python что такое хэш функция
Метод hash() в Python
Метод hash() возвращает хеш-значение объекта, если оно есть.
Значения хэша – это просто целые числа, которые используются для быстрого сравнения ключей словаря во время поиска в словаре. Внутренне метод вызывает __hash __() объекта, который установлен по умолчанию для любого объекта. Мы рассмотрим это позже.
Параметры
Метод hash() в Python принимает единственный параметр:
Хэш возвращает значение объекта, если оно есть.
Если у объекта есть собственный метод __hash __(), он обрезает возвращаемое значение до размера Py_ssize_t.
Пример 1
Пример 2: Для неизменяемого объекта кортежа
Хеш-ункция работает только для неизменяемых объектов в виде кортежа.
Как работает с настраиваемыми объектами?
Как указано выше, функция внутренне вызывает метод __hash __(). Итак, любые объекты могут переопределить __hash __() для пользовательских значений хеша.
Но для правильной реализации хеша __hash __() всегда должен возвращать целое число. И должны быть реализованы оба метода __eq __() и __hash __().
Ниже приведены примеры правильного переопределения __hash __().
| __eq __() | __hash __() | Описание |
|---|---|---|
| Определено (по умолчанию) | Определено (по умолчанию) | Если оставить как есть, все объекты сравниваются неравно (кроме самих себя). |
| (Если изменяемый) Определен | Не следует определять | Реализация хешируемой коллекции требует, чтобы хеш-значение ключа было неизменным. |
| Не определен | Не следует определять | Если __eq __() не определен, __hash __() не должен определяться. |
| Определенный | Не определен | Экземпляры классов нельзя будет использовать как хешируемую коллекцию. __hash __() неявно установлено значение None. Вызывает исключение TypeError при попытке получить хэш. |
| Определенный | Сохранить от родителя | __hash__ = .__ hash__ |
| Определенный | Не хочет хешировать | __hash__ = None. Вызывает исключение TypeError при попытке получить хэш. |
Пример 3: Для настраиваемых объектов путем переопределения __hash __()
Примечание: Не нужно реализовывать метод __eq __() для хэша, поскольку он создается по умолчанию для всех объектов.
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.
Шифрование и криптография в Python
В Python не так уж много инструментов стандартной библиотеки, которые работают с шифрованием. Однако, в нашем распоряжении есть библиотеки хешинга. Давайте рассмотрим этот вопрос в данной статье, но более детально сфокусируемся на двух сторонних пакетах: PyCrypto и cryptography. Мы научимся шифровать и расшифровывать строки при помощи двух этих библиотек.
Хеширование
Если вам нужно защитить хэши или алгоритм дайджеста сообщений, то для этого прекрасно подойдет модуль стандартной библиотеки Python hashlib. Он включает в себя безопасные алгоритмы хеширования FIPS, такие как SHA1, SHA224, SHA256, SHA384, а также SHA512 и MD5. Python также поддерживает функции хеширования adler32 и crc32, но они содержатся в модуле zlib. Одно из самых популярны применений хеширования это хранение хеша пароля, вместо самого пароля. Конечно, хеш должен быть хорошим, в противном случае он может быть расшифрован.
Другой популярный случай, в котором применяется хеширование – это хеширование файла, с последующей отправкой файла и его хеша по отдельности. Получатель файла может запустить хеш в файле, чтобы убедиться в том, что файл соответствует отправленному хешу. Если это так, значит никто не менял файл, когда он был отправлен. Давайте попробуем создать хеш md5. Но оказывается, чтобы использовать хеш md5, нужно передать его строке байта, вместо обычной. Так что мы попробовали сделать это, после чего вызвали метод дайджеста, чтобы получить наш хеш. Если вы претпочитаете хешированный дайджест, мы можем сделать и это:
Реализация словаря в Python
Всем привет, 30 апреля в ОТУС стартует курс «Алгоритмы для разработчиков», именно к этому приурочена публикация сегодняшнего материала. Начнём.
В этой статье вы узнаете, как в Python реализованы словари.
Словари индексируются с помощью ключей, и они могут рассматриваться в качестве ассоциированных массивов. Давайте добавим 3 пары ключ/значение (key/value) в словарь:
К значениями можно получить доступ следующим образом:
Ключа “d” не существует, поэтому появится ошибка KeyError.
Словари в Python реализуются с помощью хэш-таблиц. Они представляют собой массивы, индексы которых вычисляются с помощью хэш-функций. Цель хэш-функции – равномерно распределить ключи в массиве. Хорошая хэш-функция минимизирует количество коллизий, т.е. вероятность того, что разные ключи будут иметь один хэш. В Python нет такого рода хэш-функций. Его наиболее важные хэш-функции (для строк и целочисленных значений) выдают похожие значения в общих случаях:
Будем предполагать, что до конца этой статьи мы будем использовать строки в качестве ключей. Хэш-функция в Python для строк определяется следующим образом:
Мы могли бы использовать связанный список для хранения пар, имея при этом один и тот же хэш, но это бы увеличило время поиска, и оно бы не равнялось уже в среднем O(1). В следующем разделе описывается метод разрешения коллизий, используемый для словарей в Python.
Для поиска свободных ячеек используется последовательность квадратичного пробирования. Реализуется она следующим образом:
Рекурсия в (5*j)+1 быстро увеличивает большие различия в битах, которые не повлияли на изначальный индекс. Переменная «perturb» при этом принимает в себя другие биты хэш-кода.
Давайте из любопытства посмотрим, чтобы произойдет, если у нас будет последовательность пробирования с размером таблицы 32 и j=3.
Вы можете узнать больше об этой последовательности пробирования, обратившись к исходному коду dictobject.c. Детальное объяснение работы механизма пробирования можно найти в верхней части файла.
Давайте с этим примером обратимся к исходному коду Python.
Структуры словаря С
Для хранения записи в словаре используется следующая структура C: пара ключ/значение. Хранятся хэш, ключ и значение. PyObject является базовым классом для объектов в Python.
Почему именно 2/3? Это необходимо, чтобы убедиться, что последовательность пробирования сможет найти свободные ячейки достаточно быстро. Позже мы рассмотрим функцию для изменения размера.
Структура словаря аллоцируется с размером таблицы равным 8.
Сейчас используется 6 ячеек из 8, занято более 2/3 емкости массива. dictresize() вызывается для аллоцирования большего массива. Эта функция также занимается копированием записей из старой таблицы в новую.
Вот что происходит с нашей таблицей во время изменения размера: выделяется новая таблица размером 32. Старые записи таблицы вставляются в новую таблицу с использованием нового значения маски, равного 31. В итоге получается следующее:
PyDict_DelItem() вызывается для удаления записей. Для ключа записи вычисляется хэш, далее вызывается функция поиска, чтобы вернуть запись. Теперь ячейка пустая.
Мы хотим удалить ключ «c» из нашего словаря. В итоге мы получаем следующий массив:
Обратите внимание, что операция удаления элемента не меняет размер массива, если количество используемых ячеек намного меньше, чем их общее количеств. Однако, когда добавляется пара ключ/значение, необходимость изменения размера зависит от количества используемых и неактивных ячеек, поэтому операция добавления также может уменьшить массив.
На этом публикация подошла к концу, а мы традиционно ждём ваши комментарии и приглашаем всех желающих на открытый урок, который пройдёт уже 18 апреля.
Хэш-функция MD5: Реализация в Python
Md5-это хэш-функция, доступная в модуле hashlib Python, которая принимает последовательность байтов в качестве входных данных и возвращает 128-битное хэш-значение в качестве выходных.
Хэш-функция MD5: Реализация в Python
Привет, кодеры!! В этой статье мы познакомимся с MD5 в Python. Мы подробно обсудим его значение, реализацию и применение. А теперь, не теряя времени, давайте перейдем к теме.
Что такое MD5?
MD5 расшифровывается как алгоритм дайджеста сообщений. Это хэш-функция, которая производит 128-битное хэш-значение. Это используется в качестве контрольной суммы для проверки целостности данных. Он подходит для некриптографических целей, таких как определение раздела для конкретного ключа в секционированной базе данных.
MD5 хэш в Python:
Эта хэш-функция доступна в модуле hashlib Python. Он принимает последовательность байтов в качестве входных данных и возвращает 128-битное хэш-значение в качестве выходных. Основное использование хэш-функции заключается в проверке целостности данных, но у нее есть проблемы с безопасностью.
Связанные функции с md5:
Пример 1: Печать байтового эквивалента хэша MD5 в Python
Вывод и объяснение:
В этом коде мы берем байтовый ввод, который приемлем хэш-функцией. Затем мы закодировали это значение с помощью хэш-функции md5. Наконец, мы сгенерировали байтовый эквивалент кодированной строки с помощью функции digest ().
Пример 2: Печать шестнадцатеричного эквивалента хэша MD5 в Python
Вывод и объяснение:
Здесь мы преобразовали строку в ее байтовый эквивалент с помощью функции encode (), сделав ее приемлемой для хэш-функции. Затем мы использовали функцию md5 для его кодирования, и, наконец, используя функцию hexdigest (), отображается ее шестнадцатеричный эквивалент.
Пример 3: Контрольная сумма файла Python MD5
Вывод и объяснение
В этом коде функция hashlib.md5() вызывается для создания объекта MD5. Мы открыли файл в режиме «rb», где rb означает «чтение байтов». Используя метод read (), мы считываем содержимое файла в переменную. Метод update() обновляет содержимое файла. Наконец, используя метод hexdigest (), мы преобразовали хэш в его шестнадцатеричный эквивалент.
Пример 4: Кодирование строки в MD5 с помощью Python
Вывод и объяснение:
В этом примере мы использовали функцию hashlib.md5() для кодирования строкового значения в хэш-значение. Затем мы использовали метод hexdigest (), чтобы получить шестнадцатеричный эквивалент сгенерированного хэш-значения. Аналогично, мы также можем использовать метод digest() для получения байтового эквивалента сгенерированного хэш-значения.
Пример 5: Вычисление MD5-хэша файла в Python
Вывод и объяснение:
В этом коде мы сначала создали образец текстового файла. Затем мы читаем содержимое этого файла в байтах. Мы преобразовали байты в хэш-значение, а затем, наконец, увидели шестнадцатеричный эквивалент для того же самого.
Приложения:
Преимущества:
Недостатки:
Вывод:
В этой статье мы обсуждали хэш-функцию md5 в python. Мы видели различные примеры того же самого. Мы также узнали о его различных применениях.