用法
示例用法：
>>> import mmh3
>>> mmh3.hash('foo') # 32 bit signed int
-156908512
>>> mmh3.hash('foo', 42) # uses 42 for its seed
-1322301282
>>> mmh3.hash('foo', signed=False) # 32 bit unsigned int (since Version 2.5)
4138058784
其他功能：
>>> mmh3.hash64('foo') # two 64 bit signed ints (by using the 128-bit algorithm as its backend)
(-2129773440516405919, 9128664383759220103)
>>> mmh3.hash64('foo',signed =False) # two 64 bit unsigned ints
(16316970633193145697, 9128664383759220103)
>>> mmh3.hash128('foo', 42) # 128 bit unsigned int
215966891540331383248189432718888555506
>>> mmh3.hash128('foo', 42, signed = True) # 128 bit signed int
-124315475380607080215185174712879655950
>>> mmh3.hash_bytes('foo') # 128 bit value as bytes
'aE\xf5\x01W\x86q\xe2\x87}\xba+\xe4\x87\xaf~'
hash64
、
hash128
和
hash_bytes
有第三个参数用于架构优化。对于x64使用true，对于x86使用false（默认值：true）。：
>>> mmh3.hash64('foo', 42, True)
(-840311307571801102, -6739155424061121879)
版本2.5添加了来自缓冲区的hash，它不需要复制内存就可以对字节进行hash。当您散列大型内存视图（如
numpy.ndarray
< Buff行情>
>>> mmh3.hash_from_buffer(numpy.random.rand(100))
-2137204694
>>> mmh3.hash_from_buffer(numpy.random.rand(100), signed = False)
3812874078
注意
hash64
返回
两个值，因为它使用128位版本的murrushash3作为后端。
版本2.4增加了对64位数据的支持。
< Buff行情>
>>> import numpy as np
>>> a = np.zeros(2**32, dtype=np.int8)
>>> mmh3.hash_bytes(a)
b'V\x8f}\xad\x8eNM\xa84\x07FU\x9c\xc4\xcc\x8e'
版本2.4还将种子的类型从带符号的32位int更改为带符号的32位int。（
带符号种子的结果值仍然与以前相同，只要它们是32位的
）
< Buff行情>
>>> mmh3.hash('aaaa', -1756908916) # signed rep. for 0x9747b28c
1519878282
>>> mmh3.hash('aaaa', 2538058380) # unsigned rep. for 0x9747b28c
1519878282
小心不要让这些种子超过32位。无效值可能会出现意外结果。
< Buff行情>
>>> mmh3.hash('foo', 2 ** 33)
-156908512
>>> mmh3.hash('foo', 2 ** 34)
-156908512
