Ostatnia aktualizacja: 15 grudnia 2024
Czas czytania: 3 min
Spis treści

Co to jest hash?

W Pythonie hash() to wbudowana funkcja, która zwraca wartość skrótu (ang. hash) dla dowolnego obiektu. Wartość skrótu to liczba całkowita reprezentująca unikalny identyfikator obiektu. Funkcja ta jest wykorzystywana w różnych zastosowaniach, takich jak tablice mieszające (ang. hash tables), sprawdzanie integralności danych i kryptografia.

Zastosowanie hash():

  • Tablice mieszające: Funkcja hash() jest używana do tworzenia kluczy dla tablic mieszających, które są strukturami danych, które przechowują dane w sposób zorganizowany, umożliwiając szybkie wyszukiwanie i wstawianie elementów.
  • Sprawdzanie integralności danych: Hash() może być używana do generowania wartości skrótu dla plików lub danych, aby sprawdzić, czy zostały zmodyfikowane.
  • Kryptografia: Funkcje skrótu są używane w kryptografii do tworzenia skrótów wiadomości, które mogą być używane do weryfikacji autentyczności i integralności danych.
  • Analiza danych: Hash() może być używana do tworzenia unikalnych identyfikatorów dla danych, co jest przydatne w analizie danych, np. w przypadku grupowania danych według identyfikatora.
  • Uczenie maszynowe: Hash() może być używana do tworzenia funkcji skrótu, które są używane w algorytmach uczenia maszynowego do tworzenia modeli.

Przykład użycia w Pythonie:


# Przykład użycia funkcji hash()
tekst = "Witaj świecie!"
wartosc_skrotu = hash(tekst)
print(f"Wartość skrótu dla tekstu '{tekst}' wynosi: {wartosc_skrotu}")

# Przykład użycia hash() dla listy
lista = [1, 2, 3]
wartosc_skrotu_listy = hash(tuple(lista)) # Konwersja listy na krotkę, ponieważ listy są mutowalne
print(f"Wartość skrótu dla listy {lista} wynosi: {wartosc_skrotu_listy}")

Najczęstsze błędy i sposoby ich unikania:

  • Próba użycia hash() dla obiektów mutowalnych: Funkcja hash() nie działa dla obiektów mutowalnych, takich jak listy, słowniki lub zbiory. Aby uzyskać wartość skrótu dla takich obiektów, należy najpierw przekonwertować je na obiekty niemutowalne, np. na krotkę.
  • Niezrozumienie własności funkcji hash(): Należy pamiętać, że funkcja hash() nie gwarantuje unikalności wartości skrótu dla różnych obiektów. Istnieje niewielkie prawdopodobieństwo kolizji, czyli sytuacji, gdy dwa różne obiekty mają tę samą wartość skrótu.

Optymalizacje i najlepsze praktyki:

  • Używanie funkcji hash() tylko wtedy, gdy jest to konieczne: Funkcja hash() może być kosztowna obliczeniowo, dlatego należy używać jej tylko wtedy, gdy jest to konieczne.
  • Wykorzystanie gotowych implementacji tablic mieszających: Python posiada wbudowane struktury danych, takie jak słowniki, które korzystają z tablic mieszających. W większości przypadków nie ma potrzeby ręcznego implementacji tablic mieszających.
  • Używanie funkcji hashlib: Moduł hashlib w Pythonie oferuje bardziej zaawansowane funkcje skrótu, które mogą być używane do tworzenia bardziej bezpiecznych skrótów.

Porównanie z innymi językami programowania:

Funkcja hash() jest dostępna w większości popularnych języków programowania, takich jak Java, C++ i R. Podstawowa koncepcja i działanie funkcji hash() są podobne we wszystkich tych językach. Jednak mogą istnieć niewielkie różnice w składni i sposobie obsługi danych.

Udostępnij wpis
Newsletter

Zapisz się do Newslettera

Zapisując się, wyrażasz zgodę na przetwarzanie Twoich danych do celów marketingowych, zgodnie z naszą polityką prywatności.

Optymalizacja kosztów BigQuery

Poradnik

10 sposobów na optymalizację kosztów BigQuery
Looker Studio Dashoard

Poradnik

Looker Studio dla Początkujących – Co to jest Looker Studio i jak z niego korzystać?
Grafika prezentująca BigQuery

Tutorial

BigQuery dla początkujących. Jakie są sposoby przechowywania danych w BigQuery?
Google Search Console Dashboard

Dashboard analityczny

Dashboard analityczny SEO – Looker Studio
Grafika pokazująca 5 dobrych praktyk podczas tworzenia narzędzia Business Intelligence

Poradnik

Najlepsze praktyki tworzenia dashboardów analitycznych i biznesowych
Grafika pokazująca odwrócony proces ETL

Poradnik

Replikacja danych do BigQuery  – Jedyny przewodnik po procesach ETL i ELT w GCP jakiego potrzebujesz
Ikona plików cookies

Ustawienia plików cookies

Używamy plików cookies, aby zapewnić Ci najlepsze wrażenia z korzystania z naszej strony. Możesz wybrać, które pliki cookies chcesz zaakceptować.
Ikona plików cookies

Informacje o plikach cookies

Szanujemy Twoją prywatność

Używamy plików cookies lub podobnych technologii w celu zapewnienia Ci dostępu do serwisu, usprawniania jego działania, profilowania i wyświetlania treści dopasowanych do Twoich potrzeb. W każdej chwili możesz zmienić ustawienia plików cookies lub podobnych technologii poprzez zmianę ustawień prywatności w przeglądarce bądź aplikacji lub zmianę swoich preferencji w zakładce Ustawienia cookies w stopce strony. Pamiętaj, że zmiana ta może spowodować brak dostępu do niektórych funkcji serwisu.
Dane osobowe dotyczące korzystania z serwisu, w tym zapisywane i odczytywane z plików cookies lub podobnych technologii będą przetwarzane w celu zapewnienia dostępu do serwisu, w celach marketingowych, w tym profilowania, w celach wewnętrznych związanych ze świadczeniem usług oraz prowadzeniem działalności gospodarczej, w tym dowodowych, analitycznych i statystycznych, wykrywania i eliminowania nadużyć oraz w celu wykonywania obowiązków wynikających z przepisów prawa.
Przysługuje Ci prawo do dostępu do danych, ich usunięcia, ograniczenia przetwarzania, przenoszenia, sprzeciwu, sprostowania oraz cofnięcia zgód w każdym czasie. Szczegółowe informacje dotyczące przetwarzania danych oraz przysługujących Ci uprawnień, informacje dotyczące plików cookies lub podobnych technologii, w tym dotyczące możliwości zarządzania ustawieniami prywatności, znajdują się w Polityce Prywatności.