Question

我想计算一个不是字符串的md5哈希，而是整个数据结构。我理解一种方法的机制（对值的类型进行调度，规范化字典键顺序和其他随机性，递归到子值等）。但这似乎是一种通常有用的操作，所以我很惊讶我需要自己动手。

在Python中有没有更简单的方法来实现这个目标？

更新：pickle已被建议，这是一个好主意，但酸洗不规范字典键顺序：

>>> import cPickle as pickle
>>> import hashlib, random 
>>> for i in range(10):
...  k = [i*i for i in range(1000)]
...  random.shuffle(k)
...  d = dict.fromkeys(k, 1)
...  p = pickle.dumps(d)
...  print hashlib.md5(p).hexdigest()
...
51b5855799f6d574c722ef9e50c2622b
43d6b52b885f4ecb4b4be7ecdcfbb04e
e7be0e6d923fe1b30c6fbd5dcd3c20b9
aebb2298be19908e523e86a3f3712207
7db3fe10dcdb70652f845b02b6557061
43945441efe82483ba65fda471d79254
8e4196468769333d170b6bb179b4aee0
951446fa44dba9a1a26e7df9083dcadf
06b09465917d3881707a4909f67451ae
386e3f08a3c1156edd1bd0f3862df481

Answer 1

json.dumps()可以按键对字典进行排序。所以你不需要其他依赖项：

import hashlib
import json

data = ['only', 'lists', [1,2,3], 'dictionaries', {'a':0,'b':1}, 'numbers', 47, 'strings']
data_md5 = hashlib.md5(json.dumps(data, sort_keys=True)).hexdigest()

print(data_md5)

打印：

87e83d90fc0d03f2c05631e2cd68ea02

Answer 2

bencode对词典进行排序：

import hashlib
import bencode
data = ['only', 'lists', [1,2,3], 
'dictionaries', {'a':0,'b':1}, 'numbers', 47, 'strings']
data_md5 = hashlib.md5(bencode.bencode(data)).hexdigest()
print data_md5

打印：

af1b88ca9fd8a3e828b40ed1b9a2cb20

Answer 3

我结束了自己写作，因为我认为我必须：

class Hasher(object):
    """Hashes Python data into md5."""
    def __init__(self):
        self.md5 = md5()

    def update(self, v):
        """Add `v` to the hash, recursively if needed."""
        self.md5.update(str(type(v)))
        if isinstance(v, basestring):
            self.md5.update(v)
        elif isinstance(v, (int, long, float)):
            self.update(str(v))
        elif isinstance(v, (tuple, list)):
            for e in v:
                self.update(e)
        elif isinstance(v, dict):
            keys = v.keys()
            for k in sorted(keys):
                self.update(k)
                self.update(v[k])
        else:
            for k in dir(v):
                if k.startswith('__'):
                    continue
                a = getattr(v, k)
                if inspect.isroutine(a):
                    continue
                self.update(k)
                self.update(a)

    def digest(self):
        """Retrieve the digest of the hash."""
        return self.md5.digest()

Answer 4

更新：由于密钥顺序随机性，这对字典不起作用。对不起，我没想到。

import hashlib
import cPickle as pickle
data = ['anything', 'you', 'want']
data_pickle = pickle.dumps(data)
data_md5 = hashlib.md5(data_pickle).hexdigest()

这适用于任何python数据结构，也适用于对象。

Answer 5

ROCKY方式：将所有结构项放在一个父实体中（如果还没有），递归并排序/规范化/等等，然后计算其repr的md5。

Answer 6

尽管确实需要依赖于joblib，但我发现joblib.hashing.hash(object)的运行非常好，并且设计用于joblib的磁盘缓存机制。从经验上看，即使pickle在不同的运行中混合在一起的数据，每次运行似乎都能产生一致的结果。

或者，您可能对artemis-ml的{{3}}函数感兴趣，该函数在理论上以跨运行一致的方式对对象进行哈希处理。但是，我还没有亲自测试过。

很抱歉在原始问题后发布了数百万年

Answer 7

您可以使用内置的pprint来解决比建议的json.dumps()解决方案更多的情况。例如，datetime-对象将得到正确处理。

您的示例重写为使用pprint而不是json：

>>> import hashlib, random, pprint
>>> for i in range(10):
...     k = [i*i for i in range(1000)]
...     random.shuffle(k)
...     d = dict.fromkeys(k, 1)
...     print hashlib.md5(pprint.pformat(d)).hexdigest()
... 
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计算数据结构的md5哈希值

7 个答案: