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
箱线图(Box Plot)作为数据分布可视化的核心工具,能清晰呈现数据的中位数、四分位数、异常值等关键统计特征,广泛应用于数据分 ...
2026-01-28在回归分析、机器学习建模等数据分析场景中,多重共线性是高频数据问题——当多个自变量间存在较强的线性关联时,会导致模型系数 ...
2026-01-28数据分析的价值落地,离不开科学方法的支撑。六种核心分析方法——描述性分析、诊断性分析、预测性分析、规范性分析、对比分析、 ...
2026-01-28在机器学习与数据分析领域,特征是连接数据与模型的核心载体,而特征重要性分析则是挖掘数据价值、优化模型性能、赋能业务决策的 ...
2026-01-27关联分析是数据挖掘领域中挖掘数据间潜在关联关系的经典方法,广泛应用于零售购物篮分析、电商推荐、用户行为路径挖掘等场景。而 ...
2026-01-27数据分析的基础范式,是支撑数据工作从“零散操作”走向“标准化落地”的核心方法论框架,它定义了数据分析的核心逻辑、流程与目 ...
2026-01-27在数据分析、后端开发、业务运维等工作中,SQL语句是操作数据库的核心工具。面对复杂的表结构、多表关联逻辑及灵活的查询需求, ...
2026-01-26支持向量机(SVM)作为机器学习中经典的分类算法,凭借其在小样本、高维数据场景下的优异泛化能力,被广泛应用于图像识别、文本 ...
2026-01-26在数字化浪潮下,数据分析已成为企业决策的核心支撑,而CDA数据分析师作为标准化、专业化的数据人才代表,正逐步成为连接数据资 ...
2026-01-26数据分析的核心价值在于用数据驱动决策,而指标作为数据的“载体”,其选取的合理性直接决定分析结果的有效性。选对指标能精准定 ...
2026-01-23在MySQL查询编写中,我们习惯按“SELECT → FROM → WHERE → ORDER BY”的语法顺序组织语句,直觉上认为代码顺序即执行顺序。但 ...
2026-01-23数字化转型已从企业“可选项”升级为“必答题”,其核心本质是通过数据驱动业务重构、流程优化与模式创新,实现从传统运营向智能 ...
2026-01-23CDA持证人已遍布在世界范围各行各业,包括世界500强企业、顶尖科技独角兽、大型金融机构、国企事业单位、国家行政机关等等,“CDA数据分析师”人才队伍遵守着CDA职业道德准则,发挥着专业技能,已成为支撑科技发展的核心力量。 ...
2026-01-22在数字化时代,企业积累的海量数据如同散落的珍珠,而数据模型就是串联这些珍珠的线——它并非简单的数据集合,而是对现实业务场 ...
2026-01-22在数字化运营场景中,用户每一次点击、浏览、交互都构成了行为轨迹,这些轨迹交织成海量的用户行为路径。但并非所有路径都具备业 ...
2026-01-22在数字化时代,企业数据资产的价值持续攀升,数据安全已从“合规底线”升级为“生存红线”。企业数据安全管理方法论以“战略引领 ...
2026-01-22在SQL数据分析与业务查询中,日期数据是高频处理对象——订单创建时间、用户注册日期、数据统计周期等场景,都需对日期进行格式 ...
2026-01-21在实际业务数据分析中,单一数据表往往无法满足需求——用户信息存储在用户表、消费记录在订单表、商品详情在商品表,想要挖掘“ ...
2026-01-21在数字化转型浪潮中,企业数据已从“辅助资源”升级为“核心资产”,而高效的数据管理则是释放数据价值的前提。企业数据管理方法 ...
2026-01-21在数字化商业环境中,数据已成为企业优化运营、抢占市场、规避风险的核心资产。但商业数据分析绝非“堆砌数据、生成报表”的简单 ...
2026-01-20