【Python】使用文件哈希算法快速比较两个文件是否相同（代码实现）-Toy模板网

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哈希值（Hash Value），也称为哈希码、散列值或摘要，是一种将任意长度的输入数据转换为固定长度字符串（通常是一串数字和字母）的算法的结果。哈希值通常用于唯一标识数据，以便快速检索或比较数据。哈希值的特点包括：

固定长度：无论输入数据的大小如何，哈希函数都会生成固定长度的哈希值。这意味着无论输入数据大小，哈希值的长度是固定的。
唯一性：不同的输入数据通常会产生不同的哈希值，但在某些情况下，可能会出现哈希碰撞，即不同的输入数据生成相同的哈希值。好的哈希算法会尽量减少碰撞的概率。
不可逆性：哈希函数是单向的，意味着很难从哈希值还原出原始输入数据。这是哈希函数的一个关键特性，使其适用于密码学和数据安全。
高效性：哈希函数应该能够快速计算出哈希值，以便在实际应用中能够迅速处理大量数据。

哈希值在各种计算机科学和信息安全领域中有广泛的应用，包括但不限于以下方面：

密码学：哈希函数用于存储密码的安全散列，以确保用户密码不以明文存储。这也可以用于验证密码的正确性。
数据完整性验证：哈希值用于验证数据是否在传输或存储过程中被篡改。通过比较接收到的数据的哈希值与发送方生成的哈希值，可以检测到数据是否被损坏或篡改。
数据结构：哈希表（Hash Table）是一种常见的数据结构，用于快速查找数据。哈希值用作数据的索引，以便快速访问。
数字签名：数字签名算法使用哈希函数来生成文件的哈希值，并使用私钥来签名哈希值，以确保文件的完整性和身份验证。
数据去重和存储优化：在数据去重和存储优化中，哈希值可用于识别重复的数据块，以节省存储空间。

常见的哈希算法包括MD5、SHA-1、SHA-256、SHA-3等。然而，由于计算能力的提高和安全性问题，某些哈希算法已经不再被广泛使用，尤其是在安全敏感的应用中，更强大的哈希算法被推荐使用。

如果想要快速检查两个文件是否一致，可以使用文件哈希算法（如MD5、SHA-256）来计算每个文件的哈希值，然后比较这些哈希值。如果两个文件的哈希值相同，那么它们的内容相同。
以下是其Python实现：

# 导入 hashlib 模块，以便使用哈希函数
import hashlib

# 定义一个函数，用于计算文件的哈希值
def calculate_file_hash(file_path, hash_algorithm="sha256"):
    # 创建一个哈希对象，使用指定的哈希算法
    hash_obj = hashlib.new(hash_algorithm)

    # 打开文件以二进制只读模式
    with open(file_path, "rb") as file:
        while True:
            # 从文件中读取数据块（64 KB大小）
            data = file.read(65536)  # 64 KB buffer
            if not data:
                break

            # 更新哈希对象，将数据块添加到哈希值中
            hash_obj.update(data)

    # 返回哈希值的十六进制表示
    return hash_obj.hexdigest() 

# 指定要比较的两个文件的路径 
file1 = "file1.h5"
file2 = "file2.h5"

# 使用哈希函数计算文件1的哈希值 
hash1 = calculate_file_hash(file1) 

# 使用哈希函数计算文件2的哈希值 
hash2 = calculate_file_hash(file2) 

# 比较两个哈希值，如果相同，表示文件内容相同 
if hash1 == hash2: 
    print("两个文件相同") 
else: 
    print("两个文件不同")