


Wann wurde die Wörterbuchreihenfolge in Python nicht deterministisch?
Nichtdeterministische Wörterbuchreihenfolge in Python: Eine Erklärung
Die Wörterbuchreihenfolge in Python hat sich zwischen den Versionen 2.7 und 3.3 erheblich geändert. In Python 2.7 blieb die Reihenfolge der Wörterbuchschlüssel konsistent und willkürlich, während in Python 3.3 die Reihenfolge unvorhersehbar geworden ist. Dieser Nichtdeterminismus hat Fragen über den zugrunde liegenden Grund aufgeworfen und wie er sich auf das Verhalten von Python-Wörterbüchern auswirkt.
Die Quelle des Nichtdeterminismus
Die nichtdeterministische Natur Die Reihenfolge der Wörterbücher in Python 3.3 ist auf einen 2012 implementierten Sicherheitsfix zurückzuführen, der in Python 3.3 standardmäßig aktiviert ist. Mit dieser Sicherheitsmaßnahme wurde die „Hash-Randomisierung“ eingeführt, ein Prozess, der die Iterationsreihenfolge von Wörterbüchern unvorhersehbar macht, um Sicherheitslücken zu vermeiden.
Erklärung der Hash-Randomisierung
Hash-Randomisierung beinhaltet Änderungen Die Hash-Funktion, mit der die Position von Elementen innerhalb eines Wörterbuchs bestimmt wird. Durch die Änderung der Hash-Funktion wird die Reihenfolge, in der Schlüssel gespeichert und abgerufen werden, unvorhersehbar und unterscheidet sich je nach Python-Ausführung. Diese zusätzliche Ebene der Unvorhersehbarkeit erhöht die Sicherheit von Python-Anwendungen, indem sie es böswilligen Akteuren erschwert, vorhersehbare Hash-Funktionen auszunutzen.
Auswirkungen auf die Wörterbuchreihenfolge
Die Einführung von Die Hash-Randomisierung hat erhebliche Auswirkungen auf die Reihenfolge der Wörterbuchschlüssel. Bei Anwendungen, die auf der Reihenfolge der Wörterbuchschlüssel basieren, kann es in Python 3.3 und nachfolgenden Versionen zu unerwartetem Verhalten kommen. Beispielsweise kann die Reihenfolge, in der Variablen mit vars() angezeigt werden, zwischen den Läufen variieren.
Konsistente Reihenfolge in ausgewählten Fällen
Trotz der nicht deterministischen Reihenfolge in Python 3.3 weisen bestimmte Fälle immer noch eine konsistente Reihenfolge auf. Beispielsweise bleibt die Reihenfolge der Schlüssel in einem Wörterbuch, das mithilfe eines Listenverständnisses erstellt wurde, vorhersehbar, da die Reihenfolge der Schlüssel in der ursprünglichen Liste erhalten bleibt.
Hash-Randomisierung deaktivieren (optional)
In älteren Versionen von Python, die von der Hash-Randomisierung betroffen sind, ist es möglich, diese zu deaktivieren, indem die Umgebungsvariable PYTHONHASHSEED auf 0 gesetzt wird. Dies wird jedoch nicht empfohlen, da es die Sicherheitsvorteile der Hash-Randomisierung verringert.
Zukünftige Updates
In Python 3.6 wurde eine neue Implementierung von dict eingeführt, die die Einfügereihenfolge beibehält. Darüber hinaus ist in Python 3.7 dieses reihenfolgeerhaltende Verhalten garantiert, wodurch eine konsistente Wörterbuchreihenfolge in diesen Versionen und darüber hinaus gewährleistet wird.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWann wurde die Wörterbuchreihenfolge in Python nicht deterministisch?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Heiße KI -Werkzeuge

Undresser.AI Undress
KI-gestützte App zum Erstellen realistischer Aktfotos

AI Clothes Remover
Online-KI-Tool zum Entfernen von Kleidung aus Fotos.

Undress AI Tool
Ausziehbilder kostenlos

Clothoff.io
KI-Kleiderentferner

Video Face Swap
Tauschen Sie Gesichter in jedem Video mühelos mit unserem völlig kostenlosen KI-Gesichtstausch-Tool aus!

Heißer Artikel

Heiße Werkzeuge

Notepad++7.3.1
Einfach zu bedienender und kostenloser Code-Editor

SublimeText3 chinesische Version
Chinesische Version, sehr einfach zu bedienen

Senden Sie Studio 13.0.1
Leistungsstarke integrierte PHP-Entwicklungsumgebung

Dreamweaver CS6
Visuelle Webentwicklungstools

SublimeText3 Mac-Version
Codebearbeitungssoftware auf Gottesniveau (SublimeText3)

Heiße Themen











Python ist leichter zu lernen und zu verwenden, während C leistungsfähiger, aber komplexer ist. 1. Python -Syntax ist prägnant und für Anfänger geeignet. Durch die dynamische Tippen und die automatische Speicherverwaltung können Sie die Verwendung einfach zu verwenden, kann jedoch zur Laufzeitfehler führen. 2.C bietet Steuerung und erweiterte Funktionen auf niedrigem Niveau, geeignet für Hochleistungsanwendungen, hat jedoch einen hohen Lernschwellenwert und erfordert manuellem Speicher und Typensicherheitsmanagement.

Um die Effizienz des Lernens von Python in einer begrenzten Zeit zu maximieren, können Sie Pythons DateTime-, Zeit- und Zeitplanmodule verwenden. 1. Das DateTime -Modul wird verwendet, um die Lernzeit aufzuzeichnen und zu planen. 2. Das Zeitmodul hilft, die Studie zu setzen und Zeit zu ruhen. 3. Das Zeitplanmodul arrangiert automatisch wöchentliche Lernaufgaben.

Python ist in der Entwicklungseffizienz besser als C, aber C ist in der Ausführungsleistung höher. 1. Pythons prägnante Syntax und reiche Bibliotheken verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Die Kompilierungsmerkmale von Compilation und die Hardwarekontrolle verbessern die Ausführungsleistung. Bei einer Auswahl müssen Sie die Entwicklungsgeschwindigkeit und die Ausführungseffizienz basierend auf den Projektanforderungen abwägen.

Ist es genug, um Python für zwei Stunden am Tag zu lernen? Es hängt von Ihren Zielen und Lernmethoden ab. 1) Entwickeln Sie einen klaren Lernplan, 2) Wählen Sie geeignete Lernressourcen und -methoden aus, 3) praktizieren und prüfen und konsolidieren Sie praktische Praxis und Überprüfung und konsolidieren Sie und Sie können die Grundkenntnisse und die erweiterten Funktionen von Python während dieser Zeit nach und nach beherrschen.

Python und C haben jeweils ihre eigenen Vorteile, und die Wahl sollte auf Projektanforderungen beruhen. 1) Python ist aufgrund seiner prägnanten Syntax und der dynamischen Typisierung für die schnelle Entwicklung und Datenverarbeitung geeignet. 2) C ist aufgrund seiner statischen Tipp- und manuellen Speicherverwaltung für hohe Leistung und Systemprogrammierung geeignet.

PythonlistsarePartThestandardlibrary, whilearraysarenot.listarebuilt-in, vielseitig und UNDUSEDFORSPORINGECollections, während dieArrayRay-thearrayModulei und loses und loses und losesaluseduetolimitedFunctionality.

Python zeichnet sich in Automatisierung, Skript und Aufgabenverwaltung aus. 1) Automatisierung: Die Sicherungssicherung wird durch Standardbibliotheken wie OS und Shutil realisiert. 2) Skriptschreiben: Verwenden Sie die PSUTIL -Bibliothek, um die Systemressourcen zu überwachen. 3) Aufgabenverwaltung: Verwenden Sie die Zeitplanbibliothek, um Aufgaben zu planen. Die Benutzerfreundlichkeit von Python und die Unterstützung der reichhaltigen Bibliothek machen es zum bevorzugten Werkzeug in diesen Bereichen.

Zu den wichtigsten Anwendungen von Python in der Webentwicklung gehören die Verwendung von Django- und Flask -Frameworks, API -Entwicklung, Datenanalyse und Visualisierung, maschinelles Lernen und KI sowie Leistungsoptimierung. 1. Django und Flask Framework: Django eignet sich für die schnelle Entwicklung komplexer Anwendungen, und Flask eignet sich für kleine oder hochmobile Projekte. 2. API -Entwicklung: Verwenden Sie Flask oder Djangorestframework, um RESTFUFFUPI zu erstellen. 3. Datenanalyse und Visualisierung: Verwenden Sie Python, um Daten zu verarbeiten und über die Webschnittstelle anzuzeigen. 4. Maschinelles Lernen und KI: Python wird verwendet, um intelligente Webanwendungen zu erstellen. 5. Leistungsoptimierung: optimiert durch asynchrones Programmieren, Caching und Code
