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Python hashlib 快速入門：為資料建立唯一指紋import hashlib; data = “文字”.encode(‘utf-8’); hash_obj = hashlib.sha256(data); result = hash_obj.hexdigest() #digest:「取得雜湊摘要」或「取得摘要值」

by · 2025-11-30

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Python hashlib 快速入門：為資料建立唯一指紋import hashlib; data = "文字".encode('utf-8'); hash_obj = hashlib.sha256(data); result = hash_obj.hexdigest() #digest:「取得雜湊摘要」或「取得摘要值」 - 儲蓄保險王

什麼是 hashlib？
hashlib 是 Python 內建的雜湊（hash）函式庫，
用來為任意資料產生固定長度的唯一識別碼（指紋）。

常見用途
✅ 檢查檔案完整性（下載後驗證是否損壞）
✅ 密碼儲存（不直接存明文密碼）
✅ 資料去重（快速比對內容是否相同）
✅ 建立唯一識別碼（如 Git commit ID）

  1. 基本使用：產生雜湊值
import hashlib

# 要雜湊的資料（必須是 bytes）
data = "Hello World".encode('utf-8')

# 使用 SHA-256 演算法
hash_obj = hashlib.sha256(data)

# 取得 16 進位字串
result = hash_obj.hexdigest()
print(f"SHA-256: {result}")
print(f"長度: {len(result)} 字元")

輸出:

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2. 常用雜湊演算法比較

import hashlib

text = "Python hashlib 教學"
data = text.encode('utf-8')

algorithms = {
    'MD5': hashlib.md5,
    'SHA-1': hashlib.sha1,
    'SHA-256': hashlib.sha256,
    'SHA-512': hashlib.sha512,
}

print(f"原始文字: {text}\n")
for name, func in algorithms.items():
    hash_value = func(data).hexdigest()
    print(f"{name:8} ({len(hash_value):2}字元): {hash_value}")

輸出:

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演算法選擇建議

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3. 實用範例：檔案完整性驗證

import hashlib

def calculate_file_hash(filepath, algorithm='sha256'):
    """計算檔案的雜湊值"""
    hash_func = getattr(hashlib, algorithm)()
    
    # 分塊讀取（避免大檔案佔用過多記憶體）
    with open(filepath, 'rb') as f:
        while chunk := f.read(8192):  # 每次讀 8KB
            hash_func.update(chunk)
    
    return hash_func.hexdigest()

# 範例：建立測試檔案並計算雜湊值
test_file = 'test_file.txt'
with open(test_file, 'w', encoding='utf-8') as f:
    f.write('這是測試內容\n' * 100)

hash1 = calculate_file_hash(test_file)
print(f"檔案雜湊值: {hash1}")

# 驗證：重新計算應該得到相同值
hash2 = calculate_file_hash(test_file)
print(f"\n驗證結果: {'✅ 相同' if hash1 == hash2 else '❌ 不同'}")

輸出:

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4. 實用範例：建立短指紋

import hashlib

def create_fingerprint(text, length=10):
    """為文字建立短指紋（類似 Git commit ID）"""
    full_hash = hashlib.sha1(text.encode('utf-8')).hexdigest()
    return full_hash[:length]

# 測試不同文字
texts = [
    "Hello World",
    "Hello World!",  # 只差一個驚嘆號
    "Python 很好用",
    "Python 很好用",  # 重複
]

print("文字指紋比對：\n")
for text in texts:
    fingerprint = create_fingerprint(text)
    print(f"{fingerprint} <- '{text}'")

輸出:

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兩種輸出格式比較

import hashlib

data = b"Python"
h = hashlib.sha256(data)

# 方法 1: hexdigest() - 16 進位字串（最常用）
hex_result = h.hexdigest()
print(f"hexdigest():  {hex_result}")
print(f"類型: {type(hex_result)}, 長度: {len(hex_result)}\n")

# 方法 2: digest() - 原始 bytes
h = hashlib.sha256(data)  # 重新建立（因為已經用過了）
byte_result = h.digest()
print(f"digest():     {byte_result}")
print(f"類型: {type(byte_result)}, 長度: {len(byte_result)}")

# 轉換：bytes → 16進位
print(f"\n手動轉換:   {byte_result.hex()}")
print(f"結果相同: {byte_result.hex() == hex_result}")

hexdigest():

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6. 進階：轉換成不同進位

import hashlib
import base64

data = b"Hello"
h = hashlib.sha1(data)

# 16 進位（預設）
hex_hash = h.hexdigest()
print(f"16進位: {hex_hash}")

# 10 進位（整數）
dec_hash = int(hex_hash, 16)
print(f"10進位: {dec_hash}")

# Base64 編碼（更簡潔）
h = hashlib.sha1(data)  # 重新建立
b64_hash = base64.b64encode(h.digest()).decode()
print(f"Base64: {b64_hash}")

# 截斷雜湊值（建立短指紋）
short_hash = hex_hash[:10]
print(f"\n短指紋 (前10字元): {short_hash}")
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7. 實用範例：內容去重

import hashlib

def deduplicate_texts(text_list):
    """使用雜湊值移除重複文字"""
    seen_hashes = set()
    unique_texts = []
    
    for text in text_list:
        # 計算雜湊值
        text_hash = hashlib.md5(text.encode('utf-8')).hexdigest()
        
        if text_hash not in seen_hashes:
            seen_hashes.add(text_hash)
            unique_texts.append(text)
    
    return unique_texts

# 測試
texts = [
    "蘋果",
    "香蕉",
    "蘋果",  # 重複
    "橘子",
    "香蕉",  # 重複
]

print(f"原始: {texts}")
print(f"去重: {deduplicate_texts(texts)}")

輸出:

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重點整理

基本用法

import hashlib

# 1. 準備資料（必須是 bytes）
data = "文字".encode('utf-8')

# 2. 選擇演算法並計算
hash_obj = hashlib.sha256(data)

# 3. 取得結果
result = hash_obj.hexdigest()  # 16進位字串

關鍵概念

  • 📌 相同輸入 → 相同雜湊值（確定性）
  • 📌 微小改變 → 完全不同的雜湊值（雪崩效應）
  • 📌 無法反推（單向函數）
  • 📌 固定長度輸出（無論輸入多長）

常用方法

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安全提醒

⚠️ 不要用於密碼儲存（應使用 bcrypt 或 argon2）
⚠️ MD5 和 SHA-1 已不安全（僅用於非安全場景）
✅ 推薦使用 SHA-256 或更高版本

推薦hahow線上學習python: https://igrape.net/30afN

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