在Python中哈希元组导致不同系统中的不同结果

我正在练习元组哈希。在那里我正在研究Python 2.7。下面是代码：在Python中哈希元组导致不同系统中的不同结果

num = int(raw_input()) 
num_list = [int(x) for x in raw_input().split()] 
print(hash(tuple(num_list)))

上面的代码导致

>>> 2 
>>> 1 2 
>>> 3713081631934410656

但在我的本地PC，我使用其中的Python 3.4的答复是

>>> 1299869600

的代码被接受，但我无法找出导致不同结果的原因。这是用于不同版本的Python吗？

来源

2015-12-03 Solaman Raji

我试着用不同的机器上的许多不同的2.x版本的散列。它显示了相同的结果。虽然不同版本的python3.x显示不同的结果。 –

hash()可能为不同的操作系统，体系结构，Python实现和Python版本上的同一对象返回不同的值。

它被设计为仅在单个Python会话中使用，而不是跨会话或机器使用。因此，除此之外，您绝不应该依赖hash()的值。

如果您需要哈希能产生相同的结果无处不在，考虑校验如：

MD5或SHA-1，
xxHash其中每它的作者提供跨多个操作系统和架构稳定的结果，无论是小或大端，32/64位，posix与否等）
或谨慎小心某些版本可能在不同的体系结构上产生不同的结果。例如，当我将C Murmur2移植到IBM S390 Linux安装（所有奇怪的地方！）时，我经历了这一拳头。为了避免出现问题，我终于在该OS上编写了一个缓慢而独立于脚本的纯Python实现，而不是C实现。

来源

2016-05-21 09:03:39

简评xxHash是不正确的：结果是跨多个不同的操作系统和架构稳定，无论是很少或大端，32/64位，POSIX与否等 – Cyan

@cyan你是正确的，并具有xxHash的作者，我必须感谢你在++中提到：我在过去碰到了排序问题时，“加了一些小心”。举例来说，当我将C Murmur移植到IBM S390 Linux安装（所有奇怪的地方！）时，我经历了这一拳头。为了避免出现问题，我终于在该OS上编写了一个缓慢而独立于脚本的纯Python实现，而不是C实现。 –

在Python中哈希元组导致不同系统中的不同结果

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