


Bilakah Pesanan Kamus dalam Python Menjadi Tidak Tentu?
Penyusunan Kamus Bukan Deterministik dalam Python: Penjelasan
Penyusunan kamus dalam Python telah menyaksikan perubahan ketara antara versi 2.7 dan 3.3. Dalam Python 2.7, susunan kekunci kamus kekal konsisten dan sewenang-wenangnya, manakala dalam Python 3.3, susunan menjadi tidak dapat diramalkan. Non-determinisme ini telah menimbulkan persoalan tentang sebab asas dan cara ia mempengaruhi tingkah laku kamus Python.
Sumber Non-Determinisme
Sifat bukan deterministik pesanan kamus dalam Python 3.3 berpunca daripada pembetulan keselamatan yang dilaksanakan pada tahun 2012, diaktifkan secara lalai dalam Python 3.3. Langkah keselamatan ini memperkenalkan "rawak cincang", satu proses yang menjadikan susunan lelaran kamus tidak dapat diramalkan untuk mengelakkan kelemahan keselamatan.
Penjelasan Rawak Cincang
Rawak cincang melibatkan pengubahan fungsi cincang yang digunakan untuk menentukan kedudukan elemen dalam kamus. Dengan mengubah fungsi cincang, susunan kunci disimpan dan diambil menjadi tidak dapat diramalkan dan berbeza di seluruh larian Python. Lapisan tambahan ketidakpastian ini meningkatkan keselamatan aplikasi Python dengan menyukarkan lagi pelakon yang berniat jahat untuk mengeksploitasi fungsi cincang yang boleh diramal.
Implikasi untuk Susunan Kamus
Pengenalan rawak cincang mempunyai implikasi yang ketara untuk susunan kunci kamus. Aplikasi yang bergantung pada susunan kekunci kamus mungkin menghadapi tingkah laku yang tidak dijangka dalam Python 3.3 dan versi seterusnya. Sebagai contoh, susunan pembolehubah dipaparkan menggunakan vars() boleh berbeza-beza antara larian.
Penyusunan Konsisten dalam Kes Terpilih
Walaupun susunan bukan penentu dalam Python 3.3, kes-kes tertentu masih menunjukkan susunan yang konsisten. Contohnya, susunan kekunci dalam kamus yang dibina menggunakan pemahaman senarai kekal boleh diramal kerana susunan kunci dalam senarai asal dikekalkan.
Lumpuhkan Rawak Hash (Pilihan)
Dalam versi lama Python yang terjejas oleh rawak cincang, adalah mungkin untuk melumpuhkannya dengan menetapkan pembolehubah persekitaran PYTHONHASHSEED kepada 0. Walau bagaimanapun, ini tidak digalakkan kerana ia mengurangkan faedah keselamatan rawak cincang.
Kemas Kini Masa Hadapan
Dalam Python 3.6, pelaksanaan baharu dict telah diperkenalkan yang mengekalkan susunan sisipan. Selain itu, dalam Python 3.7, tingkah laku memelihara pesanan ini dijamin, memastikan pesanan kamus yang konsisten dalam versi tersebut dan seterusnya.
Atas ialah kandungan terperinci Bilakah Pesanan Kamus dalam Python Menjadi Tidak Tentu?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas











Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.

Untuk memaksimumkan kecekapan pembelajaran Python dalam masa yang terhad, anda boleh menggunakan modul, masa, dan modul Python. 1. Modul DateTime digunakan untuk merakam dan merancang masa pembelajaran. 2. Modul Masa membantu menetapkan kajian dan masa rehat. 3. Modul Jadual secara automatik mengatur tugas pembelajaran mingguan.

Python lebih baik daripada C dalam kecekapan pembangunan, tetapi C lebih tinggi dalam prestasi pelaksanaan. 1. Sintaks ringkas Python dan perpustakaan yang kaya meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Ciri-ciri jenis kompilasi dan kawalan perkakasan meningkatkan prestasi pelaksanaan. Apabila membuat pilihan, anda perlu menimbang kelajuan pembangunan dan kecekapan pelaksanaan berdasarkan keperluan projek.

Adakah cukup untuk belajar Python selama dua jam sehari? Ia bergantung pada matlamat dan kaedah pembelajaran anda. 1) Membangunkan pelan pembelajaran yang jelas, 2) Pilih sumber dan kaedah pembelajaran yang sesuai, 3) mengamalkan dan mengkaji semula dan menyatukan amalan tangan dan mengkaji semula dan menyatukan, dan anda secara beransur-ansur boleh menguasai pengetahuan asas dan fungsi lanjutan Python dalam tempoh ini.

Python dan C masing -masing mempunyai kelebihan sendiri, dan pilihannya harus berdasarkan keperluan projek. 1) Python sesuai untuk pembangunan pesat dan pemprosesan data kerana sintaks ringkas dan menaip dinamik. 2) C sesuai untuk prestasi tinggi dan pengaturcaraan sistem kerana menaip statik dan pengurusan memori manual.

Pythonlistsarepartofthestandardlibrary, sementara

Python cemerlang dalam automasi, skrip, dan pengurusan tugas. 1) Automasi: Sandaran fail direalisasikan melalui perpustakaan standard seperti OS dan Shutil. 2) Penulisan Skrip: Gunakan Perpustakaan Psutil untuk memantau sumber sistem. 3) Pengurusan Tugas: Gunakan perpustakaan jadual untuk menjadualkan tugas. Kemudahan penggunaan Python dan sokongan perpustakaan yang kaya menjadikannya alat pilihan di kawasan ini.

Aplikasi utama Python dalam pembangunan web termasuk penggunaan kerangka Django dan Flask, pembangunan API, analisis data dan visualisasi, pembelajaran mesin dan AI, dan pengoptimuman prestasi. 1. Rangka Kerja Django dan Flask: Django sesuai untuk perkembangan pesat aplikasi kompleks, dan Flask sesuai untuk projek kecil atau sangat disesuaikan. 2. Pembangunan API: Gunakan Flask atau DjangorestFramework untuk membina Restfulapi. 3. Analisis Data dan Visualisasi: Gunakan Python untuk memproses data dan memaparkannya melalui antara muka web. 4. Pembelajaran Mesin dan AI: Python digunakan untuk membina aplikasi web pintar. 5. Pengoptimuman Prestasi: Dioptimumkan melalui pengaturcaraan, caching dan kod tak segerak
