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可哈希 就是可以用python内置函数 hash 得出哈希值。
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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。
Python中字符串是可哈希的,即可以作为字典的键或者HashTable的键使用。
您可以这样子使用Python内置函数hash(散列函数):
您也可以将字符串转为一个集合:
总之,Python里面有很多内置的hash功能性数据结构和函数。
哈希(Hash)算法:`hash(object)`
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。
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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。
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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。
hash函数输出大小就是摘要大小.输入单位就是块尺寸
当遇到“大集合”的数据比块尺寸还小的情况,是会把数据补齐到块大小,然后输出摘要。
.比如MD5的摘要为128bit或16byte,块512bit或64byte
输入"a",太小,补齐到64byte,“a_____________________”
输入一个16byte的摘要,通常用HEX编码显示为32byte,自然比a长很多