为任意对象创建哈希？

Question

我一直在使用pickle.dumps为任意Python对象创建散列，但是，我发现dict/set顺序没有规范化，因此结果不可靠。在

在SO和elsewhere上有severalrelatedquestions，但我似乎找不到一个哈希算法，它使用相同的等式基础（__getstate__/__dict__结果）。我了解自己滚动的基本要求，但显然我更喜欢使用经过测试的东西。在

这样的图书馆存在吗？我想我实际需要的是一个库，它确定地序列化对象（使用__getstate__和__dict__），这样我就可以散列输出。在

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为了澄清这一点，我在寻找与Python的^{}（或^{}）返回的值不同的东西。我想要的基本上是一个任意对象的校验和，它可能是也可能不是散列的。此值应根据对象的状态而变化。（我使用“state”指的是__getstate__返回的dict，如果不存在，则是对象的__dict__。）

Answer 1

我假设一旦计算（并存储）了对象的散列值，就将对象视为不可变的。否则，你应该对你正在做的事情非常小心（例如，不应该使用它们的散列性来将它们存储在集合、dict等中）。在

也就是说，最优雅的方法是首先将对象的__dict__中的所有成员存储为散列类型。不用lists，使用元组（当然是散列对象）。不要使用dicts，而是使用this问题的任何解决方案作为散列dict类型（我个人使用的是@alex）。同样，键和值都必须是散列的，这样才能工作。在

然后，您的__hash__方法可以使用与您使用的相同的散列dict，例如：

def _hashable_state(self):
    return MyHashableDict(self.__dict__)
def __hash__(self):
    return hash(self._hashable_state())
def __reduce__(self):
    return self._hashable_state()

Answer 2

我突然想到，Pickler可以被扩展，select函数也可以被重写以规范化必要的类型，所以这就是我要做的。下面是它的样子：

from copy import copy
from pickle import Pickler, MARK, DICT
from types import DictionaryType


class CanonicalizingPickler(Pickler):
    dispatch = copy(Pickler.dispatch)

    def save_set(self, obj):
        rv = obj.__reduce_ex__(0)
        rv = (rv[0], (sorted(rv[1][0]),), rv[2])
        self.save_reduce(obj=obj, *rv)

    dispatch[set] = save_set

    def save_dict(self, obj):
        write = self.write
        write(MARK + DICT)

        self.memoize(obj)
        self._batch_setitems(sorted(obj.iteritems()))

    dispatch[DictionaryType] = save_dict