它提到的部分问题，读者们可以先思考下：
若两个元组相等，即 a==b 且 a is b，那么相同索引的元素（如 a[0] 、b[0]）是否一定相等呢？若两个工具的 hash 结果相等，即 hash(a) == hash(b)，那么它们是否一定相等呢？答案当然都为否（不然就不叫冷知识了），大家可以先考试测验回答一下，然后再往下看。
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好了，先来看看第一个问题。两个相同的元组 a、b，它们有如下的关系：
>>> a = (float('nan'),)>>> b = a>>> a # (nan,)>>> b # (nan,)>>> type(a), type(b)(<type 'tuple'>, <type 'tuple'>)>>> a == bTrue>>> a is b # 即 id(a) == id(b)True>>> a[0] == b[0]False
以上代码表明：a 即是 b（类型、值与 id 都相等），但是它们的对位元素却不相等。
两个元组都只有一个元素（逗号后面没有别的元素，这是单元素的元组的表示方法，即 len(a)==1 ）。float() 是个内置函数，可以将入参布局成一个浮点数。
为什么会这样呢？先查阅一下文档，这个内置函数的解析规则是：
sign ::= \公众+\"大众 | \公众-\"大众infinity ::= \"大众Infinity\"大众 | \"大众inf\"大众nan ::= \公众nan\"大众numeric_value ::= floatnumber | infinity | nannumeric_string ::= [sign] numeric_value
它在解析时，可以解析前后的空格、前缀的加减号（+/-）、浮点数，除此之外，还可以解析两类字符串（不区分大小写）：\公众Infinity\"大众或\"大众inf\"大众，表示无穷大数；“nan”，表示不是数（not-a-number），确切地说，指的是除了数以外的所有东西。
前面分享的第一个冷知识就跟“nan”有关，作为整体，两个元组相等，但是它们唯一的元素却不相等。之以是会这样，由于“nan”表示除了数以外的东西，它是一个范围，以是不可比较。
作为比拟，我们来看看两个“无穷大的浮点数”是什么结果：
>>> a = (float('inf'),)>>> b = a>>> a # (inf,)>>> b # (inf,)>>> a == b # True>>> a is b # True>>> a[0] == b[0] # True
把稳末了一次比较，它跟前面的两个元组恰好相反，由此，我们可以得出结论：两个无穷大的浮点数，数值相等，而两个“不是数的东西”，数值不相等。
化简一下，可以这样看：
>>> a = float('inf')>>> b = float('inf')>>> c = float('nan')>>> d = float('nan')>>> a == b # True>>> c == d # False
以上便是第一个冷知识的揭秘。接着看第二个：
>>> hash(float('nan')) == hash(float('nan'))True
前面刚说了两个“不是数的东西”不相等，这里却显示它们的哈希结果相等，这挺违背常理的。
我们可以推理出一条大略的结论：不相等的两个工具，其哈希结果可能相等。
缘故原由在于，hash(float('nan')) 的结果即是 0，它是个固定值，作比较时当然就相等了。
实在，关于 hash() 函数，还埋了一个彩蛋：
>>> hash(float('inf')) # 314159>>> hash(float('-inf')) # -314159
有没有以为这个数值很熟习啊？它正是圆周率的前五位 3.14159，去除小数点后的结果。在早期的 Python 版本中，负无穷大数的哈希结果实在是 -271828，正是取自于自然对数 e。这两个数都是硬编码在 Python 阐明器中的，算是某种致敬吧。
由于 float('nan') 的哈希值相等，这常日意味着它们不可以作为字典的不同键值，但是事实却出人意料：
>>> a = {float('nan'): 1, float('nan'): 2}>>> a{nan: 1, nan: 2}# 作为比拟：>>> b = {float('inf'): 1, float('inf'): 2}>>> b{inf: 2}
如上所示，两个 nan 键值在表示上千篇一律（把稳，它们没有用引号括起来），它们可以共存，而 inf 却只能归并成一个，再次展示出了 nan 的神奇。
好了，两个很冷的小知识分享完毕，背后的缘故原由都在于 float() 取浮点数时，Python 许可了 nan（不是数）的存在，它表示不确切的存在，以是导致了这些奇怪的结果。
末了，我们作下小结：
包含 float('nan') 的两个元组，当做整体作比较时，结果相等；两个相等的元组，其对位的元素可能不相等float('nan') 表示一个“不是数”的东西，它本身不是确定值，两个工具作比较时不相等，但是其哈希结果是固定值，作比较时相等；可用作字典的键值，而且是不冲突的键值float('inf') 表示一个无穷大的浮点数，可看作确定的值，两个工具做比较时相等，其哈希结果也相等；可用作字典的键值，但是会产生冲突float('nan') 的哈希结果为 0，float('inf') 的哈希结果为 314159参考资料：
https://docs.python.org/3/library/functions.html#float
https://www.pythondoeswhat.com/2019/09/welcome-to-float-zone.html
作者简介：豌豆花下猫，生于广东毕业于武大，现为苏漂程序员，有一些极客思维，也有一些人文情怀，有一些温度，还有一些态度。
