酸洗过程是确定性的吗？

Question

对于特定的输入值，Pickle 是否总是产生相同的输出？ 我想当腌制具有相同内容但不同插入/删除历史记录的字典时可能会出现问题。 我的目标是使用 Pickle 和 SHA1 创建函数参数的“签名”，以实现 memoize。

Answer 1

我想当腌制具有相同内容但不同插入/删除历史记录的字典时可能会出现问题。

右：

>>> pickle.dumps({1: 0, 9: 0}) == pickle.dumps({9: 0, 1: 0})
False

另请参阅：pickle.dumps 不适合散列

我的目标是使用 Pickle 和 SHA1 创建函数参数的“签名”，以实现 memoize。

这存在许多基本问题。 不可能提出正确映射相等性的对象到字符串的转换 - 想想对象标识的问题：

>>> a = object()
>>> b = object()
>>> a == b
False
>>> pickle.dumps(b) == pickle.dumps(a)
True

根据您的具体要求，您可以将对象层次结构转换为可以进行散列的层次结构：

def hashablize(obj):
    """Convert a container hierarchy into one that can be hashed.
    
    Don't use this with recursive structures!
    Also, this won't be useful if you pass dictionaries with
    keys that don't have a total order.
    Actually, maybe you're best off not using this function at all."""
    try:
        hash(obj)
    except TypeError:
        if isinstance(obj, dict):
            return tuple((k, hashablize(v)) for (k, v) in sorted(obj.iteritems()))
        elif hasattr(obj, '__iter__'):
            return tuple(hashablize(o) for o in obj)
        else:
            raise TypeError("Can't hashablize object of type %r" % type(obj))
    else:
        return obj

Answer 2

相同的输出是什么意思？ 通常，您应该始终获得相同的往返输出（pickling -> unpickling），但我不认为序列化格式本身在每种情况下都保证相同。 当然，它可能会在平台之间发生变化等等。

在程序的一次运行中，使用 pickling 进行记忆应该没问题 - 我已经多次使用此方案，没有遇到任何问题，但那是针对非常简单的问题。 一个问题是，这并没有涵盖所有有用的情况（我想到的是函数：你无法对它们进行腌制，所以如果你的函数采用可调用参数，那将不起作用）。