¿Qué significa "hashable" en Python?

Intenté buscar en Internet pero no pude encontrar el significado de hashable.

¿Cuándo dicen que los objetos son hashableo hashable objectsqué significa?

Del glosario de Python :

Un objeto es hashable si tiene un valor hash que nunca cambia durante su vida útil (necesita un __hash__()método) y puede compararse con otros objetos (necesita un método __eq__()o __cmp__()). Los objetos hashables que comparan igual deben tener el mismo valor hash.

Hashability hace que un objeto sea utilizable como clave de diccionario y miembro de conjunto, porque estas estructuras de datos usan el valor hash internamente.

Todos los objetos incorporados inmutables de Python son hashable, mientras que no hay contenedores mutables (como listas o diccionarios). Los objetos que son instancias de clases definidas por el usuario se pueden cambiar de forma predeterminada; todos se comparan desiguales, y su valor hash es suyo id().

Todas las respuestas aquí tienen una buena explicación funcional de los objetos hashables en python, pero creo que primero hay que entender el término hashing.

Hashing es un concepto en informática que se utiliza para crear estructuras de datos de acceso pseudoaleatorio de alto rendimiento donde se almacenan y acceden rápidamente grandes cantidades de datos.

Por ejemplo, si tiene 10,000 números de teléfono y desea almacenarlos en una matriz (que es una estructura de datos secuencial que almacena datos en ubicaciones de memoria contiguas y proporciona acceso aleatorio), pero es posible que no tenga la cantidad requerida de datos contiguos ubicaciones de memoria

Por lo tanto, puede usar una matriz de tamaño 100 y una función hash para asignar un conjunto de valores a los mismos índices, y estos valores se pueden almacenar en una lista vinculada. Esto proporciona un rendimiento similar a una matriz.

Ahora, una función hash puede ser tan simple como dividir el número con el tamaño de la matriz y tomar el resto como índice.

Para obtener más detalles, consulte https://en.wikipedia.org/wiki/Hash_function

Aquí hay otra buena referencia: http://interactivepython.org/runestone/static/pythonds/SortSearch/Hashing.html

Cualquier cosa que no sea mutable (significa mutable, es probable que cambie) se puede modificar. Además de la función hash para buscar, si una clase la tiene, por ej. dir(tuple)y buscando el __hash__método, aquí hay algunos ejemplos

#x = hash(set([1,2])) #set unhashable
x = hash(frozenset([1,2])) #hashable
#x = hash(([1,2], [2,3])) #tuple of mutable objects, unhashable
x = hash((1,2,3)) #tuple of immutable objects, hashable
#x = hash()
#x = hash({1,2}) #list of mutable objects, unhashable
#x = hash([1,2,3]) #list of immutable objects, unhashable

Lista de tipos inmutables:

int, float, decimal, complex, bool, string, tuple, range, frozenset, bytes

Lista de tipos mutables:

list, dict, set, bytearray, user-defined classes

Según tengo entendido de acuerdo con el glosario de Python, cuando crea una instancia de objetos que se pueden cambiar, también se calcula un valor inmutable de acuerdo con los miembros o valores de la instancia. Por ejemplo, ese valor podría usarse como clave en un dict como se muestra a continuación:

>>> tuple_a = (1,2,3)
>>> tuple_a.__hash__()
2528502973977326415
>>> tuple_b = (2,3,4)
>>> tuple_b.__hash__()
3789705017596477050
>>> tuple_c = (1,2,3)
>>> tuple_c.__hash__()
2528502973977326415
>>> id(a) == id(c)  # a and c same object?
False
>>> a.__hash__() == c.__hash__()  # a and c same value?
True
>>> dict_a = {}
>>> dict_a[tuple_a] = 'hiahia'
>>> dict_a[tuple_c]
'hiahia'

podemos encontrar que el valor hash de tuple_a y tuple_c son los mismos ya que tienen los mismos miembros. Cuando usamos tuple_a como la clave en dict_a, podemos encontrar que el valor de dict_a [tuple_c] es el mismo, lo que significa que, cuando se usan como clave en un dict, devuelven el mismo valor porque los valores hash son lo mismo. Para aquellos objetos que no son hashables, el método hash se define como Ninguno:

>>> type(dict.__hash__) 
<class 'NoneType'>

Supongo que este valor hash se calcula sobre la inicialización de la instancia, no de forma dinámica, es por eso que solo los objetos inmutables son hashable. Espero que esto ayude.

Permíteme darte un ejemplo de trabajo para comprender los objetos hashaable en python. Estoy tomando 2 tuplas para este ejemplo. Cada valor en una tupla tiene un valor hash único que nunca cambia durante su vida útil. Entonces, basado en esto tiene valor, se realiza la comparación entre dos tuplas. Podemos obtener el valor hash de un elemento tupla usando Id ().

En python significa que el objeto puede ser miembro de conjuntos para devolver un índice. Es decir, tienen una identidad / identificación única.

por ejemplo, en python 3.3:

la estructura de datos Las listas no son hashaable pero la estructura de datos Tuples son hashaable.

Hashable = capaz de ser hash.

Ok, ¿qué es el hash? Una función hash es una función que toma un objeto, digamos una cadena como "Python", y devuelve un código de tamaño fijo. Por simplicidad, suponga que el valor de retorno es un entero.

Cuando ejecuto hash ('Python') en Python 3, obtengo 5952713340227947791 como resultado. Las diferentes versiones de Python son libres de cambiar la función hash subyacente, por lo que es probable que obtenga un valor diferente. Lo importante es que no importa que muchas veces ejecute hash ('Python'), siempre obtendré el mismo resultado con la misma versión de Python.

Pero el hash ('Java') devuelve 1753925553814008565. Entonces, si el objeto que estoy modificando cambia, también lo hace el resultado. Por otro lado, si el objeto que estoy procesando no cambia, entonces el resultado permanece igual.

¿Por qué importa esto?

Bueno, los diccionarios de Python, por ejemplo, requieren que las claves sean inmutables. Es decir, las claves deben ser objetos que no cambien. Las cadenas son inmutables en Python, al igual que los otros tipos básicos (int, float, bool). Las tuplas y los congelados también son inmutables. Las listas, por otro lado, no son inmutables (es decir, son mutables) porque puede cambiarlas. Del mismo modo, los dictados son mutables.

Entonces, cuando decimos que algo es hashable, queremos decir que es inmutable. Si intento pasar un tipo mutable a la función hash (), fallará:

>>> hash('Python')
1687380313081734297
>>> hash('Java')
1753925553814008565
>>>
>>> hash([1, 2])
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: unhashable type: 'list'
>>> hash({1, 2})
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: unhashable type: 'set'
>>> hash({1 : 2})
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: unhashable type: 'dict'
>>>
>>> hash(frozenset({1, 2}))
-1834016341293975159
>>> hash((1, 2))
3713081631934410656

En Python, cualquier objeto inmutable (como un entero, booleano, cadena, tupla) es hashable, lo que significa que su valor no cambia durante su vida útil. Esto permite a Python crear un valor hash único para identificarlo, que los diccionarios pueden usar para rastrear claves y conjuntos únicos para rastrear valores únicos.

Es por eso que Python requiere que usemos tipos de datos inmutables para las claves en un diccionario.

Para crear una tabla hash desde cero, todos los valores deben establecerse en "Ninguno" y modificarse una vez que surja un requisito. Los objetos hashables se refieren a los tipos de datos modificables (Diccionario, listas, etc.). Los conjuntos, por otro lado, no se pueden reinicializar una vez asignados, por lo que los conjuntos no se pueden cambiar. Mientras que, la variante de set () - frozenset () - es hashable.