python中的确定性递归哈希

Python3的默认散列函数不是确定性的（散列（None）因运行而异），甚至没有尽最大努力以高概率生成唯一id（散列（-1）=散列（-2）为真）

是否还有其他一些哈希函数可以用作校验和（即两个数据结构散列到相同值的概率可以忽略不计，并且每次运行python都返回相同的结果），并且支持python的所有内置数据类型，包括None

理想情况下，它应该在标准库中。我可以对对象进行pickle处理或获取字符串表示，但这似乎不必要，而且浮点数的字符串表示可能是非常糟糕的校验和

我在标准库中找到了加密哈希（md5、sha256），但它们只对ByTestRing进行操作

Haskell似乎在他们的标准库中几乎正确地理解了这一点。。。但是“Nothing:：Maybe Int”和0都是散列到0的，所以在那里也不是完美的。

您可以使用对象上的任何散列。

您可以将排序键

json

与

hashlib

一起使用

hashlib.md5(json.dumps(data, sort_keys=True)).hexdigest()

根据安德烈瓦格纳的评论，摘自：

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顺便提一下，由于这会导致安全漏洞，因此仅供参考。环境变量可用于在整个应用程序中禁用散列的随机化。

在Python 2中，散列是确定性的。它是为了在使用许多已知哈希冲突（例如对服务器）进行安全攻击后引入一些随机因素，作为拒绝服务攻击。看，嗯。

hash（-1）

成为

-2

真的很奇怪。从-100000000到100000000，这是散列值与自身不同的唯一整数。奇怪的我想知道他们是怎么做的。@StefanPochmann在CPython源代码中，返回

-1

是为错误保留的，因此

-1

被转换为

-2

以返回散列。@Artyer是的，我刚刚找到了@Stefan，谢谢你找到了原因。破坏哈希听起来很傻，但我不熟悉cPython代码。在C级，哈希应该使用函数参数而不是返回值来返回结果。至少他们没有把这个逻辑应用到数学函数上！谢谢我试试看。pickle是数据结构的纯函数吗？还是粘贴python版本字符串、时间戳等。。。在序列化数据中，对于

hashlib.md5（pickle.dumps（{0，8}））.hexdigest（）

和

hashlib.md5（pickle.dumps（{8，0}））.hexdigest（）

，我得到了不同的结果。是的，我现在也测试了它。问题是pickle输出本身会因为散列随机化而改变。如果符合您的需要，您可以使用

json.dumps

；它支持dicts，但不支持set。@nitzpo您确定散列随机化是原因吗？这不应该只适用于Python脚本的不同运行吗？即使我在一个表达式中执行它们，我也会得到不同：

pickle.dumps（{0，8}）==pickle.dumps（{8，0}）

给了我

False

。