我们先建立几个示例文件方便我们参考,文件file1,file1_copy,file2
python 怎样进行文件对比
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file1的内容和file1_copy的内容一致,都为
我是文件hello
为了测试我们的文件一致性
python 怎样进行文件对比
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file2的内容和file1的文件有所区别,内容为:
我是文件world
python 怎样进行文件对比
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接下来就是获取md5的方法,我可以了个公共方法,大家直接调用就好
需要导入包
import os
import hashlib
def get_file_md5(filename):
if not os.path.isfile(filename):
return
md5 = hashlib.md5()
f = file(filename,'rb')
while True:
b = f.read(8096)
if not b:
break
md5.update(b)
f.close()
return md5.hexdigest()
然后我们打印下这几个文件的md5值
print 'file1 的md5:%s' % get_file_md5('file1.txt')
print 'file1_copy的md5:%s' % get_file_md5('file1_copy.txt')
print 'file2 的md5:%s' % get_file_md5('file2.txt')
python 怎样进行文件对比
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运行python结果可以看到,file1和file1_copy文件的md5值是一样的,说明这两个文件是一样的,file2和他们不一样
python 怎样进行文件对比
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接下来就是使用difflib详细的对比了,写法如下:
import difflib
import sys
file1 = open('file1.txt', 'U').readlines()
file2 = open('file2.txt', 'U').readlines()
diff = difflib.ndiff(file1, file2)
sys.stdout.writelines(diff)
python 怎样进行文件对比
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运行python结果可以看到,具体两个文件的区别
我是文件
- hello+ world
python 怎样进行文件对比
加密有很多种加密方式，常用的加密是md5加密，给你写个例子
import hashlib
def md5(str):
m = hashlib.md5()
m.update(str.encode("utf8"))
print(m.hexdigest())
return m.hexdigest()
def md5GBK(str1):
m = hashlib.md5(str1.encode(encoding='gb2312'))
print(m.hexdigest())
return m.hexdigest()
md5('hello')
md5GBK('你好')
哈希(Hash)算法：`hash（object）`
哈希算法将一个不定长的输入，通过散列函数变换成一个定长的输出，即散列值。是一种信息摘要算法。对象的hash值比原对象拥有更低的内存复杂度。
它不同于加密。哈希（hash）是将目标文本转换成具有相同长度的，不可逆的杂凑字符串，而加密则是将文本转换为具有相同长度的，可逆的密文。
哈希（hash）算法是不可逆的，只能由输入产生输出，不能由输出产生输入。而加密则是可逆的。即可以从输入产生输出，也可以反过来从输出推出输入。
对于hash算法，不同的数据应该生成不同的哈希值。如果两个不同的数据经过Hash函数计算得到的Hash值一样。就称为哈希碰撞（collision）。哈希碰撞无法被完全避免。只能降低发生概率。
好的hash函数会导致最少的hash碰撞。
*
可哈希性（hashable）：
可哈希的数据类型为不可变的数据结构（如字符串srt，元组tuple，对象集objects等）。这种数据被称为可哈希性。
不可哈希性：
不可哈希的数据类型，为可变的数据结构（如字典dict，列表list和集合set等）。
如果对可变的对象进行哈希处理，则每次对象更新时，都需要更新哈希表。这样我们则需要将对象移至不同的数据集，这种操作会使花费过大。
因此设定不能对可变的对象进行hash处理。
**
**
Python3.x添加了hash算法的随机性，以提高安全性，因此对于每个新的python调用，同样的数据源生成的结果都将不同。
哈希方法有（MD5, SHA1, SHA256与SHA512等）。常用的有SH256与SHA512。MD5与SHA1不再常用。
- MDH5 (不常用)
- SHA1 (不常用)
- SHA256 (常用)
- SHA512 (常用)
一种局部敏感的hash算法，它产生的签名在一定程度上可以表征原内容的相似度。
>可以被用来比较文本的相似度。
安装simhash：
Pip3 install simhash
感知哈希算法（perceptual Hash Algorithm）。用于检测图像和视频的差异。
安装Imagehash:
pip3 install Imagehash
比较下面两张图片的Imagehash值
可以看到两张图片的hash值非常相似。相似的图片可以生成相似的哈希值是Imagehash的特点。
