做h5找图网站seo论坛站长交流
开头：读者的“玄学”字典谜题
上周，朋友发来了一段让他抓耳挠腮的代码：
>>> {True: 'foo', 1: 'bar', 1.0: 'baz'}
{True: 'baz'}
“我明明定义了布尔True、整数1、浮点数1.0三个键，结果字典里只剩True一个键，值还变成了最后一个'baz'！这是啥情况？”
这条消息让我想起了当年自己初学 Python 时踩过的类似坑 —— 看似 “不同” 的键，在字典里却被 “合并” 了。今天，咱们就用这个新例子当 “线索”，一起拆解 Python 字典的底层逻辑。
第一步：字典的“盖楼”规则
要搞懂三个键为何只剩一个，得先明白字典是怎么“盖楼”的。
简单来说，字典的构建像搭乐高：先拼一个空架子（空字典），再按顺序往架子上装“键值对模块”。上面的代码等价于：
# 1. 拼空架子
my_dict = {}
# 2. 装第一个模块：键是True，值是'foo'
my_dict[True] = 'foo'
# 3. 装第二个模块：键是1，值是'bar'
my_dict[1] = 'bar'
# 4. 装第三个模块：键是1.0，值是'baz'
my_dict[1.0] = 'baz'
重点来了：字典的键是“喜新厌旧”的——如果后装的键和已存在的键“本质相同”，就会覆盖旧值。但问题是：True（布尔）、1（整数）、1.0（浮点数）明明是三种不同的类型，怎么就“本质相同”了？
第二步：True是“伪装的1”
要破解“键相同”的谜题，得从Python的类型关系说起。
在Python的世界里，布尔（bool）是整数（int）的“亲儿子”——官方文档明确写着：
“布尔类型是整数类型的子类型，
True等价于整数1，False等价于整数0。在大多数上下文中，布尔值的行为与对应的整数值一致。”
这意味着：
True == 1→ 是真的（True）1 == 1.0→ 也是真的（浮点数1.0的数值等于整数1）- 所以
True == 1 == 1.0→ 全等于！
用代码验证：
>>> True == 1
True
>>> 1 == 1.0
True
>>> True == 1 == 1.0
True
原来，在字典的“视角”里，这三个键根本就是“同一个人”！所以当依次插入True: 'foo'、1: 'bar'、1.0: 'baz'时，后两次插入都是在“修改同一个键的值”，最终只保留最后一次的'baz'。
第三步：哈希值——字典的“身份证号”
但这里还有个疑问：就算三个键“数值相等”，字典怎么确定它们是“同一个键”？难道只看==吗？
这就要说到字典的底层“黑科技”——哈希表（Hash Table）。字典能快速查找键值对，全靠哈希值：每个键会先通过__hash__方法生成一个哈希值（类似“身份证号”），字典根据这个号码把键“扔”到对应的“抽屉”里；查找时，也先算哈希值，再去对应的抽屉里找。
关键规则是：只有当两个键的哈希值相同，且==返回True时，字典才会认为它们是同一个键。
验证这三个键的哈希值：
>>> hash(True)
1
>>> hash(1)
1
>>> hash(1.0)
1
三个键的哈希值都是1，==又全返回True，字典自然把它们当同一个键。所以后插入的1: 'bar'和1.0: 'baz'，本质上都是在修改True对应的值。
第四步：为什么键是True而不是1或1.0？
最后一个疑问：三个键数值相等、哈希相同，为什么最终字典的键是True，而不是后插入的1或1.0？
这涉及字典的“键保留规则”：当多个键被视为相同时，字典会保留第一个插入的键对象。比如：
>>> temp = {1.0: 'test'}
>>> temp[True] = 'update'
>>> temp
{1.0: 'update'}
这里先插入1.0，后插入True（与1.0相等），字典会保留第一个键1.0，并更新它的值。回到原问题，原字典第一个插入的键是True，所以最终键是True，值被后续插入的'bar'和'baz'覆盖。
结论：三个“不同”键的终极真相
现在，我们可以彻底解开这个“变脸字典”的谜题了：
- 类型关系是根源：Python中
bool是int的子类，True等价于1，1又等价于1.0（数值相等）。 - 哈希值是身份证：三个键的哈希值都是
1，字典通过“哈希值相同+==为True”判定它们是同一个键。 - 先到先得保键形：字典保留第一个插入的键对象（
True），后续插入只更新值，不修改键。
所以，最终结果{True: 'baz'}的本质是：三个键被字典视为同一对象，后插入的值覆盖了前值，而键保留了第一个插入的True。
写在最后：这行代码教会我的事
这个看似“玄学”的字典表达式，其实藏着Python最核心的设计逻辑：
- 布尔类型的“隐藏身份”（
int子类） - 字典的哈希表底层逻辑（哈希值+相等性双重校验）
- 键值对的插入顺序对结果的影响
下次遇到类似“反直觉”的代码时，别急着怀疑语言bug——打开Python解释器，用==和hash()验证一下，你会发现Python的底层逻辑远比想象中严谨。
毕竟，Python的“奇怪”，往往藏着最精妙的设计。