【Python】使用文件哈希算法快速比较两个文件是否相同（代码实现）

哈希值（Hash Value），也称为哈希码、散列值或摘要，是一种将任意长度的输入数据转换为固定长度字符串（通常是一串数字和字母）的算法的结果。哈希值通常用于唯一标识数据，以便快速检索或比较数据。哈希值的特点包括：

固定长度：无论输入数据的大小如何，哈希函数都会生成固定长度的哈希值。这意味着无论输入数据大小，哈希值的长度是固定的。

唯一性：不同的输入数据通常会产生不同的哈希值，但在某些情况下，可能会出现哈希碰撞，即不同的输入数据生成相同的哈希值。好的哈希算法会尽量减少碰撞的概率。

不可逆性：哈希函数是单向的，意味着很难从哈希值还原出原始输入数据。这是哈希函数的一个关键特性，使其适用于密码学和数据安全。

高效性：哈希函数应该能够快速计算出哈希值，以便在实际应用中能够迅速处理大量数据。

哈希值在各种计算机科学和信息安全领域中有广泛的应用，包括但不限于以下方面：

密码学：哈希函数用于存储密码的安全散列，以确保用户密码不以明文存储。这也可以用于验证密码的正确性。

数据完整性验证：哈希值用于验证数据是否在传输或存储过程中被篡改。通过比较接收到的数据的哈希值与发送方生成的哈希值，可以检测到数据是否被损坏或篡改。

数据结构：哈希表（Hash Table）是一种常见的数据结构，用于快速查找数据。哈希值用作数据的索引，以便快速访问。

数字签名：数字签名算法使用哈希函数来生成文件的哈希值，并使用私钥来签名哈希值，以确保文件的完整性和身份验证。

数据去重和存储优化：在数据去重和存储优化中，哈希值可用于识别重复的数据块，以节省存储空间。

常见的哈希算法包括MD5、SHA-1、SHA-256、SHA-3等。然而，由于计算能力的提高和安全性问题，某些哈希算法已经不再被广泛使用，尤其是在安全敏感的应用中，更强大的哈希算法被推荐使用。

如果想要快速检查两个文件是否一致，可以使用文件哈希算法（如MD5、SHA-256）来计算每个文件的哈希值，然后比较这些哈希值。如果两个文件的哈希值相同，那么它们的内容相同。 以下是其Python实现：

如果哈希值相同，代码将输出"两个文件相同"，否则输出"两个文件不同"。哈希值的计算是通过 calculate_file_hash 函数完成的，它使用所选的哈希算法（默认为SHA-256）逐块读取文件数据，将其添加到哈希值中，并最终返回哈希值的十六进制表示。

安装好hashlib模块，替换文件路径运行即可。