Python 的 unhashable type 错误分析及解决

JavaEdge

发布于 2021-02-22 16:40:44

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没错，玩自动化测试时，又报错了。

日常测试中，经常会使用py的 set 和 dict，set 是用 dict 实现，因为本身 dict 的 key 就是会被去重，value 设置为 None 即可作为 set 使用。

Python 中的 dict 内部使用了哈希表的方式实现，所以对于 key 的要求就是需要计算哈希值。在 Python 的类型体系中，有些类型是支持计算哈希值，有些并不支持。所以我们可以知道，使用不支持计算哈希值的类型作为 dict 或 set 的 key 就会报错。

错误案例

以下皆报错 TypeError: unhashable type: 'list'

# list 作为 dict 的 key
key = ["news", "hot"]
news = {}
news[key] = ["news_1", "news_2"]

# list 作为 set 的 key 来去重
categories = [["news", "hot"], ["sports", "nba"]]
categories = set(categories)

分析

我们现在知道了这个错误的原因，那么 Python 内置类型中哪些支持哈希计算，哪些不支持了。

下面我们测试一下 Python 内置的类型。

import sys


def check_hash(x):
    if x.__hash__ is not None:
        print type(x), 'hashable:', hash(x)
        return True
    else:
        print type(x), 'unhashable'
        return False

# int
i = 5
check_hash(i)
# long
l = sys.maxint + 1
check_hash(l)
# float
f = 0.5
check_hash(f)
# string
s = "hello"
check_hash(s)
# unicode
u = u"中国"
check_hash(u)
# tuple
t = (i, l, f, s, u)
check_hash(t)
# object
o = object()
check_hash(o)

# list
l1 = [i, l, f, s, u]
check_hash(l1)
# set
s1 = {i, l, f, s, u}
check_hash(s1)
# dict
d1 = {s: i, u: l}
check_hash(d1)

# output:
<type 'int'> hashable: 5
<type 'long'> hashable: -9223372036854775808
<type 'float'> hashable: 1073741824
<type 'str'> hashable: 840651671246116861
<type 'unicode'> hashable: 2561679356228032696
<type 'tuple'> hashable: 1778989336750665947
<type 'object'> hashable: 270043150
<type 'list'> unhashable
<type 'set'> unhashable
<type 'dict'> unhashable

set、list、dict 三个类型是不可哈希的。对于可变的类型计算哈希值是不可靠的，当数据发生变化时哈希值也要变化。哈希计算的意义在于用哈希值来区分变量，哈希值会随着变量内容而变化，所以对于这类可变类型来说，不支持哈希值是合理的。

下面介绍下上述示例代码的一些细节，对于 Python 的深入理解有一定帮助。

定义 set 定义 set 的方法，这里需要单独说一下。set 有多种定义的方法，一般使用 set(list) 或 set(tuple) 的方式来定义，但是还有个花括号的方法可以定义，这个大家使用的较少会被忽略，就是上述示例中的方式。

l = ['a', 'b', 'a', 'c']
s = set(l)

# 使用花括号来定义
s = {'a', 'b', 'a', 'c'}

参考

http://icejoywoo.github.io/2019/03/16/python-unhashable-type-error.html

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原始发表：2020/10/14 ，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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