是否有使用不同版本的SHA哈希的显著开销（hashlib模块）

Question

在 hashlib Python模块提供了以下的散列算法的构造：md5()，sha1()，sha224() ，sha256()，sha384()，和sha512()。

假如我不希望使用MD5，有没有使用，比如说，SHA1代替SHA512大的差别？我想使用类似hashlib.shaXXX(hashString).hexdigest()，但它只是缓存，我不知道我需要的512（最终）额外的开销......

这是否存在开销，如果是的话，有多大呢？

Answer 1

为什么不基准呢？

>>> def sha1(s):
...     return hashlib.sha1(s).hexdigest()
...
>>> def sha512(s):
...     return hashlib.sha512(s).hexdigest()
...
>>> t1 = timeit.Timer("sha1('asdf' * 100)", "from __main__ import sha1")
>>> t512 = timeit.Timer("sha512('asdf' * 100)", "from __main__ import sha512")
>>> t1.timeit()
3.2463729381561279
>>> t512.timeit()
6.5079669952392578

所以，我的机器上，hash512的两倍，sha1慢。但随着 GregS 说，你为什么要使用安全散列缓存？尝试内建的散列算法应该是非常快和调谐：

>>> s = "asdf"
>>> hash(s)
-618826466
>>> s = "xxx"
>>> hash(s)
943435
>>> hash("xxx")
943435

或者更好的是，使用内置的Python字典。也许你可以告诉我们更多关于你打算什么缓存

编辑： 我在想，你正在努力实现这样的：

hash = hashlib.sha1(object_to_cache_as_string).hexdigest()
cache[hash] = object_to_cache

什么我被“使用内置的Python dictinoaries” refferring到的是，可以简化上述：

cache[object_to_cache_as_string] = object_to_cache

在这种方式，Python的照顾散列的，所以你不必！

关于你提到的具体问题，你可以参考 Python的哈希的类型的字典为了使字典可哈希。然后，所有你需要做缓存的对象是：

cache[object_to_cache] = object_to_cache

Answer 2

也许是幼稚的测试...但它看起来像它取决于你有多少散列。 SHA512的2块比SHA256的4个块快？

>>> import timeit
>>> import hashlib
>>> for sha in [ x for x in dir(hashlib) if x.startswith('sha') ]:
...   t = timeit.Timer("hashlib.%s(data).hexdigest()" % sha,"import hashlib; data=open('/dev/urandom','r').read(1024)")
...   print sha + "\t" + repr(t.timeit(1000))
...
sha1    0.0084478855133056641
sha224  0.034898042678833008
sha256  0.034902095794677734
sha384  0.01980900764465332
sha512  0.019846916198730469