hashlib — хеширование строк в Python на примерах — MD5, SHA1
В Python хеш-функция принимает вводную последовательность с переменной длиной в байтах и конвертирует ее в последовательность с фиксированной длиной. Данная функция односторонняя.
Содержание статьи
Это значит, что если f является функцией хеширования, f(x) вычисляется довольно быстро и без лишних сложностей, однако на повторное получение х потребуется очень много времени. Значение, что возвращается хеш-функцией, обычно называют хешем, дайджестом сообщения, значением хеша или контрольной суммой. В подобающем большинстве случаев для предоставленного ввода хеш-функция создает уникальный вывод. Однако, в зависимости от алгоритма, есть вероятность возникновения конфликта, вызванного особенностями математических теорий, что лежат в основе этих функций.
Что такое хеш-функция Python
Хеш-функции используются в криптографических алгоритмах, электронных подписях, кодах аутентификации сообщений, обнаружении манипуляций, сканировании отпечатков пальцев, контрольных суммах (проверка целостности сообщений), хеш-таблицах, хранении паролей и многом другом.
Как Python-разработчику, вам могут понадобиться эти функции для проверки дубликатов данных и файлов, проверки целостности данных при передаче информации по сети, безопасного хранения паролей в базах данных или, возможно, для какой-либо работы, связанной с криптографией.
Есть вопросы по Python?
На нашем форуме вы можете задать любой вопрос и получить ответ от всего нашего сообщества!
Что означает «хэшируемый» в Python?
Я пытался найти в Интернете, но не смог найти значение hashable.
6 ответов
В python это означает, что объект может быть членом множеств для возврата индекса. То есть они имеют уникальную личность / идентификатор.
Например, в питоне 3.3:
Списки структуры данных не являются хэшируемыми, но кортежи структуры данных являются хэшируемыми.
Все ответы здесь имеют хорошее рабочее объяснение хэшируемых объектов в python, но я считаю, что нужно сначала понять термин хеширование.
Например, если у вас есть 10 000 телефонных номеров, и вы хотите сохранить их в массиве (который представляет собой последовательную структуру данных, которая хранит данные в смежных местах памяти и обеспечивает произвольный доступ), но у вас может не быть необходимого количества непрерывных данных. места памяти.
Таким образом, вместо этого вы можете использовать массив размером 100 и использовать хеш-функцию для сопоставления набора значений с одинаковыми индексами, и эти значения можно сохранить в связанном списке. Это обеспечивает производительность, аналогичную массиву.
Теперь хеш-функция может быть такой простой, как деление числа на размер массива и взятие остатка в качестве индекса.
Список неизменяемых типов:
Список изменяемых типов:
В моем понимании, согласно глоссарию Python, когда вы создаете экземпляр объектов, которые можно хэшировать, неизменяемое значение также вычисляется в соответствии с членами или значениями экземпляра. Например, это значение может быть использовано в качестве ключа в dict, как показано ниже:
Мы можем обнаружить, что хеш-значения tuple_a и tuple_c одинаковы, поскольку они имеют одинаковые члены. Когда мы используем tuple_a в качестве ключа в dict_a, мы можем обнаружить, что значение dict_a [tuple_c] одинаково, что означает, что, когда они используются в качестве ключа в dict, они возвращают одно и то же значение, потому что хэш-значения то же самое. Для тех объектов, которые не являются хэшируемыми, метод hash определен как None:
Я предполагаю, что это значение хеша вычисляется при инициализации экземпляра, а не динамически, поэтому только неизменяемые объекты могут быть хэшируемыми. Надеюсь это поможет.
Позвольте мне привести вам рабочий пример для понимания хэшируемых объектов в python. Для этого примера я беру 2 кортежа. Каждое значение в кортеже имеет уникальное значение хеша, которое никогда не меняется в течение жизни. Таким образом, на основании этого имеет значение сравнение двух кортежей. Мы можем получить хеш-значение элемента кортежа, используя Id ().
Что означает «хэшируемый» в Python?
Я попробовал поиск в Интернете, но не смог найти значение hashable.
Объект hashable, если он имеет значение хэша, которое никогда не изменяется в течение его жизненного цикла (ему нужен метод __hash__() ), и его можно сравнить с другими объектами (ему нужен метод __eq__() или __cmp__() ). Объекты Hashable, которые сравниваются равными, должны иметь одно и то же значение хэш-функции.
Hashability позволяет использовать объект как ключ словаря и член набора, поскольку эти структуры данных используют внутреннее значение хэша.
Все ответы здесь содержат хорошее рабочее объяснение хешируемых объектов в python, но я считаю, что нужно сначала понимать термин Хейшинг.
Хеширование – это концепция в информатике, которая используется для создания высокопроизводительных структур псевдослучайного доступа, где необходимо хранить и получать большой объем данных.
Например, если у вас есть 10 000 телефонных номеров, и вы хотите сохранить их в массиве (который представляет собой последовательную структуру данных, которая хранит данные в смежных ячейках памяти и обеспечивает произвольный доступ), но у вас может не быть требуемого количества смежных памяти.
Таким образом, вы можете вместо этого использовать массив размером 100 и использовать хеш-функцию для сопоставления набора значений с одинаковыми индексами, и эти значения могут быть сохранены в связанном списке. Это обеспечивает производительность, аналогичную массиву.
Теперь хэш-функция может быть такой же простой, как деление числа с размером массива и принятие остатка в качестве индекса.
Список неизменяемых типов:
Список изменяемых типов:
В моем понимании в соответствии с глоссарием Python, когда вы создаете экземпляр объектов, хешируемых, неизменное значение также вычисляется в соответствии с членами или значениями экземпляра.
Например, это значение затем можно использовать в качестве ключа в dict, как показано ниже:
мы можем найти, что хэш-значение tuple_a и tuple_c одинаково, поскольку они имеют одинаковые элементы.
Когда мы используем tuple_a в качестве ключа в dict_a, мы можем обнаружить, что значение для dict_a [tuple_c] одинаков, а это значит, что, когда они используются как ключ в dict, они возвращают одно и то же значение, поскольку значения хэша тоже самое.
Для тех объектов, которые не хешируются, метод хеш определяется как None:
Я предполагаю, что это значение хэша вычисляется при инициализации экземпляра, а не динамическим способом, поэтому только неизменяемые объекты хешируются. Надеюсь, это поможет.
В python это означает, что объект может быть членом множеств, чтобы вернуть индекс. То есть они имеют уникальный идентификатор /id.
например, в python 3.3:
Списки структуры данных не являются хешируемыми, но структура данных Кортежи являются хешируемыми.
Позвольте мне привести рабочий пример для понимания хешируемых объектов в python. Я беру 2 Tuples для этого примера. Каждое значение в кортеже имеет уникальное значение хеша, которое никогда не изменяется в течение его жизни. Поэтому, основываясь на этом, имеет значение, выполняется сравнение между двумя кортежами. Мы можем получить хэш-значение элемента кортежа, используя Id().
Что означает «хэшируемый» в Python?
Я попытался найти в интернете, но не смог найти значение hashable.
Когда они говорят, что объекты hashable или hashable objects что это значит?
Объект является хешируемым, если у него есть хеш-значение, которое никогда не изменяется в течение его времени жизни (ему нужен __hash__() метод), и его можно сравнить с другими объектами (ему нужен метод __eq__() или __cmp__() ). Хэшируемые объекты, которые сравниваются равными, должны иметь одинаковое хеш-значение.
Hashability делает объект пригодным для использования в качестве ключа словаря и члена набора, потому что эти структуры данных используют значение хеша внутри.
Все ответы здесь имеют хорошее рабочее объяснение хэшируемых объектов в python, но я считаю, что нужно сначала понять термин хеширование.
Например, если у вас есть 10 000 телефонных номеров, и вы хотите сохранить их в массиве (который представляет собой последовательную структуру данных, которая хранит данные в смежных местах памяти и обеспечивает произвольный доступ), но у вас может не быть необходимого количества непрерывных данных. места памяти.
Таким образом, вместо этого вы можете использовать массив размером 100 и использовать хеш-функцию для сопоставления набора значений с одинаковыми индексами, и эти значения можно сохранить в связанном списке. Это обеспечивает производительность, аналогичную массиву.
Теперь хеш-функция может быть такой простой, как деление числа на размер массива и взятие остатка в качестве индекса.
Все, что не является изменчивым (изменяемое означает, что может измениться) может быть хешировано. Помимо хеш-функции, которую нужно искать, например, в классе. dir(tuple) и ищем __hash__ метод, вот несколько примеров
Список неизменяемых типов:
Список изменяемых типов:
В моем понимании, согласно глоссарию Python, когда вы создаете экземпляр объектов, которые можно хэшировать, неизменяемое значение также вычисляется в соответствии с членами или значениями экземпляра. Например, это значение может быть использовано в качестве ключа в dict, как показано ниже:
мы можем обнаружить, что хеш-значения tuple_a и tuple_c одинаковы, поскольку они имеют одинаковые члены. Когда мы используем tuple_a в качестве ключа в dict_a, мы можем обнаружить, что значение dict_a [tuple_c] одинаково, что означает, что, когда они используются в качестве ключа в dict, они возвращают одно и то же значение, потому что значения хеша тот же самый. Для тех объектов, которые не являются хэшируемыми, хэш метода определен как None:
Я предполагаю, что это значение хеша вычисляется при инициализации экземпляра, а не динамически, поэтому только неизменяемые объекты могут быть хэшируемыми. Надеюсь это поможет.
Позвольте мне привести вам рабочий пример для понимания хэшируемых объектов в python. Для этого примера я беру 2 кортежа. Каждое значение в кортеже имеет уникальное значение хеша, которое никогда не меняется в течение жизни. Таким образом, на основании этого имеет значение сравнение двух кортежей. Мы можем получить хеш-значение элемента кортежа, используя Id ().
В python это означает, что объект может быть членом множеств для возврата индекса. То есть они имеют уникальную личность / идентификатор.
например, в питоне 3.3:
Списки структуры данных не являются хэшируемыми, но кортежи структуры данных являются хэшируемыми.
Hashable = может хэшироваться.
Когда я запускаю хэш (‘Python’) в Python 3, я получаю 5952713340227947791 в результате. Различные версии Python могут свободно изменять базовую хеш-функцию, поэтому вы, скорее всего, получите другое значение. Важно то, что, несмотря на то, что сейчас я много раз запускаю хэш (‘Python’), я всегда получаю один и тот же результат с одной и той же версией Python.
Но hash (‘Java’) возвращает 1753925553814008565. Поэтому, если объект, который я хэширую, изменяется, то и результат изменяется. С другой стороны, если объект, который я хэширую, не изменяется, то результат остается прежним.
Ну, например, словари Python требуют, чтобы ключи были неизменяемыми. То есть ключи должны быть объектами, которые не меняются. Строки являются неизменяемыми в Python, как и другие основные типы (int, float, bool). Кортежи и заморозки также неизменны. Списки, с другой стороны, не являются неизменяемыми (то есть они изменяемы), потому что вы можете изменить их. Точно так же, слова изменчивы.
Поэтому, когда мы говорим, что что-то хэшируемо, мы имеем в виду, что оно неизменно. Если я попытаюсь передать изменяемый тип в функцию hash (), произойдет сбой:
Использование функции hash() в Python
Базовый синтаксис hash()
Эта функция принимает неизменяемый объект Python и возвращает хеш-значение этого объекта.
Помните, что значение хеш-функции зависит от хеш-функции (из __hash__() ), которую hash() вызывает изнутри. Эта хеш-функция должна давать почти случайное распределение.
Итак, почему мы хотим, чтобы хеш-функция так сильно рандомизировала свои значения? Это потому, что мы хотим, чтобы хеш-функция отображала почти каждый ключ в уникальное значение.
Если ваши значения распределены случайным образом, будет очень мало шансов, что два разных ключа будут сопоставлены с одним и тем же значением, что мы и хотим.
Теперь давайте посмотрим на используемую функцию hash() для простых объектов, таких как целые числа, числа с плавающей запятой и строки.
Использование и примеры
Как видите, целые числа имеют то же хеш-значение, что и их исходное значение. Но значения, очевидно, разные для объектов типа float и string.
Теперь будет небезопасно, если один и тот же объект (кроме целых чисел и чисел с плавающей запятой) всегда имеет одно и то же хеш-значение. Итак, если вы снова запустите приведенный выше фрагмент, вы заметите другие значения.
Например, это мой результат, когда я запускаю тот же фрагмент во второй раз.
Как видите, значение строки изменилось. Это хорошо, потому что это предотвращает потенциально доступ к одному и тому же объекту. Хеш-значение остается постоянным только до завершения вашей программы.
После этого он продолжает меняться каждый раз, когда вы снова запускаете свою программу.
Почему мы не можем использовать hash() для изменяемых объектов?
Теперь помните, что мы упоминали ранее, что hash() используется только для неизменяемых объектов. Что это значит?
Это означает, что мы не можем использовать hash() для изменяемых объектов, таких как списки, множества, словари и т. д.
Почему это происходит? Что ж, для программы было бы проблематично постоянно изменять значение хеш-функции каждый раз, когда изменяется значение изменяемого объекта.
Это займет очень много времени, чтобы снова обновлять хеш-значение. Если вы это сделаете, Python потребуется много времени, чтобы продолжать ссылаться на один и тот же объект, поскольку ссылки будут постоянно меняться.
Однако мы можем использовать hash() для неизменяемого кортежа. Это кортеж, состоящий только из неизменяемых объектов, таких как int, float и т. д.
Использование для настраиваемого объекта
Мы переопределим метод __hash__() для вызова hash() для соответствующих атрибутов. Мы также будем реализовывать метод __eq__() для проверки равенства между двумя настраиваемыми объектами.
Мы действительно можем наблюдать за хешем нашего настраиваемого объекта. Два разных объекта, даже с одинаковыми значениями атрибутов, имеют разные хеш-значения.