Question

我将Python对象定义为“在任何深度都是不可变的”iff

它（名义上）是不可变的; 和
如果它是一个“容器”对象，那么它只包含“在任何深度都是不可变的”对象;

例如((1, 2), (3, 4))在任何深度都是不可变的，而((1, 2), [3, 4])则不是（尽管后者由于是一个元组，“名义上”是不可变的）。

有没有合理的方法来测试Python对象是否“在任何深度都是不可变的”？

测试第一个条件相对容易（例如使用collections.Hashable类，忽略了不正确实现__hash__方法的可能性），但第二个条件更难测试，因为“容器”对象的异质性，以及迭代“内容”的方法...

谢谢！

Answer 1

对不变性没有一般性测试。只有当一个对象的方法都不能改变底层数据时，该对象才是不可变的。

更有可能的是，您对可靠性感兴趣，这通常取决于不变性。可清洗的容器将递归地散列其内容（即元组和后代）。因此，您的测试相当于运行hash(obj)，如果成功，则可以深度清理。

IOW，你的代码已经使用了最好的测试：

>>> a = ((1, 2), (3, 4))
>>> b = ((1, 2), [3, 4])
>>> hash(a)
5879964472677921951
>>> hash(b)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: unhashable type: 'list'

Answer 2

我不确定你到底在寻找什么。但是使用您的示例数据：

>>> a = ((1, 2), (3, 4))
>>> b = ((1, 2), [3, 4])
>>> isinstance(a, collections.Hashable)
True
>>> isinstance(b, collections.Hashable)
True

因此，确实使用collections.Hashable不是可行的方法。然而，

>>> hash(a)
5879964472677921951
>>> hash(b)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: unhashable type: 'list'

因此，至少对于示例数据，使用hash足以验证对象是否可以清除。当然，正如您在问题中已经指出的那样，如果__hash__未正确实现了list的子类，那么此检查将不起作用。

Answer 3

我想你正在寻找这样的东西：

def deeply_hashable(obj):
    try:
        hash(obj)
    except TypeError:
        return False
    try:
        iter(obj)
    except TypeError:
        return True
    return all(deeply_hashable(o) for o in obj)

这里一个明显的问题是迭代dict遍历其键，这些键总是不可变的，而不是它的值，这是你感兴趣的。除此之外没有简单的方法，除此之外当然来自特殊套管dict - 这对其他可能表现相似但不是来自dict的类没有帮助最后，我同意delnan：没有简单，优雅，一般的方法来做到这一点。

Answer 4

进行这样的测试绝对有意义！

考虑'deepcopy（） - ing'（或手动克隆（） - ing）的时间一个对象与一个简单的引用分配！

想象一下，两个实体需要拥有一个相同的对象，但是依赖于它没有改变（dict-keys是一个很好的例子）。

然后，只有当使用引用赋值时才是安全的如果可以验证不变性。

我会考虑递归测试像

这样的东西

def check(Candidate):
    if isinstance(Candidate, (str, int, long)):
        return True
    elif isinstance(Candidate, tuple):
        return not any(not check(x) for x in Candidate)
    else:
        return False

如何在Python中测试“任何深度的不变性”？

4 个答案: