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这篇文章主要介绍了python hash每次调用结果不同的原因,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下

import time
import multiprocessing

device = ['3695a1c7-0fa6-4fa8-a563-8fd462c04af5', '0dfdd431-f9bc-4c90-b246-f2b19d20969c', '0323488d-7c9c-4244-8fc6-07266124d2f0', '689cde3c-6ca4-4ed7-b63a-e114b76650fb', 'bc4084a5-da8e-4673-a214-4b5f5de4b21d', 'b6ec0d69-af49-43d1-b77d-e72da48df2e6', 'a7fe06e8-ff26-4ebf-b526-ca7083ccb031', '7a8db973-6a7b-481b-ba80-0afb5594b6cd', '637db54f-9932-4d8e-8b87-5c92011578e9', '506b79bd-e174-4c24-8e39-9410ef7ef1f2']

def do_hash(d):
  print("%s %d %d %d" % (d, hash(d), hash(d), hash(d)%10))
  time.sleep(0.01)

res, pool = [], multiprocessing.Pool(processes=len(device))
for d in device:
  do_hash(d)
  for i in range(10):
    res.append(pool.apply_async(do_hash, args=(d,)))

while res:
  for ret in res:
    if ret.ready():
      res.remove(ret)
    time.sleep(0.01)

如上代码，用来验证hash的结果。

在同一个程序运行过程中，单进程下，hash同一个字符串，结果是否一致。答案：一致
在同一个程序运行过程中，多进程中，不同子进程hash同一个字符串，结果是否一致。答案：一致
同样的代码，多次运行同一个程序，每次运行程序时，hash同一个字符串，产生的结果和其他运行过程产生的结果是否一致。答案：不一致

如下是运行测试。

运行一次

$python3 ~/t.py |sort |uniq -c
 11 0323488d-7c9c-4244-8fc6-07266124d2f0 -6009992680465351322 -6009992680465351322 8
 11 0dfdd431-f9bc-4c90-b246-f2b19d20969c -5508606457111079556 -5508606457111079556 4
 11 3695a1c7-0fa6-4fa8-a563-8fd462c04af5 4707712037038632691 4707712037038632691 1
 11 506b79bd-e174-4c24-8e39-9410ef7ef1f2 857824721138771069 857824721138771069 9
 11 637db54f-9932-4d8e-8b87-5c92011578e9 5754536697633125890 5754536697633125890 0
 11 689cde3c-6ca4-4ed7-b63a-e114b76650fb 5254068311346342848 5254068311346342848 8
 11 7a8db973-6a7b-481b-ba80-0afb5594b6cd 6569556914358930293 6569556914358930293 3
 11 a7fe06e8-ff26-4ebf-b526-ca7083ccb031 -7752949605389894777 -7752949605389894777 3
 11 b6ec0d69-af49-43d1-b77d-e72da48df2e6 5391450356066231067 5391450356066231067 7
 11 bc4084a5-da8e-4673-a214-4b5f5de4b21d 8663379699579545061 8663379699579545061 1

再运行一次：

$ python3 ~/t.py |sort |uniq -c
 11 0323488d-7c9c-4244-8fc6-07266124d2f0 6637200495818958087 6637200495818958087 7
 11 0dfdd431-f9bc-4c90-b246-f2b19d20969c 2550085777036819750 2550085777036819750 0
 11 3695a1c7-0fa6-4fa8-a563-8fd462c04af5 3291757742095134676 3291757742095134676 6
 11 506b79bd-e174-4c24-8e39-9410ef7ef1f2 -1500680899775158570 -1500680899775158570 0
 11 637db54f-9932-4d8e-8b87-5c92011578e9 -1846084821474967397 -1846084821474967397 3
 11 689cde3c-6ca4-4ed7-b63a-e114b76650fb -8218022715868473813 -8218022715868473813 7
 11 7a8db973-6a7b-481b-ba80-0afb5594b6cd -783003051379698560 -783003051379698560 0
 11 a7fe06e8-ff26-4ebf-b526-ca7083ccb031 -4314803525216302877 -4314803525216302877 3
 11 b6ec0d69-af49-43d1-b77d-e72da48df2e6 1699421278255228297 1699421278255228297 7
 11 bc4084a5-da8e-4673-a214-4b5f5de4b21d 6135446317717420100 6135446317717420100 0

原因是：

python的字符串hash算法并不是直接遍历字符串每个字符去计算hash，而是会有一个secret prefix和一个secret suffix，可以认为相当于是给字符串加盐后做hash，可以规避一些规律输入的情况显然这个secret前后缀的值会直接影响计算结果，而且它有一个启动时随机生成的机制，只不过，在2.x版本中，这个机制默认是关闭的，前后缀每次启动都设置为0，除非你改了相关环境变量来要求随机，而在3.x中修改了默认行为，如果你不配置环境变量，则默认是随机一个前后缀值，这样每次启动都会不同这个环境变量是PYTHONHASHSEED，无论在2.x还是3.x中，配置为一个正整数，将作为随机种子；配置为0，则secret前后缀默认清零（和2.x默认行为就一样了），配置为空串或“random”，则表示让进程随机生成（和3.x默认行为一样）具体为啥要这么做，猜测一个是为了安全性（防字符串hash表的攻击，比如php曾经碰到的攻击），另一个可能也是强调不要依赖一些内建结果，因为这种算法可能随着版本而更新，避免有些用户不看文档，误以为是永远不变的

设置固定的PYTHONHASHSEED后结果一致：

yzc:~ youzhengchuan$ PYTHONHASHSEED=10 python3 ~/t.py |sort |uniq -c
 11 0323488d-7c9c-4244-8fc6-07266124d2f0 2141519202912666524 2141519202912666524 4
 11 0dfdd431-f9bc-4c90-b246-f2b19d20969c -843959203188636526 -843959203188636526 4
 11 3695a1c7-0fa6-4fa8-a563-8fd462c04af5 5124534335560792207 5124534335560792207 7
 11 506b79bd-e174-4c24-8e39-9410ef7ef1f2 -8435934314154906615 -8435934314154906615 5
 11 637db54f-9932-4d8e-8b87-5c92011578e9 -8619377286856168125 -8619377286856168125 5
 11 689cde3c-6ca4-4ed7-b63a-e114b76650fb 9094422155202130727 9094422155202130727 7
 11 7a8db973-6a7b-481b-ba80-0afb5594b6cd 1077850608746704706 1077850608746704706 6
 11 a7fe06e8-ff26-4ebf-b526-ca7083ccb031 -4716484918100210177 -4716484918100210177 3
 11 b6ec0d69-af49-43d1-b77d-e72da48df2e6 -5676381002318020516 -5676381002318020516 4
 11 bc4084a5-da8e-4673-a214-4b5f5de4b21d 4107242733003648281 4107242733003648281 1
yzc:~ youzhengchuan$ PYTHONHASHSEED=10 python3 ~/t.py |sort |uniq -c
 11 0323488d-7c9c-4244-8fc6-07266124d2f0 2141519202912666524 2141519202912666524 4
 11 0dfdd431-f9bc-4c90-b246-f2b19d20969c -843959203188636526 -843959203188636526 4
 11 3695a1c7-0fa6-4fa8-a563-8fd462c04af5 5124534335560792207 5124534335560792207 7
 11 506b79bd-e174-4c24-8e39-9410ef7ef1f2 -8435934314154906615 -8435934314154906615 5
 11 637db54f-9932-4d8e-8b87-5c92011578e9 -8619377286856168125 -8619377286856168125 5
 11 689cde3c-6ca4-4ed7-b63a-e114b76650fb 9094422155202130727 9094422155202130727 7
 11 7a8db973-6a7b-481b-ba80-0afb5594b6cd 1077850608746704706 1077850608746704706 6
 11 a7fe06e8-ff26-4ebf-b526-ca7083ccb031 -4716484918100210177 -4716484918100210177 3
 11 b6ec0d69-af49-43d1-b77d-e72da48df2e6 -5676381002318020516 -5676381002318020516 4
 11 bc4084a5-da8e-4673-a214-4b5f5de4b21d 4107242733003648281 4107242733003648281 1
yzc:~ youzhengchuan$ PYTHONHASHSEED=10 python3 ~/t.py |sort |uniq -c
 11 0323488d-7c9c-4244-8fc6-07266124d2f0 2141519202912666524 2141519202912666524 4
 11 0dfdd431-f9bc-4c90-b246-f2b19d20969c -843959203188636526 -843959203188636526 4
 11 3695a1c7-0fa6-4fa8-a563-8fd462c04af5 5124534335560792207 5124534335560792207 7
 11 506b79bd-e174-4c24-8e39-9410ef7ef1f2 -8435934314154906615 -8435934314154906615 5
 11 637db54f-9932-4d8e-8b87-5c92011578e9 -8619377286856168125 -8619377286856168125 5
 11 689cde3c-6ca4-4ed7-b63a-e114b76650fb 9094422155202130727 9094422155202130727 7
 11 7a8db973-6a7b-481b-ba80-0afb5594b6cd 1077850608746704706 1077850608746704706 6
 11 a7fe06e8-ff26-4ebf-b526-ca7083ccb031 -4716484918100210177 -4716484918100210177 3
 11 b6ec0d69-af49-43d1-b77d-e72da48df2e6 -5676381002318020516 -5676381002318020516 4
 11 bc4084a5-da8e-4673-a214-4b5f5de4b21d 4107242733003648281 4107242733003648281 1

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持【听图阁-专注于Python设计】。