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 | 1 lithiumii 2021-07-05 16:25:59 +08:00 代码贴一贴，运行环境贴一贴，你这样问，我只能说为啥我这儿不同机器上值一样 |
 | 2 Alias4ck 2021-07-05 16:29:11 +08:00 |
 | 3 Rush9999 2021-07-05 16:29:14 +08:00  2 用 hashlib，你用自带的 hash 肯定不一样 md5 = hashlib.md5() md5.update('how to use md5 in python hashlib?'.encode('utf-8')) print(md5.hexdigest()) |
| 4 Alias4ck 2021-07-05 16:30:28 +08:00 1 准确来说在同一台机器上的不同 session 下的同一个字符 hash 值也不一样 详情可看上面 stackoverflow 解释 |
 | 5 knightdf 2021-07-05 16:31:10 +08:00 本来就不保证相同，你同一个机器开 2 个 python 运行出来的 hash 值都不同，build-in 的 hash 加了随机数，只是用来快速比较 dict 的 key 的 |
 | 6 Trim21 2021-07-05 16:35:32 +08:00 1 内置的 hash 函数并不保证不同机器中相同的值得到相同 hash 结果，要夸机器比较哈希值是否相等应该用 hashlib 里面提供的算法。 |
 | 7 fengjianxinghun 2021-07-05 18:24:39 +08:00 主要是防止 hash 碰撞 ddos 攻击 |
 | 8 JeffGe 2021-07-05 19:06:18 +08:00 via Android 1 这事 Python 官方文档就有说明 https://docs.python.org/zh-cn/3/reference/datamodel.html#object.__hash__ > 注解 在默认情况下，str 和 bytes 对象的 __hash__() 值会使用一个不可预知的随机值“加盐”。 虽然它们在一个单独 Python 进程中会保持不变，但它们的值在重复运行的 Python 间是不可预测的。 这种做法是为了防止以下形式的拒绝服务攻击：通过仔细选择输入来利用字典插入操作在最坏情况下的执行效率即 O(n^2) 复杂度。 |
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