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使用者依赖了可观察行为之后，实现细节就可能变成兼容性承诺

解释器、哈希表和公共 API 是不同场景；能观察到某种行为，不等于它已被正式保证。

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模块名称限制多版本，内容哈希允许共存 →Python演讲指出sys.modules以模块名定位对象，现有代码与pickle依赖这一语义，因此同库多版本难共存；Unison则把引用绑定到内容哈希，区分同名但不同定义，使多版本依赖无需争夺全局名字。可观察的实现细节会变成兼容负担 →Python的slots、类型与模块缓存被生态依赖，阻碍实现调整；Swiss Table演讲将同一现象明确表述为用户会依赖所有可观察行为，并用随机化抑制偶然迭代顺序成为契约。只测一个反复运行的小例子，可能看不到真实负载的性能成本 →两者具体讨论哈希表与缓存。结论是要覆盖使用情境，不是微基准没有用。

对照原文

people actually depend in very bizarre ways on some of the internals
How Python was Shaped by leaky Internals, Armin Ronacher, Flask framework · ▶ 4:31–4:38
they will rely upon it, given enough users.
CppCon 2017: Matt Kulukundis “Designing a Fast, Efficient, Cache-friendly Hash Table, Step by Step” · ▶ 5:27–5:32
not be able to take it out once you put it into an API.
How To Design A Good API and Why it Matters · ▶ 24:57–25:03