python计算文件的hash值，python hashlib

Python数据结构与算法-哈希map的实现及原理

HashMap的实现原理：首先有一个每个元素都是链表（可能表述不准确）的数组，当添加一个元素（key-value）时，就首先计算元素key的hash值，以此确定插入数组中的位置，但是可能存在同一hash值的元素已经被放在数组同一位置了。

(2)、通过上一步哈希算法转换成数组的下标之后，在通过数组下标快速定位到某个位置上。重点理解如果这个位置上什么都没有，则返回null。

hashmap底层实现原理是SortedMap接口能够把它保存的记录根据键排序，默认是按键值的升序排序，也可以指定排序的比较器，当用Iterator遍历TreeMap时，得到的记录是排过序的。如果使用排序的映射，建议使用TreeMap。

hashmap底层原理是HashMap基于hashing原理，通过put和get方法储存和获取对象。当将键值对传递给put方法时，它调用键对象的hashCode方法来计算hashcode，然后找到bucket位置来储存值对象。

相关问答

Q1: 可哈希(hashable)与不可哈希(unhashable)

一个对象能被称为 hashable ， 它必须有个 hash 值，这个值在整个生命周期都不会变化，而且必须可以进行相等比较，所以一个对象可哈希，它必须实现__hash__() 与 __eq__() 方法。

简要的说可哈希的数据类型，即不可变的数据结构(字符串str、元组tuple、对象集objects)。

可哈希性（hashable）：可哈希的数据类型为不可变的数据结构（如字符串srt，元组tuple，对象集objects等）。这种数据被称为可哈希性。不可哈希性：不可哈希的数据类型，为可变的数据结构（如字典dict，列表list和集合set等）。

键原词为key -- 钥匙；每个钥匙是唯一的。

Q2: 学生学Python要知道的内置函数

1、不必做任何操作，Python 就可识别内置函数。

2、（3）Reduce函数 当需要对一个列表进行一些计算并返回结果时，reduce()是个非常有用的函数。举个例子，当需要计算一个整数列表所有元素的乘积时，即可使用reduce函数实现。

3、set()当需要对一个列表进行去重操作的时候，set()函数就派上用场了。用于创建一个集合，集合里的元素是无序且不重复的。集合对象创建后，还能使用并集、交集、差集功能。

Q3: Python字典的底层实现

1、Python dict的底层是依靠哈希表(Hash Table)进行实现的，使用开放地址法解决冲突。所以其查找的时间复杂度会是O(1)，why？哈希表是key-value类型的数据结构，通过关键码值直接进行访问。

2、发现字典和json数据格式有点像。接下来比较一下两者的异同。python dict 字符串用单引号，json强制规定双引号。

3、需求我们想在字典上对数据执行各式各样的计算，例如：最大值、最小值、排序等解决方案zip()函数用于将可迭代的对象作为参数，将对象中对应的元素打包成一个个元组，然后返回由这些元组组成的列表。

4、通过这个方法我们可以向字典里插入我们需要的元素。 注：python6之后字典是有序的，因为小编用的是python5版本的，所以输出结果是无序的。此外还可以通过setdefault方法来查询和添加字典元素。

5、多说点吧。Python的字典实现其实就是个哈希表（当然里面有一些优化），每次赋值其实就是计算key的哈希值然后放到哈希表的指定位置中。遍历的话就是从前向后遍历整个哈希表。

6、字典 列表之外，字典可能是python中用的也比较多的数据结构了，由于字典的底层应用哈希映射，所以要求字典的所有key必须是不可变元素（可哈希对象），增删改查操作一般都能实现O(1)复杂度，是低复杂度的必备数据结构。

Q4: Python中字典的内建函数用法是什么?

内置函数就是Python给你提供的，拿来直接用的函数，比如print.，input等。

zip()是Python的一个内建函数，它接受一系列可迭代的对象作为参数，将对象中对应的元素打包成一个个tuple（元组），然后返回由这些 tuples组成的list（列表）。

在Python中，get()函数是用于从字典中获取指定键的值的方法。get()的语法是：get(key， default)。其中，key是要获取值的键，default是可选参数，表示如果键不存在时返回的默认值。

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