為什麼 Python 3 字典鍵排序是非確定性的?
Python 3 中字典鍵的非確定性排序
在Python 2 中,字典鍵的順序是一致的,但不能保證。然而,在 Python 3 中,從 vars() 等函數獲取的字典鍵的順序似乎是不確定的。
非確定性的原因
此變更是歸因於 Python 3.3 中實施的安全修復。為了防止雜湊值可預測,在雜湊計算中使用隨機種子。這種隨機化會導致字典鍵的順序無法預測。
在 Python 3.6 及更高版本中保留順序
在 Python 3.6 中,引入了一種新的字典實現,它保留了預設插入順序。從 Python 3.7 開始,Python 語言規範保證了此行為。
反轉非確定性
要停用雜湊隨機化並恢復到先前的行為,請設定PYTHONHASHSEED 環境變數設定為 0。但是,請注意,出於安全原因,不建議這樣做。
異常:設定鍵
與字典不同,Python 中的集合始終維護插入順序,無論 Python 版本為何。
範例:一致的字典鍵排序
雖然字典鍵在 Python 3.3 中是不確定的,但使用集合將字典鍵轉換為字串保留順序。例如:
這將始終返回列表['0', '1', '2', '3', '4', '5', '6', '7' , ' 8', '9'].
其他信息
有關哈希隨機化的更多詳細信息,請參閱object.__hash__() 文件。
以上是為什麼 Python 3 字典鍵排序是非確定性的?的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

熱AI工具

Undresser.AI Undress
人工智慧驅動的應用程序,用於創建逼真的裸體照片

AI Clothes Remover
用於從照片中去除衣服的線上人工智慧工具。

Undress AI Tool
免費脫衣圖片

Clothoff.io
AI脫衣器

Video Face Swap
使用我們完全免費的人工智慧換臉工具,輕鬆在任何影片中換臉!

熱門文章

熱工具

記事本++7.3.1
好用且免費的程式碼編輯器

SublimeText3漢化版
中文版,非常好用

禪工作室 13.0.1
強大的PHP整合開發環境

Dreamweaver CS6
視覺化網頁開發工具

SublimeText3 Mac版
神級程式碼編輯軟體(SublimeText3)

Python更易學且易用,C 則更強大但複雜。 1.Python語法簡潔,適合初學者,動態類型和自動內存管理使其易用,但可能導致運行時錯誤。 2.C 提供低級控制和高級特性,適合高性能應用,但學習門檻高,需手動管理內存和類型安全。

每天學習Python兩個小時是否足夠?這取決於你的目標和學習方法。 1)制定清晰的學習計劃,2)選擇合適的學習資源和方法,3)動手實踐和復習鞏固,可以在這段時間內逐步掌握Python的基本知識和高級功能。

Python在開發效率上優於C ,但C 在執行性能上更高。 1.Python的簡潔語法和豐富庫提高開發效率。 2.C 的編譯型特性和硬件控制提升執行性能。選擇時需根據項目需求權衡開發速度與執行效率。

Python和C 各有優勢,選擇應基於項目需求。 1)Python適合快速開發和數據處理,因其簡潔語法和動態類型。 2)C 適用於高性能和系統編程,因其靜態類型和手動內存管理。

pythonlistsarepartofthestAndArdLibrary,herilearRaysarenot.listsarebuilt-In,多功能,和Rused ForStoringCollections,而EasaraySaraySaraySaraysaraySaraySaraysaraySaraysarrayModuleandleandleandlesscommonlyusedDduetolimitedFunctionalityFunctionalityFunctionality。

Python在自動化、腳本編寫和任務管理中表現出色。 1)自動化:通過標準庫如os、shutil實現文件備份。 2)腳本編寫:使用psutil庫監控系統資源。 3)任務管理:利用schedule庫調度任務。 Python的易用性和豐富庫支持使其在這些領域中成為首選工具。

Python在科學計算中的應用包括數據分析、機器學習、數值模擬和可視化。 1.Numpy提供高效的多維數組和數學函數。 2.SciPy擴展Numpy功能,提供優化和線性代數工具。 3.Pandas用於數據處理和分析。 4.Matplotlib用於生成各種圖表和可視化結果。

Python在Web開發中的關鍵應用包括使用Django和Flask框架、API開發、數據分析與可視化、機器學習與AI、以及性能優化。 1.Django和Flask框架:Django適合快速開發複雜應用,Flask適用於小型或高度自定義項目。 2.API開發:使用Flask或DjangoRESTFramework構建RESTfulAPI。 3.數據分析與可視化:利用Python處理數據並通過Web界面展示。 4.機器學習與AI:Python用於構建智能Web應用。 5.性能優化:通過異步編程、緩存和代碼優
