python可哈希什么意思

可哈希 就是可以用python內(nèi)置函數(shù) hash 得出哈希值。

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對任意對象 o，如果 o.__hash__() 返回一個整型值，那 o 就是可哈希的。

各種標量、tuple、正確實現(xiàn)了 __hash__ 函數(shù)的類的實例都是可哈希的。

Python如何哈希字符串

Python中字符串是可哈希的，即可以作為字典的鍵或者HashTable的鍵使用。

您可以這樣子使用Python內(nèi)置函數(shù)hash（散列函數(shù)）：

您也可以將字符串轉(zhuǎn)為一個集合：

總之，Python里面有很多內(nèi)置的hash功能性數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和函數(shù)。

python之哈希算法

哈希(Hash)算法：`hash（object）`

哈希算法將一個不定長的輸入，通過散列函數(shù)變換成一個定長的輸出，即散列值。是一種信息摘要算法。對象的hash值比原對象擁有更低的內(nèi)存復雜度。

它不同于加密。哈希（hash）是將目標文本轉(zhuǎn)換成具有相同長度的，不可逆的雜湊字符串，而加密則是將文本轉(zhuǎn)換為具有相同長度的，可逆的密文。

哈希（hash）算法是不可逆的，只能由輸入產(chǎn)生輸出，不能由輸出產(chǎn)生輸入。而加密則是可逆的。即可以從輸入產(chǎn)生輸出，也可以反過來從輸出推出輸入。

對于hash算法，不同的數(shù)據(jù)應該生成不同的哈希值。如果兩個不同的數(shù)據(jù)經(jīng)過Hash函數(shù)計算得到的Hash值一樣。就稱為哈希碰撞（collision）。哈希碰撞無法被完全避免。只能降低發(fā)生概率。

好的hash函數(shù)會導致最少的hash碰撞。

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可哈希性（hashable）：

可哈希的數(shù)據(jù)類型為不可變的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)（如字符串srt，元組tuple，對象集objects等）。這種數(shù)據(jù)被稱為可哈希性。

不可哈希性：

不可哈希的數(shù)據(jù)類型，為可變的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)（如字典dict，列表list和集合set等）。

如果對可變的對象進行哈希處理，則每次對象更新時，都需要更新哈希表。這樣我們則需要將對象移至不同的數(shù)據(jù)集，這種操作會使花費過大。

因此設定不能對可變的對象進行hash處理。

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Python3.x添加了hash算法的隨機性，以提高安全性，因此對于每個新的python調(diào)用，同樣的數(shù)據(jù)源生成的結(jié)果都將不同。

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

- MDH5 (不常用)

- SHA1 (不常用)

- SHA256 (常用)

- SHA512 (常用)

一種局部敏感的hash算法，它產(chǎn)生的簽名在一定程度上可以表征原內(nèi)容的相似度。

可以被用來比較文本的相似度。

安裝simhash：

Pip3 install simhash

感知哈希算法（perceptual Hash Algorithm）。用于檢測圖像和視頻的差異。

安裝Imagehash:

pip3 install Imagehash

比較下面兩張圖片的Imagehash值

可以看到兩張圖片的hash值非常相似。相似的圖片可以生成相似的哈希值是Imagehash的特點。

Python hash函數(shù)返回值問題？

hash函數(shù)輸出大小就是摘要大小.輸入單位就是塊尺寸

當遇到“大集合”的數(shù)據(jù)比塊尺寸還小的情況，是會把數(shù)據(jù)補齊到塊大小，然后輸出摘要。

.比如MD5的摘要為128bit或16byte，塊512bit或64byte

輸入"a",太小，補齊到64byte，“a_____________________”

輸入一個16byte的摘要，通常用HEX編碼顯示為32byte，自然比a長很多

本文名稱：pythonhash函數(shù) python hash算法
文章起源：http://www.2m8n56k.cn/article4/dosddie.html

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