Python에서 대용량 파일의 MD5 해시를 효율적으로 계산하는 방법
Python에서 대용량 파일의 MD5 해시를 효율적으로 계산
특정 시나리오에서는 사용 가능한 RAM을 초과하는 대용량 파일의 MD5 해시를 계산해야 합니다. 기본 Python 함수 hashlib.md5()는 전체 파일을 메모리에 로드해야 하기 때문에 이러한 시나리오에는 적합하지 않습니다.
이러한 제한을 극복하기 위한 실용적인 접근 방식은 파일을 관리 가능한 청크로 읽고 해시를 반복적으로 업데이트합니다. 이를 통해 메모리 제한을 초과하지 않고 효율적인 해시 계산이 가능합니다.
코드 구현
<code class="python">import hashlib 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>
사용 예
파일의 MD5 해시를 계산하려면 다음 구문을 사용하세요.
<code class="python">with open(filename, 'rb') as f: md5_hash = md5_for_file(f)</code>
md5_hash 변수에는 계산된 MD5 해시가 바이트형 객체로 포함됩니다.
추가 고려 사항
파일을 바이너리 모드('rb)로 열어야 합니다. ') 잘못된 결과를 방지합니다. 포괄적인 파일 처리를 위해 다음 함수를 고려하십시오.
<code class="python">import os import hashlib 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>
이 함수는 파일 경로를 사용하고 MD5 해시를 16진수 문자열로 반환합니다.
이러한 기술을 활용하면 효율적으로 계산할 수 있습니다. 메모리 제한 없이 대용량 파일을 위한 MD5 해시.
위 내용은 Python에서 대용량 파일의 MD5 해시를 효율적으로 계산하는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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Python은 배우고 사용하기 쉽고 C는 더 강력하지만 복잡합니다. 1. Python Syntax는 간결하며 초보자에게 적합합니다. 동적 타이핑 및 자동 메모리 관리를 사용하면 사용하기 쉽지만 런타임 오류가 발생할 수 있습니다. 2.C는 고성능 응용 프로그램에 적합한 저수준 제어 및 고급 기능을 제공하지만 학습 임계 값이 높고 수동 메모리 및 유형 안전 관리가 필요합니다.

하루에 2 시간 동안 파이썬을 배우는 것으로 충분합니까? 목표와 학습 방법에 따라 다릅니다. 1) 명확한 학습 계획을 개발, 2) 적절한 학습 자원 및 방법을 선택하고 3) 실습 연습 및 검토 및 통합 연습 및 검토 및 통합,이 기간 동안 Python의 기본 지식과 고급 기능을 점차적으로 마스터 할 수 있습니다.

Python은 개발 효율에서 C보다 낫지 만 C는 실행 성능이 높습니다. 1. Python의 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리는 개발 효율성을 향상시킵니다. 2.C의 컴파일 유형 특성 및 하드웨어 제어는 실행 성능을 향상시킵니다. 선택할 때는 프로젝트 요구에 따라 개발 속도 및 실행 효율성을 평가해야합니다.

Python과 C는 각각 고유 한 장점이 있으며 선택은 프로젝트 요구 사항을 기반으로해야합니다. 1) Python은 간결한 구문 및 동적 타이핑으로 인해 빠른 개발 및 데이터 처리에 적합합니다. 2) C는 정적 타이핑 및 수동 메모리 관리로 인해 고성능 및 시스템 프로그래밍에 적합합니다.

Pythonlistsarepartoftsandardlardlibrary, whileraysarenot.listsarebuilt-in, 다재다능하고, 수집 할 수있는 반면, arraysarreprovidedByTearRaymoduledlesscommonlyusedDuetolimitedFunctionality.

파이썬은 자동화, 스크립팅 및 작업 관리가 탁월합니다. 1) 자동화 : 파일 백업은 OS 및 Shutil과 같은 표준 라이브러리를 통해 실현됩니다. 2) 스크립트 쓰기 : PSUTIL 라이브러리를 사용하여 시스템 리소스를 모니터링합니다. 3) 작업 관리 : 일정 라이브러리를 사용하여 작업을 예약하십시오. Python의 사용 편의성과 풍부한 라이브러리 지원으로 인해 이러한 영역에서 선호하는 도구가됩니다.

과학 컴퓨팅에서 Python의 응용 프로그램에는 데이터 분석, 머신 러닝, 수치 시뮬레이션 및 시각화가 포함됩니다. 1.numpy는 효율적인 다차원 배열 및 수학적 함수를 제공합니다. 2. Scipy는 Numpy 기능을 확장하고 최적화 및 선형 대수 도구를 제공합니다. 3. 팬더는 데이터 처리 및 분석에 사용됩니다. 4. matplotlib는 다양한 그래프와 시각적 결과를 생성하는 데 사용됩니다.

웹 개발에서 Python의 주요 응용 프로그램에는 Django 및 Flask 프레임 워크 사용, API 개발, 데이터 분석 및 시각화, 머신 러닝 및 AI 및 성능 최적화가 포함됩니다. 1. Django 및 Flask 프레임 워크 : Django는 복잡한 응용 분야의 빠른 개발에 적합하며 플라스크는 소형 또는 고도로 맞춤형 프로젝트에 적합합니다. 2. API 개발 : Flask 또는 DjangorestFramework를 사용하여 RESTFULAPI를 구축하십시오. 3. 데이터 분석 및 시각화 : Python을 사용하여 데이터를 처리하고 웹 인터페이스를 통해 표시합니다. 4. 머신 러닝 및 AI : 파이썬은 지능형 웹 애플리케이션을 구축하는 데 사용됩니다. 5. 성능 최적화 : 비동기 프로그래밍, 캐싱 및 코드를 통해 최적화
