考虑自定义类:
class MyObject:
def __init__(self, a, b):
self.a = a
self.b = b
def __hash__(self):
return hash((self.a, self.b))
def __eq__(self, other):
if isinstance(other, self.__class__):
return self.__hash__() == other.__hash__()
让平等依赖于哈希是一个坏主意吗?与以零碎的方式检查每对属性以获取大量属性相比,这似乎是一种更加优雅和可读的机制
self.a == other.a and self.b == other.b and ... self.n == other.n
或者使用 getattr 和列表进行更动态的检查(是否有更好的方法来比较大量属性对?)
内置哈希函数返回的哈希大小是否不够大,在相对较大的数据集中无法可靠?
最佳答案
是的,这是一个坏主意。哈希值不是唯一的,具有相等哈希值的对象不能保证实际上也相等:
>>> (-1, 0) == (-2, 0)
False
>>> hash((-1, 0)) == hash((-2, 0))
True
哈希值并不意味着是唯一的;它们是在有限尺寸 hash table 中选择插槽的一种方法。快速,以促进 O(1) 字典查找,并且允许且预期发生冲突。
是的,Python 要求相等的对象应该具有相等的哈希值,但这并不意味着关系可以颠倒。
我只是比较元组:
def __eq__(self, other):
return (self.a, self.b) == (other.a, other.b)
如果您正在编写大量数据类、都需要相等测试和哈希等的简单类,请使用 dataclasses
module (Python 3.7 或更高版本,或使用 backport ):
from dataclasses import dataclass
@dataclass(frozen=True)
class MyObject:
a: int
b: int
上面的类现在带有 __hash__
和 __equals__
方法:
>>> MyObject(-1, 0) == MyObject(-2, 0)
False
>>> hash(MyObject(-1, 0)) == hash(MyObject(-2, 0))
True
>>> MyObject(42, 12345) == MyObject(42, 12345)
True
关于python - 类自定义 __eq__ 作为哈希值的比较,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/54944398/