


Pourquoi la fonction `hash()` de Python 3.3 produit-elle des résultats incohérents ?
La fonction de hachage Python 3.3 renvoie des résultats incohérents
Dans Python 3.3, la fonction hash() interne renvoie des valeurs de hachage variables pour la même chaîne à travers différentes séances. Ce comportement soulève des inquiétudes quant à la fiabilité des données hachées et aux implications de sécurité qu'il peut poser.
Cause des incohérences
L'incohérence des valeurs de hachage est due à l'utilisation de Python d'une graine de hachage aléatoire. Cette mesure est mise en œuvre pour se protéger contre les attaques par déni de service en empêchant les attaquants d'exploiter les collisions dans les tables de hachage. En compensant le hachage avec une valeur de départ aléatoire, une entrée malveillante ne peut pas entraîner de manière prévisible une dégradation des performances.
Désactivation de l'amorçage aléatoire
Pour définir une valeur de départ fixe ou désactiver cette fonctionnalité, les utilisateurs peut modifier la variable d'environnement PYTHONHASHSEED. Le paramètre par défaut est aléatoire. Une valeur entière positive fixe peut être attribuée à la variable, ou la définir sur 0 désactive complètement la fonctionnalité.
Implications pour l'ordre des données
Cet ensemencement aléatoire affecte l'ordre des clés dans les ensembles et dictionnaires Python dans les versions antérieures à Python 3.6. En effet, ces structures de données s'appuient sur des tables de hachage pour leur implémentation. Par conséquent, il n'est pas recommandé de se fier à l'ordre des objets dans ces collections.
Impact sur les filtres Bloom
Les filtres Bloom, qui utilisent des fonctions de hachage pour stocker des informations probabilistes, peuvent être affecté par les différentes valeurs de hachage. Le caractère aléatoire de la graine introduit une incertitude supplémentaire dans le processus de filtrage.
Alternatives pour un hachage stable
Pour les applications qui nécessitent des implémentations de hachage stables, le module hashlib fournit des fonctions de hachage cryptographique qui génèrent des résultats prévisibles et cohérents. Ce module convient aux situations où l'intégrité et la sécurité des données sont cruciales.
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Python est plus facile à apprendre et à utiliser, tandis que C est plus puissant mais complexe. 1. La syntaxe Python est concise et adaptée aux débutants. Le typage dynamique et la gestion automatique de la mémoire le rendent facile à utiliser, mais peuvent entraîner des erreurs d'exécution. 2.C fournit des fonctionnalités de contrôle de bas niveau et avancées, adaptées aux applications haute performance, mais a un seuil d'apprentissage élevé et nécessite une gestion manuelle de la mémoire et de la sécurité.

Est-ce suffisant pour apprendre Python pendant deux heures par jour? Cela dépend de vos objectifs et de vos méthodes d'apprentissage. 1) Élaborer un plan d'apprentissage clair, 2) Sélectionnez les ressources et méthodes d'apprentissage appropriées, 3) la pratique et l'examen et la consolidation de la pratique pratique et de l'examen et de la consolidation, et vous pouvez progressivement maîtriser les connaissances de base et les fonctions avancées de Python au cours de cette période.

Python est meilleur que C dans l'efficacité du développement, mais C est plus élevé dans les performances d'exécution. 1. La syntaxe concise de Python et les bibliothèques riches améliorent l'efficacité du développement. Les caractéristiques de type compilation et le contrôle du matériel de CC améliorent les performances d'exécution. Lorsque vous faites un choix, vous devez peser la vitesse de développement et l'efficacité de l'exécution en fonction des besoins du projet.

Python et C ont chacun leurs propres avantages, et le choix doit être basé sur les exigences du projet. 1) Python convient au développement rapide et au traitement des données en raison de sa syntaxe concise et de son typage dynamique. 2) C convient à des performances élevées et à une programmation système en raison de son typage statique et de sa gestion de la mémoire manuelle.

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Python excelle dans l'automatisation, les scripts et la gestion des tâches. 1) Automatisation: La sauvegarde du fichier est réalisée via des bibliothèques standard telles que le système d'exploitation et la fermeture. 2) Écriture de script: utilisez la bibliothèque PSUTIL pour surveiller les ressources système. 3) Gestion des tâches: utilisez la bibliothèque de planification pour planifier les tâches. La facilité d'utilisation de Python et la prise en charge de la bibliothèque riche en font l'outil préféré dans ces domaines.

Les applications de Python en informatique scientifique comprennent l'analyse des données, l'apprentissage automatique, la simulation numérique et la visualisation. 1.Numpy fournit des tableaux multidimensionnels et des fonctions mathématiques efficaces. 2. Scipy étend la fonctionnalité Numpy et fournit des outils d'optimisation et d'algèbre linéaire. 3. Pandas est utilisé pour le traitement et l'analyse des données. 4.Matplotlib est utilisé pour générer divers graphiques et résultats visuels.

Les applications clés de Python dans le développement Web incluent l'utilisation des cadres Django et Flask, le développement de l'API, l'analyse et la visualisation des données, l'apprentissage automatique et l'IA et l'optimisation des performances. 1. Framework Django et Flask: Django convient au développement rapide d'applications complexes, et Flask convient aux projets petits ou hautement personnalisés. 2. Développement de l'API: Utilisez Flask ou DjangorestFramework pour construire RestulAPI. 3. Analyse et visualisation des données: utilisez Python pour traiter les données et les afficher via l'interface Web. 4. Apprentissage automatique et AI: Python est utilisé pour créer des applications Web intelligentes. 5. Optimisation des performances: optimisée par la programmation, la mise en cache et le code asynchrones
