使用Python的source_hash()函数进行数据去重的实现方法

在Python中，可以使用source_hash()函数对数据进行去重。source_hash()是一种哈希函数，它计算给定数据的哈希值，并将其存储在散列表中。与其他哈希函数不同的是，source_hash()可以处理不同类型的数据，包括整数、字符串、元组等。

下面是使用source_hash()函数进行数据去重的实现方法：

1. 创建一个空的散列表，用于存储数据的哈希值。

2. 遍历要去重的数据。

3. 对于每个数据，使用source_hash()函数计算其哈希值。

4. 检查散列表中是否已存在该哈希值。

- 如果存在，表示该数据已经存在，跳过该数据。

- 如果不存在，将该哈希值存储到散列表中，并将数据添加到去重后的列表中。

5. 返回去重后的数据列表。

以下是使用source_hash()函数进行数据去重的例子：

# 导入source_hash()函数
from collections.abc import Hashable

# 定义数据列表
data = [1, 2, 3, 3, 4, 5, 5, 'a', 'b', 'c', 'c', (1, 2), (3, 4)]

# 创建空散列表和去重后的列表
hash_table = set()
unique_data = []

# 进行数据去重
for item in data:
    # 检查数据是否是可哈希的
    if not isinstance(item, Hashable):
        continue
    
    # 计算数据的哈希值
    item_hash = hash(item)
    
    # 检查哈希值是否已存在于散列表中
    if item_hash in hash_table:
        continue
    
    # 将哈希值添加到散列表中
    hash_table.add(item_hash)
    
    # 将数据添加到去重后的列表中
    unique_data.append(item)

# 输出去重后的数据
print(unique_data)

运行上述代码，将输出去重后的数据列表：

[1, 2, 3, 4, 5, 'a', 'b', 'c', (1, 2), (3, 4)]

在上述例子中，使用了set()来实现散列表。当列表元素被添加到set()时，如果该元素已经存在于集合中，set()会自动忽略该元素并保持集合的 性。通过将数据的哈希值存储在set()中，可以通过查找集合来判断某个数据是否已经存在于集合中，从而实现数据的去重。