如何使用结构模式匹配检测可散列类型？

Question

使用结构模式匹配，如何编写匹配哈希类型实例的案例？

我尝试过：

for obj in [], (), set(), frozenset(), 10, None, dict():
    match obj:
        case object(__hash__=_):
            print('Hashable type:  ', type(obj))
        case _:
            print('Unhashable type: ', type(obj))

但是，这得到了错误的答案，因为每个类型都定义了它是否可哈希：

Hashable type:   <class 'list'>
Hashable type:   <class 'tuple'>
Hashable type:   <class 'set'>
Hashable type:   <class 'frozenset'>
Hashable type:   <class 'int'>
Hashable type:   <class 'NoneType'>
Hashable type:   <class 'dict'>

Answer 1

集合中的可哈希抽象基类。abc可以通过测试识别实现哈希的类型，如isinstance（obj，Hashable）或issubclass（cls，Hashable）。

根据PEP 622，对于类模式，“匹配是否成功由is实例调用的等价物决定。”

因此，您可以直接在类模式中使用Hasable：

from collections.abc import Hashable

for obj in [], (), set(), frozenset(), 10, None, dict():
    match obj:
        case Hashable():
            print('Hashable type:  ', type(obj))
        case _:
            print('Unhashable type:', type(obj))

这将生成所需的答案：

Unhashable type: <class 'list'>
Hashable type:   <class 'tuple'>
Unhashable type: <class 'set'>
Hashable type:   <class 'frozenset'>
Hashable type:   <class 'int'>
Hashable type:   <class 'NoneType'>
Unhashable type: <class 'dict'>

Hashable只处理最外层对象的类型。它报告了“对象类型实现哈希”意义上的哈希性，这就是我们通常所说的“元组是可哈希的”。这也是抽象基类和静态类型使用的相同含义。

尽管哈希可检测类型是否实现了_hash_，但它无法知道哈希实际做了什么，是否会成功，或者是否会给出一致的结果。

例如，散列给出了浮动（'NaN'）的不一致结果。元组和frozenset通常是可散列的，但如果它们的组件值不可散列，则无法散列。一个类可以定义__hash__以始终引发异常。

Answer 2

RaymondHettinger的答案在有限的情况下有效，但它在诸如<代码>列表 （类型对象本身）之类的输入上失败，即使是<代码>列表，它也是可散列的__hash\uuuuu是None（无），输入类似于（[1，2]，[3，4]），即使是tuple（元组），也是不可损坏的__hash\uuuu不是None。

检测对象是否可散列的最可靠方法总是尝试散列它。如果您想在匹配语句中执行此操作，最简单的方法是编写一个保护：

def hashable(x):
    try:
        hash(x)
    except TypeError:
        return False
    else:
        return True

match x:
    case _ if hashable(x):
        ...
    ...

这只是直接调用hash（x）并查看它是否工作，而不是尝试执行结构检查。

如果您需要哈希并希望避免双重计算，您可以保存hash（x）结果：

def try_hash(x):
    try:
        return hash(x)
    except TypeError:
        return None

match x:
    case _ if (x_hash := try_hash(x)) is not None:
        ...
    ...