Python中TypeError:unhashable?type:'dict'錯誤如何解決

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Python “TypeError: unhashable type: ‘dict’ ” 發生在我們將字典用作另一個字典中的鍵或用作集合中的元素時。

要解決該錯誤，需要改用 frozenset，或者在將字典用作鍵之前將其轉換為 JSON 字符串。

當我們將字典用作另一個字典中的鍵時，會發生錯誤。

# ????? using dictionary as a key in a dictionary

# ?? TypeError: unhashable type: 'dict'
my_dict = {'name': 'Jiyik', {'country': 'China'}: 'address'}

或者當我們使用字典作為 set 對象中的元素時。

# ????? 使用字典作為集合中的元素

# ?? TypeError: unhashable type: 'dict'
my_set = {{'name': 'Jiyik'}}

我們不能將字典用作字典中的鍵或集合中的元素，因為字典對象是可變的和不可散列的。

將字典轉為JSON字符串解決報錯

解決該錯誤的一種方法是在將字典用作鍵之前將其轉換為 JSON 字符串。

import json

# ????? 將字典轉換為 JSON 字符串
my_json = json.dumps({'country': 'China'})

my_dict = {'name': 'Jiyik', my_json: 'address'}
print(my_dict)  # ????? {'name': 'Jiyik', '{"country": "China"}': 'address'}

# ????? 當你必須訪問字典中的鍵時
print(my_dict[json.dumps({'country': 'Austria'})]) # ????? address

json.dumps 方法將 Python 對象轉換為 JSON 格式的字符串。 這是有效的，因為字符串是不可變的和可散列的。

相反，json.loads 方法將 JSON 字符串解析為本機 Python 對象，例如 my_dict = json.loads(my_json_str)。

使用 frozenset 解決錯誤

解決錯誤的另一種方法是使用 frozenset。

my_key = {'country': 'China'}
key = frozenset(my_key.items())
print(key)  # ????? frozenset({('country', 'China')})

my_dict = {'name': 'Jiyik', key: 'address'}


# ????? 當我們必須訪問 key 時
print(my_dict[frozenset(my_key.items())])  # ????? 'address'

dict.items 方法返回字典項（（鍵，值）對）的新視圖。

# ????? dict_items([('name', 'jiyik'), ('age', 30)])
print({'name': 'jiyik', 'age': 30}.items())

我們使用字典的項目創建了一個 frozenset，我們可以將其用作字典中的鍵（以及另一個集合中的元素）。

frozenset 是 Python 集合對象的不可變版本，因此它可以用作字典中的鍵或另一個集合中的元素。

請注意 ，我們必須使用相同的方法來訪問字典中的鍵。

我們可以將調用 frozenset(my_key.items()) 的結果存儲在變量中，并在設置或訪問字典中的鍵時重用 frozenset。

將字典轉換為元組以解決錯誤

解決錯誤的另一種方法是將字典轉換為元組。

dict_key = {'id': 1, 'country': 'China'}

# ? 轉換為元組
my_tuple = tuple(dict_key)
print(my_tuple)  # ????? ('id', 'country')

my_dict = {'name': 'Jiyik', my_tuple: 'address'}
print(my_dict)  # ????? {'name': 'Jiyik', ('id', 'country'): 'address'}

# ????? 當你必須訪問字典中的鍵時
print(my_dict[my_tuple])  # ????? address

將字典轉換為元組時，元組僅包含字典的鍵。

元組是不可變的，因此包含字典鍵的元組可以安全地用作另一個字典中的鍵。

使用一個字典作為另一個字典中的值

我們不能將一個字典用作另一個字典中的鍵，但可以將一個字典用作值。

dict_value = {'id': 1, 'country': 'China'}

my_dict = {'name': 'Jiyik', 'data': dict_value}

# ????? {'name': 'Jiyik', 'data': {'id': 1, 'country': 'China'}}
print(my_dict)

print(my_dict['data'])  # ????? {'id': 1, 'country': 'China'}

我們將一個字典設置為另一個字典中的值。

這是允許的，因為限制不適用于字典值。

將一個字典的所有鍵值對添加到另一個字典

如果需要將一個字典的所有鍵值對添加到另一個字典，則可以使用 for 循環。

another_dict = {'id': 1, 'country': 'China'}

my_dict = {'name': 'Jiyik'}

for key, value in another_dict.items():
    my_dict[key] = value

# ????? {'name': 'Jiyik', 'id': 1, 'country': 'China'}
print(my_dict)

dict.items 方法返回字典項（（鍵，值）對）的新視圖。

my_dict = {'id': 1,  'name': 'Jiyik'}

# ????? dict_items([('id', 1), ('name', 'Jiyik')])
print(my_dict.items())

在每次迭代中，我們將鍵值對設置為另一個字典。

Python 中的可散列對象與不可散列對象

Python 中的大多數不可變內置對象都是可散列的，而可變對象是不可散列的。

如果一個對象是可散列的，那么它可以用作字典中的鍵和集合中的元素，因為這些數據結構在內部使用散列值。

可哈希對象包括 - str 、int 、bool 、tuple 、frozenset。

不可散列的對象包括 - list 、dict 、set。

請注意，元組和凍結集僅在其元素可哈希時才可哈希。

檢查一個對象是否可散列

我們可以通過將對象傳遞給內置的 hash() 函數來檢查對象是否可散列。

print(hash('jiyik.com'))  # ????? 4905958875846995527

# ?? TypeError: unhashable type: 'dict'
print(hash({'name': 'Jiyik'}))

散列函數返回傳入對象的散列值（如果有的話）。

哈希值是整數，用于在字典查找期間比較字典鍵。

!> 可散列對象的散列值在其生命周期內永遠不會改變。 這就是為什么大多數不可變對象是可哈希的，而可變對象是不可哈希的。

像字典這樣的對象是可變的，因為字典的內容可以改變。

my_dict = {'name': 'Fql'}

my_dict['name'] = 'Jiyik'

print(my_dict) # ????? {'name': 'Jiyik'}

另一方面，包含原始值的 fronzenset 和元組對象是不可變的（和可散列的）。

字典由鍵索引，字典中的鍵可以是任何不可變類型，例如 字符串或數字。

如果元組包含字符串、數字或元組，則它們只能用作字典中的鍵。

如果 fronzenset 或元組包含可變對象（例如列表），則不能將其用作字典中的鍵或集合中的元素。

如果我們不確定變量存儲的對象類型，請使用 type() 函數。

my_dict = {'name': 'Jiyik'}

print(type(my_dict))  # ????? <class 'dict'>
print(isinstance(my_dict, dict))  # ????? True

my_str = 'jiyik.com'

print(type(my_str))  # ????? <class 'str'>
print(isinstance(my_str, str))  # ????? True

type 函數返回對象的類型。

如果傳入的對象是傳入類的實例或子類，則 isinstance 函數返回 True。

感謝各位的閱讀，以上就是“Python中TypeError:unhashable type:'dict'錯誤如何解決”的內容了，經過本文的學習后，相信大家對Python中TypeError:unhashable type:'dict'錯誤如何解決這一問題有了更深刻的體會，具體使用情況還需要大家實踐驗證。這里是億速云，小編將為大家推送更多相關知識點的文章，歡迎關注！