Cuando hablamos de hashing en Python entramos en un terreno donde identidad, igualdad y rendimiento convergen. En Koan 1 aprendimos la diferencia entre identidad y igualdad; el hashing en Python se basa en igualdad y no en identidad, lo que significa que Python promete que dos objetos iguales compartirán la misma marca o hash, aunque la promesa no sea absoluta.

Un hash es un valor entero producido por una función cuyo objetivo es representar de forma compacta un objeto. La función integrada hash devuelve un entero que usan diccionarios y conjuntos para comprobar pertenencia. En lugar de buscar entre todas las claves, Python calcula el hash de la clave, salta a la ubicación adecuada y luego comprueba la igualdad. De ahí se deriva la regla esencial: si a == b entonces hash(a) == hash(b). La inversa no se cumple necesariamente: si hash(a) == hash(b) no implica que a == b. Esta garantía hacia adelante es la que permite que diccionarios y sets funcionen correctamente.

El caso curioso de NaN ilustra bien las sutilezas. Matemáticamente NaN no es igual a nada, ni siquiera a sí mismo, por eso float nan comparado con float nan da False. Sin embargo, Python garantiza que el hash de un NaN sea igual al hash de otro NaN. Esto no es una contradicción para las colecciones basadas en hashing porque la condición que deben cumplir es que objetos iguales compartan hash; Python no impide que objetos no iguales compartan el mismo hash.

Cuando defines clases propias debes decidir qué significa igualdad y hashing. Si dos objetos representan el mismo texto o la misma entidad y defines __eq__ para reflejarlo, lo habitual es que compartan hash. Si sobrescribes __eq__ pero olvidas sobrescribir __hash__, Python normalmente convierte tus instancias en no hasheables para evitar errores silenciosos. Si defines __hash__ de forma inconsistente devolviendo valores distintos para objetos que son iguales, tu código puede comportarse de forma errática o ineficiente.

Las guías oficiales recomiendan que si una clase no define __eq__ no debería definir __hash__ y que si define __eq__ pero no __hash__ sus instancias no podrán usarse como claves en colecciones basadas en hashing. Además, si una clase es mutable y define __eq__ no debería implementar __hash__ porque el valor del hash debe ser inmutable; si el hash cambia mientras el objeto está como clave, quedará en el bucket incorrecto y se perderá la referenciación correcta.

Otras trampas habituales incluyen la igualdad entre tipos relacionados: Python busca coherencia entre tipos numéricos relacionados, de modo que 1 == 1.0 es True y hash(1) == hash(1.0) también es True. Esto permite que un diccionario creado con la clave 1 devuelva el valor también cuando se consulte con 1.0. Aunque elegante, puede colapsar distintos tipos numéricos en el mismo bucket y causar comportamiento sorprendente en dominios donde int y float deben distinguirse, como en ciertas aplicaciones científicas o financieras.

La diferencia entre objetos inmutables y mutables también es clave. Los hashes deben ser estables. Contenedores inmutables como las tuplas son hasheables siempre que todos sus elementos lo sean, mientras que contenedores mutables como listas o diccionarios no son hasheables. Esto protege de usar como clave una estructura cuyo estado pueda cambiar y romper la tabla de hashing.

En síntesis, el hash es un símbolo o sello que ayuda a localizar y comparar objetos de forma eficiente, pero no es una prueba de identidad. Igualdad y hash están relacionados pero no son equivalentes; para comprender el comportamiento de tus colecciones debes considerar ambos aspectos: el símbolo que señala y la sustancia a la que apunta.

En Q2BSTUDIO entendemos estas sutilezas y las aplicamos cuando diseñamos arquitecturas de datos y servicios de alto rendimiento. Ofrecemos soluciones de software a medida y aplicaciones a medida integrando prácticas seguras y eficientes de diseño de datos. Si necesitas desarrollo de aplicaciones y software a medida o quieres explorar cómo aprovechar la inteligencia artificial para empresas en tus procesos, nuestro equipo de especialistas en inteligencia artificial, ciberseguridad y servicios cloud aws y azure puede ayudarte a construir soluciones robustas y escalables.

Ofrecemos además servicios de ciberseguridad y pentesting para proteger tus datos, servicios cloud aws y azure para desplegar con fiabilidad, y servicios de inteligencia de negocio y power bi para convertir datos en decisiones accionables. Si tu proyecto necesita agentes IA, automatización de procesos, o integración con power bi, en Q2BSTUDIO diseñamos la solución adecuada para cada caso, poniendo la seguridad, el rendimiento y la escalabilidad en el centro.

Palabras clave: aplicaciones a medida, software a medida, inteligencia artificial, ciberseguridad, servicios cloud aws y azure, servicios inteligencia de negocio, ia para empresas, agentes IA, power bi.