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设置非冻结集的成员身份

set python

Tim Robinson · 技术社区 · 6 年前

我想我理解 set 和 frozenset 在python中,但是在set成员中发生了一些神奇的事情( set1 in set2 )我不知道它是怎么工作的。

一 设置 属于 弗洛伦塞特 作品:

>>> s = set()
>>> s.add(frozenset(['hello', 'world']))
>>> frozenset(['hello', 'world']) in s
True

我不能添加不可显示的类型,例如 list 对我 设置 我不能用 in 具有不可显示类型的运算符:

>>> s.add(['hello', 'world'])
TypeError: unhashable type: 'list'
>>> ['hello', 'world'] in s
TypeError: unhashable type: 'list'

同样,我不能添加 设置 我的集合:

>>> s.add({'hello', 'world'})
TypeError: unhashable type: 'set'

…但我可以用 在里面 用一个 设置 检查相应的 弗洛伦塞特 成员:

>>> {'hello', 'world'} in s
True

…它给出了正确的结果:

>>> {'jello', 'world'} in s
False

为什么是 SET2中的SET1 特殊的?在测试成员身份之前,它真的在计算我的集合的散列吗?或者是因为暴力?

编辑: 找到了,C实现了 set.__contains__ 知道如何打电话 key = frozenset(key) 无论何时 hash(key) 投掷 TypeError 和 isinstance(key, set) .

https://github.com/python/cpython/blob/6c7d67c/Objects/setobject.c#L1890-L1897

rv = set_contains_key(so, key);
if (rv < 0) {
    if (!PySet_Check(key) || !PyErr_ExceptionMatches(PyExc_TypeError))
        return -1;
    PyErr_Clear();
    tmpkey = make_new_set(&PyFrozenSet_Type, key);
    if (tmpkey == NULL)
        return -1;
    rv = set_contains_key(so, tmpkey);

1 回复 | 直到 6 年前

javidcf 6 年前

查看源代码,当前实现(3.7) set_contains 显示在检查集合中的成员身份时确实将集合对象转换为冻结集合:

static int
set_contains(PySetObject *so, PyObject *key)
{
    PyObject *tmpkey;
    int rv;

    rv = set_contains_key(so, key);
    if (rv < 0) {
        if (!PySet_Check(key) || !PyErr_ExceptionMatches(PyExc_TypeError))
            return -1;
        PyErr_Clear();
        tmpkey = make_new_set(&PyFrozenSet_Type, key);
        if (tmpkey == NULL)
            return -1;
        rv = set_contains_key(so, tmpkey);
        Py_DECREF(tmpkey);
    }
    return rv;
}

基本上,如果给定的对象是一个集合( PySet_Check(key) ,然后创建新的冻结集( make_new_set(&PyFrozenSet_Type, key) )再次检查会员资格( set_contains_key(so, tmpkey) )我不认为这实际上是在任何地方记录的,而且它可能是一个“只起作用”的特性,而您甚至没有注意到如果您不认真考虑它。

它似乎和被拒绝的人有着同样的精神 PEP-0351 ,尽管它不是基于任何特殊方法的,并且仅限于集。

编辑:更详细的信息,这个功能显然是在2003年首次实现的。( commit 通过 Raymond Hettinger 应 Alex Martelli . 所以如果他们中的一个恰好在附近,也许他们可以提供更多的背景。

编辑2:值得注意的是,在特定情况下,这可能会对性能产生重大影响:

s = set(range(100000))
sf = frozenset(s)
t = { sf }
%timeit sf in t  # True
>>> 31.6 ns Â± 1.04 ns per loop (mean Â± std. dev. of 7 runs, 10000000 loops each)
%timeit s in t  # True
>>> 4.9 ms Â± 168 Âµs per loop (mean Â± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)

测试是五在第二种情况下,数量级变慢!

编辑3:I raised an issue 对于python团队来说,讨论取消这种行为的可能性,因为它看起来不一致并且可能有问题。开发人员认为它仍然是一个有用的特性,缺点不值得破坏兼容性。