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我正在比较两个不同位置的两个 qcow2 图像文件以查看差异。/opt/images/file.qcow2/mnt/images/file.qcow2
当我运行时
md5sum /opt/images/file.qcow2
md5sum /mnt/images/file.qcow2
两个文件的校验和相同
但是当尝试使用以下代码找到 md5sum 时
def isImageLatest(file1,file2):
print('Checking md5sum of {} {}'.format(file1, file2))
if os.path.isfile(file1) and os.path.isfile(file2):
md5File1 = hashlib.md5(file1).hexdigest()
md5File2 = hashlib.md5(file2).hexdigest()
print('md5sum of {} is {}'.format(file1, md5File1))
print('md5sum of {} is {}'.format(file2, md5File2))
else:
print('Either {} or {} File not found'.format(file1,file2))
return False
if md5File1 == md5File2:
return True
else:
return False
它说校验和不一样
更新文件大小可以达到 8 GB
最佳答案
您正在散列文件的路径,而不是内容......
hashlib.md5(file1).hexdigest() # file1 == '/path/to/file.ext'
def md5(fname):
hash_md5 = hashlib.md5()
with open(fname, "rb") as f:
for chunk in iter(lambda: f.read(16384), b""):
hash_md5.update(chunk)
return hash_md5.hexdigest()
def isImageLatest(file1,file2):
print('Checking md5sum of {} {}'.format(file1, file2))
if os.path.isfile(file1) and os.path.isfile(file2):
md5File1 = md5(file1)
md5File2 = md5(file2)
print('md5sum of {} is {}'.format(file1, md5File1))
print('md5sum of {} is {}'.format(file2, md5File2))
else:
print('Either {} or {} File not found'.format(file1,file2))
return False
if md5File1 == md5File2:
return True
else:
return False
旁注:您可能想使用 hashlib.sha1()
(使用 unix 的 sha1sum
)而不是 md5
已损坏并已弃用...
编辑: 各种缓冲区大小和 md5
与 sha1
的基准测试在糟糕的服务器 (Atom N2800 @1.86GHz) 上使用 100mB
随机文件:
┏━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━┓
┃ Algorithm ┃ Buffer ┃ Time (s) ┃
┡━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━┩
│ md5sum │ --- │ 0.387 │
│ MD5 │ 2⁶ │ 21.5670549870 │
│ MD5 │ 2⁸ │ 6.64844799042 │
│ MD5 │ 2¹⁰ │ 3.12886619568 │
│ MD5 │ 2¹² │ 1.82865810394 │
│ MD5 │ 2¹⁴ │ 1.27349495888 │
│ MD5 │ 128¹ │ 11.5235209465 │
│ MD5 │ 128² │ 1.27280807495 │
│ MD5 │ 128³ │ 1.16839885712 │
│ sha1sum │ --- │ 1.013 │
│ SHA1 │ 2⁶ │ 23.4520659447 │
│ SHA1 │ 2⁸ │ 7.75686216354 │
│ SHA1 │ 2¹⁰ │ 3.82775402069 │
│ SHA1 │ 2¹² │ 2.52755594254 │
│ SHA1 │ 2¹⁴ │ 1.93437695503 │
│ SHA1 │ 128¹ │ 12.9430441856 │
│ SHA1 │ 128² │ 1.93382811546 │
│ SHA1 │ 128³ │ 1.81412386894 │
└───────────┴─────────┴───────────────┘
所以 md5sum
比 sha1sum
快,python 的实现显示相同。拥有更大的缓冲区可以提高性能,但在一个限制内(16384
似乎是一个很好的权衡(不是太大和高效))。
关于python - md5sum shell脚本和python hashlib.md5是不同的,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/38181554/
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