python怎么计算2个二进制文件的相似度

在Python中，计算两个二进制文件的相似度并不像文本文件那样直接使用简单的字符串操作，而是需要借助一些库来进行字节级别的比较。以下是几种常见的方法：

1. **直接比较**：你可以创建一个字节序列（bytes object），然后逐字节地比较两个文件的内容。这可以通过循环遍历文件对象，读取每个字节并进行比较。例如：

def compare_files(file1_path, file2_path):
    with open(file1_path, 'rb') as f1, open(file2_path, 'rb') as f2:
        while True:
            byte1 = f1.read(1)
            byte2 = f2.read(1)
            if not byte1 or not byte2:
                break
            if byte1 != byte2:
                return False
        # 如果到达了文件结尾都没有发现差异，说明文件完全一样
        return True

2. **哈希函数**：使用哈希函数（如MD5、SHA1等）生成文件的摘要，如果摘要相同则认为文件相似。Python的`hashlib`模块提供了这些函数。但是这种方法只能保证文件内容“等效”，并不能区分顺序差异。

3. **内容校验和**：使用像CRC32或 Adler-32 等校验和算法，这些算法简单快速，能快速识别大部分的数据差异。

4. **专用库**：如`pycryptodome`库中的`FileHash`类，它可以方便地计算二进制文件的哈希值，并支持多种哈希算法。

5. **机器学习/深度学习**：对于非常大的二进制文件，可以考虑使用机器学习模型（如卷积神经网络）来学习特征并计算相似度，但这已经超出了基本的Python操作范畴。

记住，这些方法都是基于假设文件内容的位级一致性，对于结构化的二进制数据可能效果更好，但对于随机分布的二进制数据，可能无法精确反映内容的相似度。