Вычисление хеша md5 структуры данных
Я хочу вычислить хеш md5 не строки, а всей структуры данных. Я понимаю механику способа сделать это (отправка по типу значения, каноническое кодирование словаря и другая случайность, рекурсия на сущностные значения и т.д.). Но похоже, что такая операция была бы в целом полезна, поэтому я удивлен, что мне нужно ее свернуть.
Есть ли более простой способ в Python для этого?
ОБНОВЛЕНИЕ: предложено рассол, и это хорошая идея, но травление не канонизирует порядок словаря:
>>> 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
Ответы
Ответ 1
Словари bencode сортирует так:
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
печатает:
af1b88ca9fd8a3e828b40ed1b9a2cb20
Ответ 2
json.dumps() может сортировать словари по ключу. Поэтому вам не нужны другие зависимости:
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)
Печать
87e83d90fc0d03f2c05631e2cd68ea02
Ответ 3
Я закончил тем, что писал сам, так как думал, что мне придется:
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()
Ответ 4
UPDATE: это не будет работать для словарей из-за случайности случайности. Извините, я об этом не думал.
import hashlib
import cPickle as pickle
data = ['anything', 'you', 'want']
data_pickle = pickle.dumps(data)
data_md5 = hashlib.md5(data_pickle).hexdigest()
Это должно работать для любой структуры данных python, а также для объектов.
Ответ 5
ROCKY way: Поместите все ваши элементы структуры в один родительский объект (если он еще не), recurse и sort/canonicalize/etc, а затем вычислите md5 его repr
.
Ответ 6
Хотя для этого требуется зависимость от joblib
, я обнаружил, что joblib.hashing.hash(object)
работает очень хорошо и предназначен для использования с механизмом кэширования диска joblib
. Эмпирический это, кажется, последовательные результаты от запуска к запуску, даже на данных, pickle
смесей на различных трассах.
В качестве альтернативы вам может быть интересна функция artemis-ml
compute_fixed_hash
, которая теоретически хэширует объекты таким образом, чтобы это было согласованно при compute_fixed_hash
. Однако я не проверял это сам.
Извините за пост миллионы лет после первоначального вопроса 😅
Ответ 7
Вы можете использовать встроенный pprint, который будет охватывать несколько больше случаев, чем предлагаемое json.dumps()
. Например, datetime
-objects будет обработан правильно.
Ваш пример переписан для использования pprint
вместо 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()
...
b4e5de6e1c4f3c6540e962fd5b1891db
b4e5de6e1c4f3c6540e962fd5b1891db
b4e5de6e1c4f3c6540e962fd5b1891db
b4e5de6e1c4f3c6540e962fd5b1891db
b4e5de6e1c4f3c6540e962fd5b1891db
b4e5de6e1c4f3c6540e962fd5b1891db
b4e5de6e1c4f3c6540e962fd5b1891db
b4e5de6e1c4f3c6540e962fd5b1891db
b4e5de6e1c4f3c6540e962fd5b1891db
b4e5de6e1c4f3c6540e962fd5b1891db