现中，它们在 Python 2.7-3.2 中是相同的 hash(x)==id(x)/16。

编辑:最初我写道，在 3.2.3 及更高版本或 2.7.3 或更高版本中，哈希值可能是随机的，而在 Python 3.3 中，这种关系将始终是随机的。事实上，目前随机化只适用于散列字符串，所以实际上除以 16 的关系可能会继续存在，但不要指望它。

哈希冲突通常无关紧要:在字典查找中查找对象必须具有相同的哈希并且还必须比较相等。仅当您遇到非常高比例的冲突(例如导致最近版本的 Python 能够随机化哈希计算的拒绝服务攻击)时，冲突才有意义。