如何在Python中高效计算大文件的MD5哈希？

在 Python 中计算大文件的 MD5 哈希值

当处理非常大的文件时，使用 hashlib 库计算 MD5 哈希值的传统方法变得不切实际，因为它们需要将整个文件加载到内存中。这种方法可能会耗尽系统资源，导致错误和速度变慢。

解决方案：分块哈希

为了解决这个问题，可以采用一种称为分块哈希的技术来计算MD5 增量散列，无需将整个文件加载到内存中。这涉及到：

1. 将文件分成可管理大小的较小块（例如 1 MB）。
2. 使用 hashlib.md5() 计算每个块的 MD5 哈希值。
3. 连接散列块以获得最终的 MD5 散列。

代码实现：

以下 Python 函数 md5_for_file() 实现分块散列：

<code class="python">def md5_for_file(f, block_size=2**20):
    md5 = hashlib.md5()
    while True:
        data = f.read(block_size)
        if not data:
            break
        md5.update(data)
    return md5.digest()</code>

要使用此功能，请确保以二进制模式（rb）打开文件。

完整方法：

为了方便，这是一个完整的方法generate_file_md5()，它将分块哈希与文件打开一步结合起来：

<code class="python">def generate_file_md5(rootdir, filename, blocksize=2**20):
    m = hashlib.md5()
    with open(os.path.join(rootdir, filename), "rb") as f:
        while True:
            buf = f.read(blocksize)
            if not buf:
                break
            m.update(buf)
    return m.hexdigest()</code>

此方法以字符串形式返回指定文件的十六进制编码的 MD5 哈希。您可以使用 jacksum 等外部工具来验证结果进行比较。

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