是否有任何理由*不*缓存对象的哈希？答案

【问题标题】：Is there any reason *not* to cache an object's hash?是否有任何理由*不*缓存对象的哈希？
【发布时间】：2011-04-16 18:56:13
【问题描述】：

我编写了一个类，它的.__hash__() 实现需要很长时间才能执行。我一直在考虑缓存它的哈希，并将其存储在像._hash 这样的变量中，所以.__hash__() 方法将简单地返回._hash。（这将在 .__init__() 的末尾或第一次调用 .__hash__() 时计算。）

我的理由是：“这个对象是不可变的 -> 它的哈希永远不会改变 -> 我可以缓存这个哈希。”

但现在这让我想到：你可以对 any 可哈希对象说同样的话。（除了以哈希为 id 的对象。）

那么有没有理由不缓存对象的哈希，除了哈希计算非常快的小对象？

【问题讨论】：

标签： python caching hash

【解决方案1】：

当然，可以缓存散列值。事实上，Python 对字符串本身就是这样做的。权衡是在哈希计算的速度和保存哈希值所需的空间之间。这种权衡就是为什么元组不缓存它们的哈希值，但字符串会缓存（参见request for enhancement #1462796）。

【讨论】：

【解决方案2】：

通常的原因是 Python 中的大多数对象都是可变的，所以如果散列依赖于属性，那么只要你改变一个属性，它就会改变。如果您的类确实是不可变的并且（进入散列的所有属性也是不可变的！），那么您可以缓存散列。

【讨论】：

当然，如果一个对象是可变的，那么实现__hash__ 通常是个坏主意。 __hash__ 的唯一内置用法要求哈希是稳定的。
不，__hash__ 的默认实现不会在您更改对象的属性时返回任何不同的内容。因为默认情况下这对任何对象都是正确的：hash(obj) == id(obj) == hash(id(obj))——这意味着对象只是将它们的 id 作为它们的哈希值。 id 是静态的，所以你可以说对象默认“缓存”它们的哈希值。

【解决方案3】：

hash(obj) == id(obj) 一般不成立：

    >>> class A(object): pass
    ... 
    >>> a = A()
    >>> hash(a), id(a)
    (8762051845337, 140192829525392)

【讨论】：

这不是答案。似乎是对上述答案中的cmets的回应。
而且它不应该 id 对于任何唯一对象都是唯一的，hash 是用于值的。