看起来是康庄大道，实则连环深坑
Python 的数据类型设计有不少反直觉的地方，bool 是 int 子类、浮点数精度、NaN 不等于自身……今天这 5 个坑，你可能不止踩过一个。
坑 1：字典键的哈希陷阱
这个坑我踩过，说出来你可能不信，当时 debug 了整整半天。
d = {True: 'yes', 1: 'one', 1.0: 'float_one'}
print(d)
print(len(d))你觉得输出是什么？想好了吗？
实际是：{'True': 'float_one'} 1
因为 True == 1 == 1.0 且它们的哈希值相同，Python 认为它们是同一个键。后面的值会覆盖前面的。字典使用哈希值和 == 来判断键是否相同。
正确写法：
# 如果需要区分，用字符串作为键
d = {'True': 'yes', '1': 'one', '1.0': 'float_one'}
print(len(d)) # 3
踩坑现场：配置文件解析时，布尔值和数字混在一起做字典键，配置项莫名其妙地丢失了。
坑 2：空元组和逗号（猜猜输出）
这个问题我提 MR 的时候被 review 过，后来发现团队里有三个人都踩过。
a = (1)
b = (1,)
print(type(a))
print(type(b))
A. 都是 tupleB. <class 'int'><class 'tuple'>C. 报错
答案是 B。在 Python 中，创建元组的是逗号而不是括号。(1) 只是一个带括号的整数表达式，(1,) 才是一个只有一个元素的元组。空元组用 () 创建。这个语法设计经常让新手困惑，也是代码审查中常见的 bug 来源。
# 单元素元组必须加逗号
a = (1,)
print(type(a)) # <class 'tuple'>
踩坑现场：函数返回 return (result) 以为返回了元组，调用方解包直接报错。
坑 3：空元组和逗号（猜猜输出）
这是我见过的最隐蔽的 bug 之一，代码能跑，测试能过，但结果就是不对。
a = (1)
b = (1,)
print(type(a))
print(type(b))
A. 都是 tupleB. <class 'int'><class 'tuple'>C. 报错
答案是 B。在 Python 中，创建元组的是逗号而不是括号。(1) 只是一个带括号的整数表达式，(1,) 才是一个只有一个元素的元组。空元组用 () 创建。这个语法设计经常让新手困惑，也是代码审查中常见的 bug 来源。
# 单元素元组必须加逗号
a = (1,)
print(type(a)) # <class 'tuple'>
踩坑现场：函数返回 return (result) 以为返回了元组，调用方解包直接报错。
坑 4：集合中的布尔和整数（猜猜输出）
这段代码看起来完全正确，但它在生产环境上悄无声息地出了问题。
s = {True, 1, 1.0}
print(s)
print(len(s))
A. {True, 1, 1.0} 长度3B. {True} 1C. 报错
答案是 B。和字典键一样，集合也用哈希值和 == 来判断元素是否重复。True == 1 == 1.0，所以集合认为它们是同一个元素，只保留第一个加入的。这个行为和字典键的逻辑完全一致，因为 set 底层就是用字典实现的（只有键没有值）。
# 如果需要区分，用字符串或元组包装
s = {('bool', True), ('int', 1), ('float', 1.0)}
print(len(s)) # 3
踩坑现场：统计不同类型的数据去重，发现数量总是比预期少。
坑 5：浮点数精度问题
这坑是经典中的经典，Python 面试里没有比它更高频的了。
print(0.1 + 0.2 == 0.3)
print(0.1 + 0.2)
你觉得输出是什么？想好了吗？
实际是：False 0.30000000000000004
这不是 Python 的 bug，是 IEEE 754 浮点数标准的特性。0.1 在二进制中是无限循环小数，存储时会有微小误差。几乎所有编程语言都有这个问题。
正确写法：
import math
print(math.isclose(0.1 + 0.2, 0.3)) # True
# 金融计算用 Decimal
from decimal import Decimal
踩坑现场：电商系统计算订单总价，偶尔出现一分钱的误差，被财务追着问。
好了，今天这 5 个就先聊到这里。代码里的坑数不清，一期一期慢慢说。
这些坑你都知道吗？评论区交流一下你的翻车经历。
下期预告：函数陷阱专场
关于作者
写了 10 年 Python，赶上了机器学习的热潮，又撞上了大模型的浪头，每次以为学明白了，行业又变了一次。不是什么大神，就是一个在互联网里摸爬滚打、把坑踩了个遍的老工人。还在写代码，还在折腾，还在想明白这个时代到底发生了什么。把自己踩过的坑、走过的弯路、看过的热闹，说给还在路上的人听。
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