python 如何计算字符串的模糊hash

Python 中可以使用 hashlib 模块来计算字符串的哈希值，例如可以使用 SHA256 算法来计算字符串的哈希值：

import hashlib

def fuzzy_hash(s):
    hash_object = hashlib.sha256(s.encode('utf-8'))
    return hash_object.digest()

这个函数会返回一个 256 位的二进制哈希值。如果需要将其转换为 16 进制字符串，可以使用下面的代码：

def fuzzy_hash(s):
    hash_object = hashlib.sha256(s.encode('utf-8'))
    return hash_object.hexdigest()

这个函数会返回一个 64 位的 16 进制字符串，可以用来比较字符串的相似性。但是这种哈希算法并不能保证相似的字符串一定会得到相似的哈希值，因此它只能用作一种辅助手段来判断字符串的相似性，而不能作为精确的比较方法。

相关问题

python字符串转hash

可以使用Python内置的hash()函数将字符串转换为哈希值。示例如下：

my_string = "hello world"
my_hash = hash(my_string)
print(my_hash)

输出结果为：

-4008579596700322699

需要注意的是，哈希值是不可逆的，即无法从哈希值还原出原始字符串。

python 如何计算模糊hash

计算模糊哈希是一种可以用于比较两个数据之间相似度的哈希算法。Python 中可以使用 imagehash 库来计算图片的模糊哈希值，例如可以使用 average hash 算法来计算图片的模糊哈希值：

import imagehash
from PIL import Image

def fuzzy_hash(image_path):
    image = Image.open(image_path)
    hash = imagehash.average_hash(image)
    return str(hash)

这个函数会返回一个字符串型的哈希值，可以用来比较两个图片之间的相似度。如果两个图片的哈希值相似，则表明它们之间的相似度较高，否则它们之间的相似度较低。

需要注意的是，计算模糊哈希并不能保证相似的数据一定会得到相似的哈希值，因此它只能用作一种辅助手段来判断数据的相似性，而不能作为精确的比较方法。