Какие есть ограничения на ключи в dict в Python?

Что проверяют

Понимаете ли вы, что ключ обязан быть хэшируемым, а не просто неизменяемым, и как это связано с устройством хэш-таблицы. Следом часто спрашивают, почему True и 1 оказываются одним ключом и можно ли сделать ключом свой объект.

Как отвечать

Сформулируйте точное правило: у ключа есть __hash__, который не меняется за время жизни объекта, и согласованный с ним __eq__: если a == b, то hash(a) == hash(b). Словарь ищет ключ по хэшу, а затем сравнивает кандидатов по идентичности и равенству. Отсюда следствия:

• встроенные типы: int, float, str, bytes, frozenset, None хэшируются, а list, dict, set нет, попытка даёт TypeError: unhashable type;
• кортеж: хэшируется, только если хэшируемы все элементы, (1, [2]) ключом не станет;
• равные значения сливаются: 1, 1.0 и True это один ключ, {1: "a", True: "b"} даст словарь из одной пары;
• NaN: float("nan") не равен сам себе, поэтому новый объект NaN старый ключ не найдёт, а тот же самый объект найдёт, ведь сначала проверяется идентичность;
• свои классы: по умолчанию хэшируются по id. Если переопределить __eq__ без __hash__, Python выставит __hash__ = None, и объект станет нехэшируемым. @dataclass(frozen=True) генерирует оба метода сам.

Для ML-кода важны частные случаи: numpy.ndarray, DataFrame и Series ключами быть не могут, а скаляры вроде np.int64(1) хэшируются как обычный int и совпадают с ним. Чтобы закэшировать результат по массиву, берут arr.tobytes() или кортеж, а для ключа по нескольким колонкам кортеж из их значений.

Где спотыкаются

Говорят «ключ должен быть неизменяемым». Кортеж неизменяем, но со списком внутри не хэшируется, а изменяемый объект своего класса хэшируется по id без проблем.

Делают ключом объект с хэшем от изменяемых полей и меняют его после вставки. Словарь не падает, но ключ больше не находится ни по старому, ни по новому значению.

Не знают, что 1 и True сливаются. На этом легко потерять данные, когда маппинг строится по смешанной колонке, где встречаются и булевы, и числовые метки.