Python 散列字典
作为一个练习，主要是为了我自己的娱乐，我正在实现一个回溯 Packrat 解析器。其灵感来自于我想更好地了解在类算法语言(与你通常能找到的语法自由的 lisp 方言相对应)中，生态宏是如何工作的。因此，不同的输入传递可能会看到不同的语法，所以缓存的解析结果是无效的，除非我还存储当前版本的语法和缓存的解析结果。(剪辑: 这种使用键值集合的结果是它们应该是不可变的，但我不打算公开接口以允许它们被更改，因此可变或不可变集合都可以)
The problem is that python dicts cannot appear as keys to other dicts. Even using a tuple (as I'd be doing anyways) doesn't help.
>>> cache = {}
>>> rule = {"foo":"bar"}
>>> cache[(rule, "baz")] = "quux"
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: unhashable type: 'dict'
>>>
我想一直都是元组。现在 python 标准库提供了我所需要的大致内容，collections.namedtuple有一个非常不同的语法，但是 可以被用作一个键。继续上节课:
>>> from collections import namedtuple
>>> Rule = namedtuple("Rule",rule.keys())
>>> cache[(Rule(**rule), "baz")] = "quux"
>>> cache
{(Rule(foo='bar'), 'baz'): 'quux'}
好吧。但是我必须为我想要使用的规则中的每个可能的键组合创建一个类，这也没有那么糟糕，因为每个解析规则都确切地知道它所使用的参数，这样就可以在定义解析规则的函数的同时定义类。
编辑: namedtuple的另一个问题是它们是严格位置的。看起来应该不同的两个元组实际上可以是相同的:
>>> you = namedtuple("foo",["bar","baz"])
>>> me = namedtuple("foo",["bar","quux"])
>>> you(bar=1,baz=2) == me(bar=1,quux=2)
True
>>> bob = namedtuple("foo",["baz","bar"])
>>> you(bar=1,baz=2) == bob(bar=1,baz=2)
False
Tl‘ dr: 如何获得可以用作其他 dict的键的 dict？
在对答案进行了一些修改之后，下面是我正在使用的更完整的解决方案。请注意，这会做一些额外的工作，使得出于实际目的，产生的字符模糊地不可变。当然，通过调用 dict.__setitem__(instance, key, value)来解决这个问题还是很容易的，但是我们都是成年人了。
class hashdict(dict):
"""
hashable dict implementation, suitable for use as a key into
other dicts.
>>> h1 = hashdict({"apples": 1, "bananas":2})
>>> h2 = hashdict({"bananas": 3, "mangoes": 5})
>>> h1+h2
hashdict(apples=1, bananas=3, mangoes=5)
>>> d1 = {}
>>> d1[h1] = "salad"
>>> d1[h1]
'salad'
>>> d1[h2]
Traceback (most recent call last):
...
KeyError: hashdict(bananas=3, mangoes=5)
based on answers from
http://stackoverflow.com/questions/1151658/python-hashable-dicts
"""
def __key(self):
return tuple(sorted(self.items()))
def __repr__(self):
return "{0}({1})".format(self.__class__.__name__,
", ".join("{0}={1}".format(
str(i[0]),repr(i[1])) for i in self.__key()))
def __hash__(self):
return hash(self.__key())
def __setitem__(self, key, value):
raise TypeError("{0} does not support item assignment"
.format(self.__class__.__name__))
def __delitem__(self, key):
raise TypeError("{0} does not support item assignment"
.format(self.__class__.__name__))
def clear(self):
raise TypeError("{0} does not support item assignment"
.format(self.__class__.__name__))
def pop(self, *args, **kwargs):
raise TypeError("{0} does not support item assignment"
.format(self.__class__.__name__))
def popitem(self, *args, **kwargs):
raise TypeError("{0} does not support item assignment"
.format(self.__class__.__name__))
def setdefault(self, *args, **kwargs):
raise TypeError("{0} does not support item assignment"
.format(self.__class__.__name__))
def update(self, *args, **kwargs):
raise TypeError("{0} does not support item assignment"
.format(self.__class__.__name__))
# update is not ok because it mutates the object
# __add__ is ok because it creates a new object
# while the new object is under construction, it's ok to mutate it
def __add__(self, right):
result = hashdict(self)
dict.update(result, right)
return result
if __name__ == "__main__":
import doctest
doctest.testmod()
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