Python中的哈希常识小结

       Python中,哈希是一种将相对复杂的值简化成小整数的计算方式。哈希值可以表示出原值所有的位,有些哈希值会得出非常大的数值,这样的算法通常用于密码学。

       Python中也有基础的模块库可以支持部分哈希的算法。

       不同的平台、不同的系统哈希值的计算可能会不同,这里简单对我自己的电脑做一个试探。写如下测试代码:

x = object()

print(hash(x))

print(id(x))

print(id(x)/hash(x))

 

x = 123

 

print(hash(x))

print(id(x))

print(id(x)/hash(x))

       在Win10的Ubuntu系统中运行如下:

grey@DESKTOP-3T80NPQ:/mnt/e/01_workspace/02_programme_language/03_python/03_OOP/2017/08/16$python hash.py

8776798099977

140428769599632

16

123

13196608

107289

grey@DESKTOP-3T80NPQ:/mnt/e/01_workspace/02_programme_language/03_python/03_OOP/2017/08/16$python -V

Python 2.7.6

       在Win10下的执行结果如下;

E:\01_workspace\02_programme_language\03_python\03_OOP\2017\08\16>pythonhash.py

138802563341

2220841013456

16.0

123

1407562656

11443598.829268293

 

E:\01_workspace\02_programme_language\03_python\03_OOP\2017\08\16>python-V

Python 3.6.0

       两个平台同时又是两个不同的软件版本,执行的结果确实是有一点差异。但是,试探的对象创建的例子却跟我在其他地方看见的方式差不多,相应的哈希是通过id除以16实现的。只不过,在py2中的计算是整型,而py3中的计算则是浮点数。

Python 中有许多复杂的内置数据类型,它们帮助我们处理不同类型的数据结构。以下是几个重要的复杂数据类型: 1. **列表 (List)**: 列表是一种有序的集合,可以存储任意类型的元素,并通过索引来访问。列表是动态大小的,可以随时添加、删除或修改元素。 2. **元组 (Tuple)**: 元组与列表类似,也是有序的序列,但是元组一旦创建,就不能修改其内容(除了最后一个元素如果是可变类型以外)。元组通常用于不可变的数据集合。 3. **字典 (Dictionary)**: 字典也称为哈希表,它由键对组成,每个键都是唯一的,可用于快速查找和存储数据。键通常是字符串,但也可以是其他不可变类型。 4. **集合 (Set)**: 集合是一个无序且不包含重复元素的容器。集合支持基本的数学运算,如并集、交集和差集。 5. **列表推导式 (List Comprehension)**: 这是一种简洁的方式,用来从已有的序列或迭代对象创建新的列表。 6. **生成器 (Generator)**: 生成器是特殊的迭代器,可以在需要的时候逐个生成,节省内存空间特别适用于大数据处理。 7. **迭代器 (Iterator)**: 迭代器是一个可以遍历数据的对象,每次调用 `__next__()` 或 `iter()` 函数都会返回下一个元素,直到遍历结束。 8. **生成器表达式 (Generator Expression)**: 类似于列表推导式,但它不立即计算结果,而是生成器。 **
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