python函数的哈希值 Python哈希

python之哈希算法

哈希(Hash)算法：`hash（object）`

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哈希算法将一个不定长的输入，通过散列函数变换成一个定长的输出，即散列值。是一种信息摘要算法。对象的hash值比原对象拥有更低的内存复杂度。

它不同于加密。哈希（hash）是将目标文本转换成具有相同长度的，不可逆的杂凑字符串，而加密则是将文本转换为具有相同长度的，可逆的密文。

哈希（hash）算法是不可逆的，只能由输入产生输出，不能由输出产生输入。而加密则是可逆的。即可以从输入产生输出，也可以反过来从输出推出输入。

对于hash算法，不同的数据应该生成不同的哈希值。如果两个不同的数据经过Hash函数计算得到的Hash值一样。就称为哈希碰撞（collision）。哈希碰撞无法被完全避免。只能降低发生概率。

好的hash函数会导致最少的hash碰撞。

可哈希性（hashable）：

可哈希的数据类型为不可变的数据结构（如字符串srt，元组tuple，对象集objects等）。这种数据被称为可哈希性。

不可哈希性：

不可哈希的数据类型，为可变的数据结构（如字典dict，列表list和集合set等）。

如果对可变的对象进行哈希处理，则每次对象更新时，都需要更新哈希表。这样我们则需要将对象移至不同的数据集，这种操作会使花费过大。

因此设定不能对可变的对象进行hash处理。

Python3.x添加了hash算法的随机性，以提高安全性，因此对于每个新的python调用，同样的数据源生成的结果都将不同。

哈希方法有（MD5, SHA1, SHA256与SHA512等）。常用的有SH256与SHA512。MD5与SHA1不再常用。

- MDH5 (不常用)

- SHA1 (不常用)

- SHA256 (常用)

- SHA512 (常用)

一种局部敏感的hash算法，它产生的签名在一定程度上可以表征原内容的相似度。

可以被用来比较文本的相似度。

安装simhash：

Pip3 install simhash

感知哈希算法（perceptual Hash Algorithm）。用于检测图像和视频的差异。

安装Imagehash:

pip3 install Imagehash

比较下面两张图片的Imagehash值

可以看到两张图片的hash值非常相似。相似的图片可以生成相似的哈希值是Imagehash的特点。

字符串hash算法有很多，为什么用这个不用其他呢，也许只是随便挑了一个性能过得去的。如果解决了您的问题请采纳！如果未解决请继续追问

可哈希就是可以用python内置函数 hash 得出哈希值。

对任意对象 o，如果 o.__hash__() 返回一个整型值，那 o 就是可哈希的。

各种标量、tuple、正确实现了 __hash__ 函数的类的实例都是可哈希的。

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