Сравнить хэши файлов python
Модуль filecmp включает функции и класс для сравнения файлов и каталогов в файловой системе.
Пример данных
В примерах этого обсуждения используется набор тестовых файлов, созданных filecmp_mkexamples.py .
При запуске сценария создается дерево файлов в каталоге example :
Та же структура каталогов повторяется один раз в каталогах « common_dir », чтобы дать интересные варианты рекурсивного сравнения.
Сравнение файлов
cmp () сравнивает два файла в файловой системе.
Аргумент shallow сообщает cmp () , следует ли просматривать содержимое файла в дополнение к его метаданным. По умолчанию выполняется неглубокое сравнение с использованием информации, доступной из os.stat () . Если результаты статистики совпадают, файлы считаются одинаковыми. Поскольку вывод stat включает индексный дескриптор в Linux, отдельные файлы не считаются одинаковыми, даже если все их другие метаданные (размер, время создания и т. Д.) Совпадают. В этих случаях сравнивается содержимое файла. Если shallow имеет значение False , содержимое файла всегда сравнивается.
cmpfiles () возвращает три списка имен файлов, содержащих файлы, которые совпадают, файлы, которые не совпадают, и файлы, которые не могут быть сравнены (из-за проблем с разрешениями или по любой другой причине).
Сравнение каталогов
Описанные ранее функции подходят для относительно простых сравнений. Для рекурсивного сравнения больших деревьев каталогов или для более полного анализа более полезен класс dircmp . В простейшем случае report () печатает отчет, в котором сравниваются два каталога.
Результатом является отчет в виде простого текста, показывающий результаты только содержимого указанных каталогов без рекурсии.
Для получения дополнительных сведений и рекурсивного сравнения используйте report_full_closure () :
Вывод включает сравнения всех параллельных подкаталогов.
Использование различий в программе
Помимо создания печатных отчетов, dircmp вычисляет списки файлов, которые можно напрямую использовать в программах. Каждый из следующих атрибутов вычисляется только по запросу, поэтому создание экземпляра dircmp не вызывает накладных расходов из-за неиспользуемых данных.
Файлы и подкаталоги, содержащиеся в сравниваемых каталогах, перечислены в left_list и right_list .
В этом случае « common_file » не входит в список файлов для сравнения.
Имена файлов, общие для обоих входных каталогов, сохраняются в common , а файлы, уникальные для каждого каталога, перечислены в left_only и right_only .
Общие члены могут быть далее разбиты на файлы, каталоги и «забавные» элементы (все, что имеет другой тип в двух каталогах или где есть ошибка от os.stat () ).
В данных примера элемент с именем « file_in_dir1 » представляет собой файл в одном каталоге и подкаталог в другом, поэтому он отображается в списке смешных.
Аналогичным образом разбираются различия между файлами.
Файл not_the_same сравнивается только с помощью os.stat () , а его содержимое не проверяется, поэтому он включается в список same_files .
Наконец, подкаталоги также сохраняются для упрощения рекурсивного сравнения.
hash() в Python – одна из встроенных функций. Сегодня мы рассмотрим использование функции hash() и то, как мы можем переопределить ее для нашего настраиваемого объекта.
Что такое hash() в Python?
hash() в Python – это целое число фиксированного размера, которое идентифицирует конкретное значение.
Отметим, что может означать:
- Одинаковые данные будут иметь одинаковое хеш-значение.
- Даже небольшое изменение исходных данных может привести к совершенно иному хеш-значению.
- Хеш получается из хеш-функции, в обязанности которой входит преобразование данной информации в закодированный хеш.
- Очевидно, что количество объектов может быть намного больше, чем количество хеш-значений, и поэтому два объекта могут хешировать одно и то же. Это называется конфликтом хэша. Это означает, что если два объекта имеют одинаковый хэш-код, они не обязательно имеют одно и то же значение.
Что такое хеш-функция?
Мы можем более подробно рассказать о хешировании, но здесь стоит упомянуть важный момент, касающийся создания функции хорошего хеширования:
- Помимо приведенного выше определения, хеш-значение объекта должно быть простым для вычисления с точки зрения пространства и сложности памяти.
- Хеш-коды чаще всего используются при сравнении ключей словаря. Хэш-код ключей словаря сравнивается при поиске определенного ключа. Сравнение хеш-значений происходит намного быстрее, чем сравнение полных значений ключей, потому что набор целых чисел, которым хеш-функция сопоставляет каждый ключ словаря, намного меньше, чем сам набор объектов.
Также обратите внимание, что если два числовых значения могут сравниваться как равные, они также будут иметь одинаковый хэш, даже если они принадлежат к разным типам данных, например 1 и 1.0.
String hash
Давайте начнем создавать простые примеры и скрипты, в которых функция hash() может быть очень полезной. В этом примере мы просто получим хеш-значение String.
При запуске этого скрипта мы получим следующий результат:
Если вы снова запустите тот же скрипт, хеш изменится, как показано ниже:
Таким образом, срок жизни хэша зависит только от области действия программы, и он может измениться, как только программа завершится.
Хеш с небольшим изменением данных
Здесь мы увидим, как небольшое изменение данных может изменить хеш-значение. Он изменится полностью или немного? Лучше всего узнать через скрипт:
Теперь запустим этот скрипт:
Посмотрите, как полностью изменился хеш, когда в исходных данных изменился только один символ. Это делает значение хеш-функции совершенно непредсказуемым.
Как определить функцию hash() для пользовательских объектов?
Внутренне функция hash() работает, переопределяя функцию __hash __(). Стоит отметить, что не каждый объект может быть хеширован (изменяемые коллекции не хешируются). Мы также можем определить эту функцию для нашего пользовательского класса. Собственно, этим и займемся сейчас. Перед этим отметим несколько важных моментов:
- Реализация Hashable не должна выполняться для изменяемых коллекций, поскольку ключи должны быть неизменными для хеширования.
- Нам не нужно определять пользовательскую реализацию функции __eq __(), поскольку она определена для всех объектов.
Теперь давайте определим объект и переопределим функцию __hash __():
Теперь запустим этот скрипт:
Эта программа фактически описывала, как мы можем переопределить функции __eq __() и __hash __(). Таким образом, мы можем определить нашу собственную логику для сравнения любых объектов.
Почему изменяемые объекты нельзя хэшировать?
Как мы уже знаем, хешировать можно только неизменяемые объекты. Это ограничение, запрещающее хеширование изменяемого объекта, значительно упрощает хеш-таблицу. Давайте разберемся как.
Если разрешено хеширование изменяемого объекта, нам нужно обновлять хеш-таблицу каждый раз, когда обновляется значение объектов. Это означает, что нам придется переместить объект в совершенно другое место.
В Python у нас есть два объекта, которые используют хеш-таблицы, словари и наборы:
Я пытаюсь проверить два файла, загруженных с сервера. Первый содержит данные,а второй файл содержит контрольную сумму MD5-хэша.
Я создал функцию, которая возвращает hexdigest из файла данных следующим образом:
Я сравниваю файлы, используя следующее:
Сравнение файлов не удается, поэтому я распечатал оба fileHash и fileHandleData , и я получаю следующее:
Из выходных данных выше хэш-значения идентичны. Почему происходит сравнение хэшей потерпеть неудачу? Я новичок в python и использую python 3.2. Есть предложения?
Сравнение не удается по той же причине, что это ложно:
Формат этого файла. md5 странный, но если он всегда находится в этом формате, простой способ проверить будет:
Поскольку у вас есть файловый хэш в виде строки (Unicode), вы должны кодировать его в байты для сравнения. Вы можете указать кодировку, а не использовать текущую строковую кодировку по умолчанию.
Если этот точный формат всегда ожидается, было бы более надежным использовать регулярное выражение для извлечения значение хэша и, возможно, проверить имя файла.
Или, более гибко, вы можете проверить наличие подстроки:
Вы сравниваете хэш-значение с содержимым fileHandle . Вам нужно избавиться от части MD5 (hashFile.tbz) = , а также от завершающей новой строки, поэтому попробуйте:
Имейте в виду, что в Python 3, rsplit() и rstrip() не поддерживают API буфера и работают только со строками. Следовательно, Как правильно добавил Фред Нурк, вам также нужно кодировать / декодировать fileHandleData/fileHash (байтовый буфер или строку (Unicode) соответственно).
Хэш-значения идентичны, но строки-нет. Вам нужно получить шестнадцатеричное значение дайджеста, и вам нужно разобрать хэш из файла. Как только вы сделаете это, вы можете сравнить их для равенства.
Попробуйте "fileHash.полоса ("\n"). затем сравните их. Это должно решить проблему.
Реализация хеш-алгоритма на Python и руководство по обнаружению повторяющихся изображений
Iconfinder - это поисковая система для иконок, которая предоставляет изысканные иконки для дизайнеров, разработчиков и других творческих работников, в настоящее время она содержит более 340 000 иконок и является крупнейшей в мире платной библиотекой иконок. Пользователи также могут загружать и продавать оригинальные работы в торговом разделе Iconfinder. Каждый месяц в Iconfinder загружаются тысячи иконок, а также большое количество пиратских изображений. В этой статье инженер Iconfinder Сильвиу Тантос предлагает новый и умный метод проверки дублирования изображений для предотвращения пиратства.
В ближайшие несколько недель мы запустим функцию для обнаружения повторяющихся значков загрузки. Например, если пользователь загружает значок, а затем пытается извлечь выгоду, загрузив его (аналогичные случаи имели место), то с помощью нашего метода мы можем определить, существует ли значок, и отметить мошенничество с учетной записью. Распространенным методом определения того, существует ли уже файл в большом количестве файлов, является вычисление хэш-значения каждого файла в наборе данных и сохранение хеш-значения в библиотеке массивов. Если вы хотите найти определенный файл, сначала рассчитайте значение хеш-функции файла, а затем найдите значение хеш-функции в базе данных.
Выберите алгоритм хеширования
Криптографический алгоритм хеширования - это широко используемый алгоритм хеширования. Подобно MD5, SHA1, SHA256, вы можете найти вызываемые стандартные библиотеки на любом языке, и они очень эффективны для простых случаев использования.
Например, сначала импортируйте модуль hashlib в Python, а затем вызовите функцию, чтобы сгенерировать значение хеш-функции определенной строки или файла.
>>> hashlib.md5( 'The quick brown fox jumps over the lazy dog' ).hexdigest()Этот алгоритм очень эффективен для загруженных файлов, которые не были подделаны. Если есть небольшое изменение во входных данных, зашифрованный алгоритм хеширования вызовет лавинный эффект, который приведет к тому, что хеш-значение нового файла будет полностью отличаться от хеш-значения исходного файла.
Например, в следующем примере добавляется дополнительный период в конце предложения.
>>> hashlib.md5( 'The quick brown fox jumps over the lazy dog' ).hexdigest() >>> hashlib.md5( 'The quick brown fox jumps over the lazy dog.' ).hexdigest()Если цвет фона изображения изменяется, изображение обрезается, поворачивается или изменяется определенный пиксель, это не может быть сопоставлено в библиотеке хэшей изображения. Видно, что традиционный алгоритм хеширования не практичен. Как вы можете видеть в приведенном выше примере, хеш-значения 9 e107d9d372bb6826bd81d3542a419d6 и e4d909c290d0fb1ca068ffaddf22cbd0 практически различаются (за исключением нескольких символов).
Например, после изменения цвета кошачьего носа на изображении, значение хэш-изображения будет меняться.
Существует множество алгоритмов перцептивного хеширования. В этой статье будет предложен новый алгоритм dhash (разностного хеширования), который вычисляет разницу яркости между соседними пикселями и определяет относительный градиент. Для приведенных выше вариантов использования алгоритм перцептивного хеширования будет очень эффективным. Алгоритм перцептивного хеширования получает отпечаток мультимедийного файла, который может гибко различать тонкие различия между разными файлами от различных характеристик содержимого файла.
dHash
Прежде чем углубленно изучать алгоритм dHash, сначала ознакомьтесь с некоторыми базовыми знаниями. Цветное изображение состоит из трех основных цветов RGB, которые можно рассматривать как набор цветов из трех основных цветов: красного, зеленого и синего. Например, используйте библиотеку изображений Python (PIL) для загрузки изображения и печати значения пикселя.
Теперь вернемся к алгоритму dHash, который состоит из четырех этапов. В этой статье подробно описывается каждый шаг и проверяется его влияние на исходное изображение и модифицированное изображение. Значения интенсивности красного, зеленого и синего цветов первых трех пикселей соответственно равны 255, два других значения интенсивности цвета соответственно равны 0, три основных цвета пикселей чисто черного цвета равны 0, а три основных цвета пикселей чисто белого цвета равны 255. Пиксели других цветов состоят из трех значений основного цвета разной интенсивности.
1. Изображение в градациях серого
При окрашивании изображения в серый цвет значение пикселя уменьшается до значения силы света. Например, белый пиксель (255, 255, 255) становится 255, а значение интенсивности черного пикселя (0, 0, 0) становится 0.
2. Уменьшить изображение до общего размера
Уменьшите изображение до общего базового размера, такого как размер 9 * 8 пикселей с большой шириной и одним значением пикселя (вы можете понять, почему этот размер находится на третьем шаге). С помощью этого метода удаляются высокие частоты и детали изображения, и получается образец с 72 значениями интенсивности. Поскольку изменение размера или растяжения изображения не меняет его значения хеш-функции, все изображения нормализуются до этого размера.
3. Сравните соседние пиксели
После реализации первых двух шагов получается список значений интенсивности и сравниваются соседние пиксели каждой строки массива двоичных значений.
>>> img = Image. open ( 'data/cat_grumpy_orig_after_step_2.jpg' )Первое значение 254 сравнивается со вторым 254, второе значение сравнивается с третьим значением и т. Д., Так что каждая строка получает 8 логических значений.
[ False , False , True , True , False , False , True , False ] [ False , True , True , False , False , True , False , False ] [ True , True , False , False , True , False , False , False ] [ True , False , False , True , False , False , False , True ] [ False , False , True , False , False , False , True , True ] [ False , True , False , False , False , True , True , False ] [ True , False , False , False , True , True , False , False ] [ False , False , False , True , True , False , False , True ]4. Преобразовать в двоичный
Чтобы облегчить хранение и использование значений хеш-функции, 8 логических значений преобразуются в шестнадцатеричные строки. Туре становится 1, а Ложь становится 0.
Реализация Python
Ниже приводится полный алгоритм полной реализации Python:
В наиболее частом случае изображения немного отличаются, и значения хеш-функции, вероятно, будут одинаковыми, поэтому мы можем сравнить их напрямую.
В базе данных SQL, в которой хранятся хеш-значения, вы можете просто определить, существует ли хеш-значение "4 c8e3366c275650f" следующим образом:
Теперь для некоторых изображений с большими различиями их хеш-значения могут быть разными, поэтому вам нужно вычислить минимальное количество символов, которые необходимо заменить из одной строки в другую, то есть расстояние Хэмминга.
В Википедии есть несколько примеров кода Python для расчета расстояния Хемминга между двумя строками. Но его также можно реализовать непосредственно на основе вычислений и запросов к базе данных MySQL.
Выполните операцию XOR для запрашиваемого значения и значения хеш-функции в базе данных и подсчитайте разные цифры. Поскольку BIT_COUNT может работать только с целыми числами, все шестнадцатеричные хеш-значения должны быть преобразованы в десятичные.
Заключительные замечания
Как упоминалось во введении, алгоритм в этой статье будет применен к Iconfinder для предотвращения повторной отправки значков.Можно ожидать, что есть более практические применения алгоритма хеширования восприятия. Поскольку хеш-значения изображений с похожими функциями также похожи, это может помочь системам рекомендаций изображений найти похожие изображения.
В некоторых случаях нам необходимо обнаружить сходство между изображениями и выполнить необходимую обработку: удалить одно и то же изображение, отметить пиратские копии и т. Д.
Как судить об одинаковой картинке? Самый простой способ - использовать криптографический хэш (например, MD5, SHA-1) для определения. Но ограничения очень большие. Например, текстовый документ, значение MD5 которого вычисляется на основе двоичных данных этого текстового документа.Если это полная копия этого текстового документа, их значения MD5 точно такие же. Однако после изменения содержимого копии, даже если это просто формат отступа копии, ее MD5 будет сильно отличаться. Следовательно, зашифрованный хэш может использоваться только для оценки двух идентичных и неизмененных файлов.Если это изображение было оценено или масштабировано, невозможно определить, является ли оно тем же изображением, что и другое изображение.
Итак, как судить, является ли картинка, которая была PS, по существу такой же, как другая картина? Относительно простым и простым в использовании решением является использование Perceptual Hash Algorithm.
Алгоритм перцептивного хеширования - это общий термин для класса алгоритмов, включая aHash, pHash и dHash. Как следует из названия, перцептивное хеширование не вычисляет хеш-значение строго, но вычисляет хеш-значение более относительным способом, потому что «похожий» или нет - это относительное суждение.
- aHash: средний хэш. Скорость относительно высокая, но часто менее точная.
- pHash: перцептивный хэш. Точность относительно высокая, но скорость относительно низкая.
- dHash: хэш разностного значения. Удивительный! Точность высокая, и скорость тоже очень высокая. Поэтому я выбрал dHash в качестве алгоритма оценки веса моих фотографий.
1. Шаги обнаружения похожих изображений:
- Рассчитайте значение dHash для двух картинок отдельно
- Вычислите расстояние Хэмминга двух изображений по значению dHash и оцените сходство двух изображений по размеру расстояния Хэмминга.
Два, расчет dHash
Шаг 1. Увеличьте изображение
Если мы хотим вычислить значение dHash на приведенном выше рисунке, первым делом нужно поместить его Масштаб достаточно мал , Зачем вам зум? Потому что разрешение исходного изображения обычно очень высокое. Изображение размером 200 * 200 имеет в общей сложности 40 000 пикселей, и каждый пиксель содержит значение RGB.40 000 RGB - это огромный объем информации, требующий обработки множества деталей. Поэтому нам нужно увеличить изображение до очень маленького размера, скрыть его детали и видеть только лес, но не деревья. Рекомендуемое масштабирование - 9 * 8. Хотя оно может быть масштабировано до любого размера, это значение является относительно разумным. А ширина - 9, что нам полезно преобразовать в хеш-значение, посмотрите ниже, вы поймете.
Шаг 2. Поседение
Полное имя dHash - это хэш разностного значения, который получается путем вычисления разницы интенсивности цвета между соседними пикселями. Детали нашего увеличенного изображения были скрыты, а количество информации стало меньше. Но этого мало, потому что он цветной и состоит из значений RGB. Белый цвет представлен как (255,255,255), а черный - как (0,0,0). Чем больше значение, тем ярче цвет, а чем меньше - темнее. Каждый цвет состоит из 3 числовых значений, а именно красного, зеленого и синего значений. Если вы напрямую используете значение RGB для сравнения разницы в интенсивности цвета, это довольно сложно, поэтому мы преобразуем его в значение серого - только целое число от 0 до 255 представляет серый. В этом случае трехмерное сравнение упрощается до одномерного сравнения.
Шаг 3. Расчет разницы
Шаг 4. Преобразовать в хеш-значение
Мы обрабатываем каждое значение в массиве значений разности как бит, и каждые 8 битов образуют шестнадцатеричное значение, объединяют шестнадцатеричные значения и преобразуют их в строку, чтобы получить окончательное значение dHash.
3. Рассчитайте расстояние Хэмминга
Концепция расстояния Хэмминга используется не только в области сравнения изображений, но и во многих других областях. Подробнее см. В Википедии.
Расстояние Хэмминга указывает, сколько шагов необходимо, чтобы преобразовать A в B. Например, для строк «abc» и «ab3» расстояние Хэмминга равно 1, потому что только «c» необходимо изменить на «3».
Расстояние Хэмминга в dHash - это количество битов, измененных путем вычисления значения разности. Наше разностное значение представлено 0 и 1, что можно рассматривать как двоичное. Расстояние Хэмминга между двоичным кодом 0110 и 1111 равно 2.
Мы конвертируем значение dHash двух изображений в двоичную разность и берем XOR. Количество цифр «1» в результате XOR - это количество различных цифр, которое является расстоянием Хэмминга.
Если входящий параметр не является значением dHash двух изображений, но напрямую сравнивает два изображения, тогда нет необходимости генерировать значение dHash и напрямую использовать массив разностей на шаге 3 для подсчета различных цифр, что является расстоянием Хэмминга.
Вообще говоря, расстояние Хемминга составляет менее 5, что в основном та же картина. Вы можете оценить критическое значение расстояния Хэмминга на основе вашей реальной ситуации.
Я хотел бы знать, есть ли способ вычислить MD5-хэши файлов, содержащихся в архиве zip. Например, у меня есть файл zip, который содержит три файла: Prizes.dat, Promotions.dat и OutOfDate.dat, и я хотел бы вычислить MD5 из этих трех файлов, чтобы сравнить его с заданной строкой. Поскольку мне нужно.
У меня есть два видеофайла с разными именами файлов. Но когда я получаю имена файлов md5, оба возвращают одни и те же хэши. Ниже приведены имена файлов. 1 . \test\downloadvideo\ans-70055040.hd.mp4 2 . \test\downloadvideo\ans-70055298.hd.mp4 $this->_video_md5 =.
Как правило, методы Python следуют принципу разделения команд и запросов -так что методы, изменяющие объект (т. е. команды), возвращают None . Это включает, например, list.sort и dict.update . Это также верно для метода hasher1.update . Так
присваивает None a . Вместо этого используйте
и аналогично для b .
Это сработало для меня :
Похожие вопросы:
Возможный Дубликат : Можно ли расшифровать хэши md5? я использовал md5.new() ; md5.update(aaa) , md5.digest() сформировать md5 hash из данных aaa . Как вернуть данные с помощью python?
Кто-то сказал мне, что он видел программные системы, которые: извлечение зашифрованных паролей MD5 из других систем; расшифруйте зашифрованные пароли и храните пароли в базе данных системы.
У меня есть 7 файлов, для которых я генерирую хэши MD5. Хэши используются для обеспечения того, чтобы удаленная копия хранилища данных была идентична локальной копии. К сожалению, связь между этими.
Я хотел бы знать, есть ли способ вычислить MD5-хэши файлов, содержащихся в архиве zip. Например, у меня есть файл zip, который содержит три файла: Prizes.dat, Promotions.dat и OutOfDate.dat, и я.
У меня есть два видеофайла с разными именами файлов. Но когда я получаю имена файлов md5, оба возвращают одни и те же хэши. Ниже приведены имена файлов. 1 . \test\downloadvideo\ans-70055040.hd.mp4 2.
Давайте рассмотрим сайт, на который пользователи могут загружать файлы. Могу ли я использовать хэши MD5 или SHA1 их содержимого в качестве имен файлов? Если нет, то что я должен использовать? Чтобы.
У меня есть вариант использования, когда я должен сгенерировать md5 hash объекта JSON и сравнить хэши на сервере и в браузере. Клиент браузера генерирует hash, а затем запрашивает у сервера hash.
Я хотел бы записать хэши md5 для всех файлов в каталоге и его подкаталогах в файл. В идеале, реплицируя выходные данные команды unix find . -type f -exec md5sum <> + (т. е. два столбца: хэши и.
Я хотел бы манипулировать кодом из ответа, найденного по следующей ссылке: Сравните хэши md5 двух файлов в python Моим ожидаемым результатом будет поиск двух файлов, которые я хочу сравнить, а затем.
Читайте также: