我来自 Java，即使是可变对象也可以是“可哈希的”。
这些天我玩 Python 3.x 只是为了好玩。
以下是 Python 中 hashable 的定义（来自 Python 术语表）。
hashable
如果一个对象有一个在其生命周期内永不改变的哈希值（它需要一个__hash__()方法），并且可以与其他对象进行比较（它需要一个__eq__()方法）。比较相等的可哈希对象必须具有相同的哈希值。
哈希性使得对象可以用作字典键和集合成员，因为这些数据结构在内部使用哈希值。
Python 的所有不可变内置对象都是可哈希的；可变容器（例如列表或字典）则不然。默认情况下，作为用户定义类实例的对象是可散列的。它们的比较都不相等（除了它们自己），它们的哈希值源自它们的id().
我读了它，我在想……
仍然......为什么他们没有在 Python 中使可变对象可哈希？例如。使用相同的default对于用户定义的对象的哈希机制，即如上面最后两句所述。
默认情况下，作为用户定义类实例的对象是可散列的。它们的比较都不相等（除了它们自己），它们的哈希值来自它们的 id()。
这感觉有点奇怪......所以用户定义的可变对象是可散列的（通过这个默认的散列机制），但内置的可变对象是不可散列的。这不是让事情变得复杂吗？我不明白它能带来什么好处，有人可以解释一下吗？
在Python中，可变对象can是可散列的，但这通常不是一个好主意，因为一般来说，equality是根据这些可变属性来定义的，这可能会导致各种疯狂的行为。
如果内置可变对象根据身份进行哈希处理，就像用户定义对象的默认哈希机制一样，那么它们的哈希值将与其相等性不一致。那就是绝对地一个问题。然而，用户定义的对象默认情况下会根据身份进行比较和散列，因此情况并没有那么糟糕，尽管这组事务不是很有用。
请注意，如果您实施__eq__在用户定义的类中，__hash__被设定为None, 使班级不可散列的.
因此，来自 Python 3 数据模型文档:
用户定义的类有__eq__() and __hash__()方法通过
默认;与它们相比，所有对象都不相等（除了
他们自己）和x.__hash__()返回一个适当的值，使得x == y意味着这两者x is y and hash(x) == hash(y).
一个重写的类__eq__()并且没有定义__hash__()都会有它的__hash__()隐式设置为None。当。。。的时候__hash__()一个类的方法是None，当程序尝试检索时，该类的实例将引发适当的 TypeError
它们的哈希值，也将被正确识别为不可哈希
检查时isinstance(obj, collections.abc.Hashable).
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