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PYTHONHASHSEED 的作用。首先，我们需要理解 PYTHONHASHSEED 的作用。它是一个环境变量，专门用于控制 Python 中哈希随机化的种子。
通过设置 PYTHONHASHSEED 环境变量来禁止 hash 随机化，确保实验结果的可复现性。若该变量未设置或设为 random，则 str、bytes 及 datetime 对象的 hash 值将基于随机种子生成。若将其设置为一个整数值（需在 [0, 4294967295] 范围内），此值将作为 hash() 函数的固定种子，实现 hash 的可重复性，这在解释器自我测试或让多个 Python 进程共享 hash 值时尤为有用。特别地，设置 PYTHONHASHSEED 为 0 可完全禁用 hash 随机化。
Python 中的哈希随机化。Python 中的哈希随机化自 3.3 版本起被引入。这意味着，每当运行 Python 程序时，基于哈希的数据结构（如字典和集合）的迭代顺序都可能变化。此举作为一项安全措施，旨在防御针对哈希算法的特定类型攻击。
为什么要设置 PYTHONHASHSEED = “0”？设置 os.environ[“PYTHONHASHSEED”] = “0” 实际上是为了禁用哈希随机化。当 PYTHONHASHSEED 被设置为 0 时，Python 会采用一个固定的哈希种子，确保每次运行程序时哈希结果保持一致。
这样做的影响。设置 PYTHONHASHSEED = “0” 会影响以下几个方面:
字典和集合的迭代顺序。影响：每次运行程序时，字典和集合的迭代顺序将保持一致。一个示例如下：
import os os.environ["PYTHONHASHSEED"] = "0" my_dict = {"apple": 1, "banana": 2, "cherry": 3} print(list(my_dict.keys())) # 每次运行输出顺序都相同 字符串和其他不可变对象的哈希值。影响：相同的字符串在不同运行中将始终产生相同的哈希值。一个示例如下：
import os os.environ["PYTHONHASHSEED"] = "0" print(hash("hello")) # 每次运行结果相同 random 模块的行为。影响：如果在导入 random 模块之前设置了 PYTHONHASHSEED，那么 random 模块的行为也会变得可预测。一个示例：
import os os.environ["PYTHONHASHSEED"] = "0" import random print(random.random()) # 每次运行结果相同 为什么这很重要？
- 可重现性：在科学计算和机器学习等领域，可重现性至关重要。通过设置固定的哈希种子，我们能够确保多次运行实验或计算时得到相同的结果，这对于验证研究的准确性和可重复性至关重要。
- 调试便利：当遇到与哈希相关的难题时，采用固定的哈希种子可以极大地简化问题重现和调试的过程，因为它允许我们精确地控制哈希值，从而更容易地定位问题根源。
- 测试一致性：在编写测试用例时，使用固定的哈希种子能够确保测试环境的一致性，进而保证测试结果的可比性和准确性。这对于验证软件功能、优化算法和发现潜在问题至关重要。
注意事项。设置 PYTHONHASHSEED=“0” 虽能带来可预测性，但需注意其潜在缺点：
- 安全性影响：禁用哈希随机化可能增加程序遭受特定类型攻击的风险。
- 性能问题：在某些情境下，固定的哈希种子可能加剧哈希冲突，进而影响程序性能。
- 不适用于真实世界模拟：若程序需模拟真实世界的随机性，则使用固定种子可能不恰当。
总体来说，设置 os.environ[“PYTHONHASHSEED”] = “0” 旨在禁用 Python 的哈希随机化功能，确保基于哈希的操作（如字典和集合的迭代、字符串哈希等）在每次程序运行时都能保持结果的一致性。这一设置在需要可复现结果的场景中尤为重要，但同时也需关注其可能带来的安全和性能影响。因此，在应用时需根据具体场景仔细权衡其利弊。
