京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
Python判断两个对象相等的原理
大部分的python程序员平时编程的时候,很少关心两个对象为什么相等,因为教程和经验来说,他们就应该相等,比如1==1就应该返回True,可是当我们想要定义自己的对象或者修改默认的对象行为时,通常会因为不了解原理而导致各种奇奇怪怪的错误。
两个对象如何相等
两个对象如何才能相等要比我们想象的复杂很多,但核心的方法是重写 eq 方法,这个方法返回True,则表示两个对象相等,否则,就不相等。相反的,如果两个对象不相等,则重写 ne 方法。 默认情况下,如果你没有实现这个方法,则使用父类(object)的方法。父类的方法比较是的两个对象的ID(可以通过id方法获取对象ID),也就是说,如果对象的ID相等,则两个对象也就相等。因此,我们可以得知,默认情况下,对象只和自己相等。例如:
>>> class A(object):
... pass
...
>>>
>>> a = A()
>>> b = A()
>>> a == a
True
>>> a == b
False
>>> id(a)
4343310992
>>> id(b)
4343310928
Python2程序员经常犯的一个错误是,只重写了 eq 方法,而没有重写 ne 方法,导致不可预计的错误。而Python3会自动重写 ne 方法,如果你没有重写的话。
对象的Hash方法
Python里可Hash的对象,都有一个数字ID代表了它在python里的值,这个ID是由对象的 hash 方法返回的。因此,如果想让一个对象可Hash,那必须实现 hash 方法和之前提到的 eq 方法。和对象相等一样,默认情况下,对象的 hash 方法继承自Object对象,而Object对象的 hash 方法只计算对象ID,因此两个对象始终拥有两个不一样的hash id,不管他们是多么相似。 当我们把一个不可Hash的对象加入到set或者dict时,会发生什么了?
>>> set().add({})
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: unhashable type: 'dict'
unhashable type: 'dict'
原因是set()和dict()使用对象的hash值作为内部索引,以便能快速索引到指定对象。因此,同一个对象返回相同的hash id就很重要了。
对象的Hash值在它的生命周期内不能改变
如果你想定义一个比较完美的对象,并且实现了 eq 和 hash 方法来定义对象的比较行为和hash值,那么你就需要保证对象的相关属性不能发生更改。不然会导致很诡异的错误,比如下面的例子。
>>> class C:
... def __init__(self, x):
... self.x = x
... def __repr__(self):
... return "C({"+str(self.x)+"})"
... def __hash__(self):
... return hash(self.x)
... def __eq__(self, other):
... return (
... self.__class__ == other.__class__ and
... self.x == other.x
... )
>>> d = dict()
>>> s = set()
>>> c = C(1)
>>> d[c] = 42
>>> s.add(c)
>>> d, s
({C(1): 42}, {C(1)})
>>> c in s and c in d # c is in both!
True
>>> c.x = 2
>>> c in s or c in d # c is in neither!?
False
>>> d, s
({C(2): 42}, {C(2)}) # but...it's right there!
在我们没有修改对象的属性时(c.x=2)之前,所有行为都符合预期。当我们通过c.x=2时修改属性后,执行c in s or c in d返回False,但是内容却是修改后的,是不是很奇怪。这也就解释了为什么str、tuple是可Hash的,而list和dict是不可hash的。
因此我们可以得出结论,如果两个对象相等的话,那它们的hash值必然也是相等的。
总结
讲了这么多有什么用了。 1. 当我们遇到unhashable type这个异常时,我们能够知道为什么报这个错误。 2. 如果定义了一个可比较的对象,那么最好保证对象hash值相关的属性在生命周期内不能发生改变,不然会发生意想不到的错误。
以上所述是小编给大家介绍的Python判断两个对象相等的原理,希望对大家有所帮助
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在构建前向神经网络(Feedforward Neural Network,简称 FNN)时,“隐藏层数目设多少?每个隐藏层该放多少个神经元?” 是每个 ...
2025-10-29这个问题切中了 Excel 用户的常见困惑 —— 将 “数据可视化工具” 与 “数据挖掘算法” 的功能边界混淆。核心结论是:Excel 透 ...
2025-10-29在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“多组数据差异验证” 是高频需求 —— 例如 “3 家门店的销售额是否有显 ...
2025-10-29在数据分析中,“正态分布” 是许多统计方法(如 t 检验、方差分析、线性回归)的核心假设 —— 数据符合正态分布时,统计检验的 ...
2025-10-28箱线图(Box Plot)作为展示数据分布的核心统计图表,能直观呈现数据的中位数、四分位数、离散程度与异常值,是质量控制、实验分 ...
2025-10-28在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“分类变量关联分析” 是高频需求 —— 例如 “用户性别是否影响支付方式 ...
2025-10-28在数据可视化领域,单一图表往往难以承载多维度信息 —— 力导向图擅长展现节点间的关联结构与空间分布,却无法直观呈现 “流量 ...
2025-10-27这个问题问到了 Tableau 中两个核心行级函数的经典组合,理解它能帮你快速实现 “相对位置占比” 的分析需求。“index ()/size ( ...
2025-10-27对 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,“假设检验” 绝非 “套用统计公式的机械操作”,而是 “将模糊的业务猜想转 ...
2025-10-27在数字化运营中,“凭感觉做决策” 早已成为过去式 —— 运营指标作为业务增长的 “晴雨表” 与 “导航仪”,直接决定了运营动作 ...
2025-10-24在卷积神经网络(CNN)的训练中,“卷积层(Conv)后是否添加归一化(如 BN、LN)和激活函数(如 ReLU、GELU)” 是每个开发者都 ...
2025-10-24在数据决策链条中,“统计分析” 是挖掘数据规律的核心,“可视化” 是呈现规律的桥梁 ——CDA(Certified Data Analyst)数据分 ...
2025-10-24在 “神经网络与卡尔曼滤波融合” 的理论基础上,Python 凭借其丰富的科学计算库(NumPy、FilterPy)、深度学习框架(PyTorch、T ...
2025-10-23在工业控制、自动驾驶、机器人导航、气象预测等领域,“状态估计” 是核心任务 —— 即从含噪声的观测数据中,精准推断系统的真 ...
2025-10-23在数据分析全流程中,“数据清洗” 恰似烹饪前的食材处理:若食材(数据)腐烂变质、混杂异物(脏数据),即便拥有精湛的烹饪技 ...
2025-10-23在人工智能领域,“大模型” 已成为近年来的热点标签:从参数超 1750 亿的 GPT-3,到万亿级参数的 PaLM,再到多模态大模型 GPT-4 ...
2025-10-22在 MySQL 数据库的日常运维与开发中,“更新数据是否会影响读数据” 是一个高频疑问。这个问题的答案并非简单的 “是” 或 “否 ...
2025-10-22在企业数据分析中,“数据孤岛” 是制约分析深度的核心瓶颈 —— 用户数据散落在注册系统、APP 日志、客服记录中,订单数据分散 ...
2025-10-22在神经网络设计中,“隐藏层个数” 是决定模型能力的关键参数 —— 太少会导致 “欠拟合”(模型无法捕捉复杂数据规律,如用单隐 ...
2025-10-21在特征工程流程中,“单变量筛选” 是承上启下的关键步骤 —— 它通过分析单个特征与目标变量的关联强度,剔除无意义、冗余的特 ...
2025-10-21