python hashlib python中Hash使用场景分析

在Python中，使用哈希（hash）的关键在于领会哈希函数的用途、怎样在数据结构中利用哈希，以及怎样实现哈希相关的操作。Python中的hash可以通过内置函数hash()、数据结构如字典(dict)和集合(set)、实现自定义对象的哈希技巧等方式来使用。下面给大家介绍python中Hash使用的技巧。

Python中的 Hash

在Python中，hash()一个内置函数，它用于获取一个对象的哈希值。哈希值一个固定长度的整数，用于表示一个对象的情形或标识，通常用于构建字典、集合等数据结构，以及进行数据加密等方面。所有的不可变类型都具有可哈希性，包括数字、字符串、元组等，而可变类型如列表、字典、集合等则没有可哈希性。

例如，使用哈希函数可以计算一个字符串的哈希值：

hash_value = hash(‘hello world’)print(hash_value) -6776829039122561485

注意：由于哈希值是对于对象情形的一个固定表示，因此具有相同情形的对象会有相同的哈希值，例如相同的字符串会有相同的哈希值，而不同的字符串则会有不同的哈希值。

常见的hash算法：1、除法哈希算法
2、乘法哈希算法
3、平方取中法
3、随机数哈希算法

除法哈希算法

除法哈希算法（Division Hashing）是一种基于除法取余运算的哈希算法，它的影响是将任意大致的输入数据转换成固定大致的输出数据，通常用于实现哈希表（Hash Table）等数据结构。

具体而言，除法哈希算法通常包括下面内容步骤：

定义一个哈希表的大致，通常一个质数；
对于输入的数据，计算它的哈希值。哈希值的计算通常是将输入数据转换成一个整数，接着用哈希表的大致对这个整数取余；
将哈希值作为输入数据在哈希表中的位置，进行数据插入、查找等操作。

举例来说，对于一个哈希表大致为10的除法哈希算法，输入数据“hello world”的哈希值可以如下计算：

hash_value = hash(‘hello world’)index = hash_value % 10

其中，hash()函数用于计算输入数据的哈希值，%运算符用于将哈希值映射到哈希表的位置上。在上述代码中，哈希值的结局一个整数，% 10运算将其映射到了0~9的位置上。

关键点在于，在实际应用中，哈希表的大致需要根据数据规模进行选择，通常选择一个质数可以减小哈希冲突的概率。而哈希冲突的处理则通常分为开放定址法、链表法等多种技巧。

乘法哈希算法

乘法哈希算法（Multiplication Hashing）是一种基于乘法运算的哈希算法，它的特点是具有较好的随机性和分布性，常用于实现哈希表（Hash Table）等数据结构。

乘法哈希算法的核心想法是，将输入的数据乘以一个常数A（通常为一个小于1的正实数），接着提取它的小数部分，最终将该小数部分乘以哈希表的大致得到哈希值的整数部分，作为数据在哈希表中的位置。

具体而言，乘法哈希算法的步骤如下：

定义一个哈希表的大致，并选择一个常数A（通常为0 < A < 1）；
对于输入的数据，计算它的哈希值，即先将其转换成一个整数，接着用常数A乘以该整数，取它的小数部分（通常为取小数点后几位），最终将该小数部分乘以哈希表的大致得到哈希值；
将哈希值作为输入数据在哈希表中的位置，进行数据插入、查找等操作。

举例来说，对于一个哈希表大致为10的乘法哈希算法，输入数据“hello world”的哈希值可以如下计算：

hash_value = hash(‘hello world’)constant = 0.6180339887 选择一个常数0.6180339887（黄金分割比）index = int(10 (hash_value constant % 1))

其中，hash()函数用于计算输入数据的哈希值，constant是常数A，% 1运算用于取哈希值的小数部分，int()函数用于将小数部分乘以哈希表大致，并取整得到哈希值的整数部分。在上述代码中，哈希值的结局是整数，乘以常数后得到的是小数，最终将其转换为哈希表中的位置。

关键点在于，选择合适的常数对于乘法哈希算法的效率至关重要，通常选择黄金分割比等经典比例可以保证良好的分布性和随机性。

平方取中法

平方取中法（Middle Square Method）是一种比较简单的伪随机数生成算法，其核心想法是：从一个初始值开始，对其平方后取中间几位数作为新的值，接着再进行平方中间取数的操作，不断迭代生成伪随机数。平方取中法常常用于密码学中的密钥生成。

平方取中法的具体操作流程如下：

选择一个初始值（Seed），通常一个整数；
对初始值进行平方运算，并取平方后的结局的一部分作为新的随机数。具体取平方数的哪些位数，取几位数等都有不同的取法，常见的有取中间部分、取右侧部分等；
将新的随机数作为下一次迭代的初始值，重复以上步骤生成更多的随机数。

这里给出一个使用平方取中法生成随机数的 Python 代码示例：

def middle_square(seed, length): result = [] for i in range(length): square = seed 2 str_square = str(square) mid = len(str_square) // 2 seed = int(str_square[mid-1:mid+1]) result.append(seed) return result

其中middle_square()函数接受两个参数：seed为生成随机数的初始值，length为生成随机数的长度（也就是需要生成几许个随机数）。函数中使用一个循环迭代生成随机数，每次迭代基于前一个随机数进行平方运算，并从平方结局的中间取数作为下一次的随机数，直到生成了指定数量的随机数后返回结局。

例如，设置初始值为 1234，生成 10 个随机数的代码如下：

random_numbers = middle_square(1234, 10)print(random_numbers)

输出结局可能为：[54, 31, 87, 69, 24, 11, 14, 07, 49, 25]。

关键点在于，平方取中法生成的随机数分布不够均匀，随机性较差。因此，在实际应用中，需要结合其他的随机数生成算法，来增加随机性和安全性。

随机数哈希算法

随机数哈希算法（Randomized Hashing）是一种类似于哈希算法的数据处理方式。不同于哈希算法，它采用的哈希函数是随机生成的，可以有效的防止针对所有输入数据都适用的哈希函数攻击，大大增加了安全性。

随机数哈希算法的核心想法是：

随机生成一个哈希函数；
将输入的数据作为哈希函数的参数，调用哈希函数生成哈希值；
将哈希值作为数据在哈希表中的位置，进行数据插入、查找等操作。

随机数哈希算法使用的哈希函数通常是一次性的，即每次进行哈希操作时都会生成一个新的函数，并使用该函数计算哈希值。这种行为可以大大进步安全性、随机性、抵御攻击的能力，然而相应的也会增加一定的计算开销。

下面一个使用随机数哈希算法的 Python 代码示例：

import randomclass RandomizedHash: def __init__(self, size): self.size = size self.hash_func = self.random_hash_function() def random_hash_function(self): a = random.randint(1, 100) b = random.randint(1, 100) def f(x): return (a x + b) % self.size return f def insert(self, data): index = self.hash_func(data) 在哈希表中插入数据 def search(self, data): index = self.hash_func(data) 在哈希表中查找数据

在上述代码中，我们先定义了一个RandomizedHash类来表示随机数哈希算法。在初始化函数中，我们传递哈希表的大致size，接着调用random_hash_function()函数随机生成一个哈希函数，并将其保存在hash_func中。这里我们采用了简单的线性哈希函数：h ( x ) = ( a ∗ x + b ) m o d s i z e h(x) = (ax + b) mod sizeh(x)=(a∗x+b)modsize。

在类中，我们还定义了insert和search函数来进行数据插入和查找操作。在这里，我们需要调用hash_func函数来生成数据在哈希表中的位置。
接下来，我们可以通过下面内容代码使用我们的随机数哈希算法：

rh = RandomizedHash(10) 创建一个大致为10的哈希表rh.insert(5) 插入数据5rh.search(5) 在哈希表中查找数据5 关键点在于，这里的 `insert` 和 `search` 函数只是示例操作，具体的数据存储方式和哈希表操作需要根据实际情况进行实现。

关键点在于，由于随机数哈希算法使用的是随机生成的哈希函数，因此在实际应用中，通常会采用更为保守的策略，如使用加盐哈希等技术，在生成哈希函数时加入额外的随机影响，减小攻击者对哈希函数的猜测。

这四种 Hash 算法分别是 SHA 算法、MD5 算法、平方取中法和随机数哈希算法。

其中，SHA 算法是一种应用广泛的密码学哈希函数，常用于数字签名、消息认证等场景，具有较高的安全性和强韧性。MD5 算法与 SHA 算法类似，也经常被用于密码学场景，但相对来说已经存在安全难题，不建议在安全性要求较高的场景下使用。而平方取中法和随机数哈希算法则不属于密码学哈希函数，前者使用简单，但随机性较差，不适用于需要高度随机的场景，后者使用随机生成的哈希函数，可以有效进步安全性，但相应的也会增加一定的计算开销。

聊了这么多，选择合适的 Hash 算法需要考虑数据安全性、随机性和计算开销等影响。对于密码学场景，通常建议选择安全性较高的哈希函数，如 SHA 算法；对于其他场景，需要根据情况进行选择，如可能会根据数据类型、规模、使用场景等影响综合评估选择哪种 hash 算法。

到此这篇关于python中Hash使用的文章就介绍到这了,更多相关python Hash使用内容请搜索风君子博客以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持风君子博客！

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