Python 3.3 中的哈希函数:为什么会话之间返回不同的结果
在 Python 3.3 中,内部 hash() 函数的行为异常,在不同会话中为同一字符串返回不同的哈希值。这种现象源于 Python 使用随机哈希种子作为安全措施。
随机哈希种子用于防止攻击者利用可预测的密钥来导致 tar-pitting 攻击。通过向哈希添加随机偏移量,攻击者无法预测哪些键会发生冲突。
要控制哈希函数的行为,可以设置 PYTHONHASHSEED 环境变量。可以指定固定的正种子来阻止随机性,而将其设置为 0 会完全禁用种子偏移。
在 Python 3.3 之前,随机哈希种子被禁用;但是,它默认启用。此更改不仅影响集合,还影响 Python 3.5 及更早版本中的字典。
此外,object.__hash__() 有一个特殊的行为:
- 对于 str、bytes 和 datetime对象时,哈希值会用不可预测的值“加盐”,使它们在进程内一致,但在会话之间不可预测。
- 此措施可防止基于利用最坏情况字典插入的拒绝服务攻击。
需要注意的是,哈希值会影响字典和集合等映射的迭代顺序。但是,Python 不保证这种顺序,并且在不同的构建和版本之间可能会有所不同。
为了一致的哈希,请考虑使用 hashlib 模块,它提供加密哈希函数。此外,pybloom 利用这种方法来提高稳定性。
虽然随机哈希种子偏移量使攻击者难以确定偏移量,但它也阻止了偏移量本身的存储。然而,这确保了攻击者无法使用定时攻击来确定种子。
以上是为什么 Python 3.3 的哈希值在会话之间不同?的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

Python更易学且易用,C 则更强大但复杂。1.Python语法简洁,适合初学者,动态类型和自动内存管理使其易用,但可能导致运行时错误。2.C 提供低级控制和高级特性,适合高性能应用,但学习门槛高,需手动管理内存和类型安全。

Python和C 在内存管理和控制方面的差异显着。 1.Python使用自动内存管理,基于引用计数和垃圾回收,简化了程序员的工作。 2.C 则要求手动管理内存,提供更多控制权但增加了复杂性和出错风险。选择哪种语言应基于项目需求和团队技术栈。

Python在科学计算中的应用包括数据分析、机器学习、数值模拟和可视化。1.Numpy提供高效的多维数组和数学函数。2.SciPy扩展Numpy功能,提供优化和线性代数工具。3.Pandas用于数据处理和分析。4.Matplotlib用于生成各种图表和可视化结果。

选择Python还是C 取决于项目需求:1)Python适合快速开发、数据科学和脚本编写,因其简洁语法和丰富库;2)C 适用于需要高性能和底层控制的场景,如系统编程和游戏开发,因其编译型和手动内存管理。

Python在数据科学和机器学习中的应用广泛,主要依赖于其简洁性和强大的库生态系统。1)Pandas用于数据处理和分析,2)Numpy提供高效的数值计算,3)Scikit-learn用于机器学习模型构建和优化,这些库让Python成为数据科学和机器学习的理想工具。

每天学习Python两个小时是否足够?这取决于你的目标和学习方法。1)制定清晰的学习计划,2)选择合适的学习资源和方法,3)动手实践和复习巩固,可以在这段时间内逐步掌握Python的基本知识和高级功能。

Python在Web开发中的关键应用包括使用Django和Flask框架、API开发、数据分析与可视化、机器学习与AI、以及性能优化。1.Django和Flask框架:Django适合快速开发复杂应用,Flask适用于小型或高度自定义项目。2.API开发:使用Flask或DjangoRESTFramework构建RESTfulAPI。3.数据分析与可视化:利用Python处理数据并通过Web界面展示。4.机器学习与AI:Python用于构建智能Web应用。5.性能优化:通过异步编程、缓存和代码优

Python在开发效率上优于C ,但C 在执行性能上更高。1.Python的简洁语法和丰富库提高开发效率。2.C 的编译型特性和硬件控制提升执行性能。选择时需根据项目需求权衡开发速度与执行效率。


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