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mmh3：超高性能的非加密哈希Python库

安装和配置安装mmh3非常简单，只需一行命令：pip install mmh3mmh3是一个C语言实现的扩展模块，安装时会自动编译。如果你的系统没有C编译器，可能需要先安装gcc或MSVC。...核心功能详解mmh3提供了多个哈希函数变体，以适应不同场景：import mmh3# 32位整数哈希text = "Hello, World!"...hash_32 = mmh3.hash(text) # 返回32位整数print(f"32位哈希值: {hash_32}")# 64位整数哈希hash_64 = mmh3.hash64(text)...= [] for item in items: item_hash = mmh3.hash(str(item)) if hash_bits == 32 else mmh3....虽然mmh3不适用于密码学场景（因为它是非加密哈希），但在需要快速计算哈希值的场景下，它的表现令人印象深刻。随着大数据应用的持续发展，mmh3这样的高性能工具必将发挥更大的价值。

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Shodan的http.favicon.hash语法详解

这里我们可以使用python脚本简单的进行下检验，脚本如下，可以看到结果与网站中数据大致是一样的，后来询问了Shodan的工程师，确认了这个字段中存储的就是图标结果的base64格式。...其实也非常简单，结合我上面说到的脚本就可以实现，通过一些渠道了解到，Shodan在处理这个结果时，使用了一个名为mmh3的python库，用的是MurmurHash3函数，一般用来进行哈希检索操作，关于...mmh3库的具体用法可以看这里（https://github.com/hajimes/mmh3）。...所以Shodan这里对于icon图标hash值的产生就清楚了，首先获取网站的icon图标，对图标进行base64编码，并使用mmh3进行hash计算。...mmh3模块可以通过pip安装，安装时可能会报错，我这里遇到需要安装C++ Compiler Packagefor Python 2.7，有其他报错的话根据报错安装即可，使用的为python2.7，不需要添加

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使用哈希表和布隆过滤器优化搜索引擎中的URL去重与存储效率

具体实现上文简单分析了具体的使用设计思路，那么接下来就来用一个比较简单的示例代码来帮助大家理解和使用，这里以Python为实现示例来讲。...在开始前，我们需要先安装mmh3库作为额外的哈希函数，并导入必要的模块，也就是一个简单的哈希函数来计算URL的哈希值。...这里为了简化示例，使用了Python内置的hash()函数，但在实际开发中，可能需要更复杂的哈希算法来避免哈希冲突，所以大家要注意。...具体实现上文算法的Python代码如下所示：import mmh3 # 使用mmh3库作为额外的哈希函数，因为Python内置的hash()可能不足以处理布隆过滤器 import bitarray...# 初始化布隆过滤器的参数 FILTER_SIZE = 1000000 # 位数组的大小 HASH_FUNCS = 3 # 使用的哈希函数的数量 # 使用mmh3库提供的哈希函数 def

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布隆过滤器(Bloom Filter)的原理和实现

k个位置设为1 布隆过滤器查询元素将要查询的元素给k个哈希函数得到对应于位数组上的k个位置如果k个位置有一个为0，则肯定不在集合中如果k个位置全部为1，则可能在集合中布隆过滤器实现下面给出python...的实现，使用murmurhash算法 import mmh3 from bitarray import bitarray # zhihu_crawler.bloom_filter # Implement...point1 = mmh3.hash(url, 41) % BIT_SIZE point2 = mmh3.hash(url, 42) % BIT_SIZE point3...= mmh3.hash(url, 43) % BIT_SIZE point4 = mmh3.hash(url, 44) % BIT_SIZE point5 = mmh3....hash(url, 45) % BIT_SIZE point6 = mmh3.hash(url, 46) % BIT_SIZE point7 = mmh3.hash(url

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如何实现大数据集查询？Bloom Filter或许是你想要的

个位置设为1 布隆过滤器查询元素将要查询的元素给k个哈希函数得到对应于位数组上的k个位置如果k个位置有一个为0，则肯定不在集合中如果k个位置全部为1，则可能在集合中 3.2布隆过滤器实现下面给出python.../usr/bin/python # -*- coding: utf-8 -*- import mmh3 from bitarray import bitarray """ 首先需要使用pip安装这两个依赖的包...point1 = mmh3.hash(url, 41) % BIT_SIZE point2 = mmh3.hash(url, 42) % BIT_SIZE point3...= mmh3.hash(url, 43) % BIT_SIZE point4 = mmh3.hash(url, 44) % BIT_SIZE point5 = mmh3....hash(url, 45) % BIT_SIZE point6 = mmh3.hash(url, 46) % BIT_SIZE point7 = mmh3.hash(url

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Karma_v2：功能强大的被动开源情报自动化侦察框架

是否与正则表达式匹配；支持超出范围的IP；查找所有端口，包括已知的、不常见的和动态端口；获取目标存在的所有CVE漏洞；获取每个IP、产品、操作系统、服务和组织的Banner信息；获取Favicon图标；使用Python...3 mmh3模块生成Favicon哈希；基于Nuclei自定义模板的Favicon技术检测； ASN扫描 BGP邻居 ASN的IPv4和IPv6配置文件；其他工具安装 1、首先，我们需要使用下列命令将该项目源码克隆至本地...： # git clone https://github.com/Dheerajmadhukar/karma_v2.git 2、接下来，我们还需要安装好Shodan和mmh3 Python模块： # python3...-m pip install shodan mmh3 3、然后安装好JSON Parser【JQ】： # apt install jq -y 4、安装httprobe来探测请求： # GO111MODULE

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简单解决python安装中的Unable to find vcvarsall.bat问题

使用python36安装python的murmurhash的时候遇到上述问题，原因是没有找到vcvarsall.bat。...，比如我本地的文件路径为"C:\Program Files\Python36\Lib\distutils\_msvccompiler.py“ 打开该文件，修改函数_find_vcvarsall。...print(vcruntime) return r'E:\tools\vs2017\VC\Auxiliary\Build\vcvarsall.bat', vcruntime 直接运行python...安装完后将该文件还原如果遇到如下问题：找不到cl.exe 解决方法：将cl.exe的路径加入到系统环境变量path即可 mmh3module.cpp(9): error C2371: “int32_...t”: 重定义；不同的基类型解决办法：这个是因为int32_t的宏定义与其他地方重复，将mmh3module.cpp，murmur_hash_3.cpp，murmur_hash_3.hpp这三个文件中的

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如何用Python 编写知乎爬虫？So easy!

那么在 python 里怎么实现呢？...OK，我知道 python 的 set 实现是 hash——不过这样还是太慢了，至少内存使用效率不高。通常的判重做法是怎样呢？Bloom Filter....point1 = mmh3.hash(url, 41) % BIT_SIZE point2 = mmh3.hash(url, 42) % BIT_SIZE point3...= mmh3.hash(url, 43) % BIT_SIZE point4 = mmh3.hash(url, 44) % BIT_SIZE point5 = mmh3....hash(url, 45) % BIT_SIZE point6 = mmh3.hash(url, 46) % BIT_SIZE point7 = mmh3.hash(url

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python实现bloom filter

下面我们使用python代码简单实现一个bloom filter。定义了一个BloomFilter类，它接受两个参数：容量和误差率。...在实际应用中，需要根据具体的场景和需求来选择合适的参数，以达到较低的误判率和较高的空间效率import mathimport mmh3from bitarray import bitarrayclass...self.bits.setall(0) def add(self, item): for i in range(self.num_hashes): index = mmh3...index] = 1 def __contains__(self, item): for i in range(self.num_hashes): index = mmh3

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Python集合：高效处理无序唯一数据的利器

# 用户输入的标签列表（可能包含重复）user_tags = ["python", "编程", "数据分析", "python", "机器学习", "编程"]unique_tags = set(user_tags...2.2 集合推导式 Python支持集合推导式，可以像列表推导式一样简洁地创建集合。...# 构建单词索引（倒排索引）documents = [ "python is great", "java is also great", "python and java are programming....hash(str(item), 0) % self.size hash2 = mmh3.hash(str(item), 42) % self.size self.bits[...hash1] = True self.bits[hash2] = True def __contains__(self, item): hash1 = mmh3

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MurmurHash Tips

家族成员 MurmurHash1, MurmurHash2, MurmurHash3 计算 mmh3 十六进制字符串 Python3 >>> import binascii >>> import mmh3...>>> binascii.b2a_hex(mmh3.hash_bytes('CN305183362S')).decode('utf8') 'a4fb17cba6d455e4812ad28989780cbc...' # 32个字符，128 bit >>> hex(mmh3.hash128('CN305183362S')) '0xbc0c788989d22a81e455d4a6cb17fba4' Java

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python破解知乎爬虫技术架构

那么在python里怎么实现呢？...OK，我知道python的set实现是hash——不过这样还是太慢了，至少内存使用效率不高。通常的判重做法是怎样呢？Bloom Filter....point1 = mmh3.hash(url, 41) % BIT_SIZE point2 = mmh3.hash(url, 42) % BIT_SIZE point3...= mmh3.hash(url, 43) % BIT_SIZE point4 = mmh3.hash(url, 44) % BIT_SIZE point5 = mmh3....hash(url, 45) % BIT_SIZE point6 = mmh3.hash(url, 46) % BIT_SIZE point7 = mmh3.hash(url

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爬虫数据去重：BloomFilter算法实现指南

免费python编程教程：https://pan.quark.cn/s/2c17aed36b72在爬虫开发中，数据去重是绕不开的核心问题。...哈希函数选择要求：独立且均匀分布计算速度快推荐方案：import mmh3 # MurmurHash3库def hash_functions(key, seed_list): return [mmh3..._get_shard(key) pos_list = [(mmh3.hash(key, i) % (len(self.shards[0])*8)) for..._get_shard(key) pos_list = [(mmh3.hash(key, i) % (len(self.shards[0])*8)) for...基础实现代码import mmh3import mathclass BloomFilter: def __init__(self, expected_elements, error_rate=0.01

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murmurhash算法_自我介绍的方式

使用 https://github.com/hajimes/mmh3 pip install murmurhash3 import mmh3 mmh3.hash(‘foo’) # 32-bit...signed int -156908512 mmh3.hash64(‘foo’) # two 64-bit signed ints (the 128-bit hash sliced in...half) (-2129773440516405919, 9128664383759220103) mmh3.hash128(‘foo’) # 128-bit signed int...168394135621993849475852668931176482145 mmh3.hash_bytes(‘foo’) # 128-bit value as bytes ‘aE\xf5...\x01W\x86q\xe2\x87}\xba+\xe4\x87\xaf~’ mmh3.hash(‘foo’, 42) # uses 42 for its seed -1322301282

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Redis bitmap的使用

根据这个特性就可以重复数据的查找了127.0.0.1:6379> SETBIT id_list_old 1123345445 1(integer) 1 下面是使用python实现的基于bitmap的数据去重的示例...r.bitcount(bitmap_key)print(f"去重后的 QQ 号总数: {unique_count}")如果是手机号的话，因为比较长，则还需要处理下，如下：import redisimport mmh3r...phone_offset = abs(mmh3.hash(phone)) # 2....(key)print(f"去重后的手机号总数：{unique_count}")对于上面可能存在的不同手机号可能哈希到同一个偏移量（哈希碰撞问题），可以再次优化代码import redisimport mmh3r...)except: passtry: r.delete(SET_KEY)except: passdef phone_to_offset(phone): phone_hash = mmh3

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百万级并发下的去重挑战：Bloom Filter 与 Redis 的组合方案

但当你把并发量开到几百甚至几千时，它会带来三个大坑：内存炸裂：几百万URL直接塞进内存，Python的set()分分钟上GB；分布式不同步：多节点同时爬，不同机器的visited集合完全不同；性能急剧下降...五、实战代码（含爬虫代理配置）下面是完整Python示例代码，能跑、能抓、能查重。我用爬虫代理IP来规避限制，大家可以按需替换自己的账号。...import requestsimport mmh3from bitarray import bitarrayimport redisimport time# =====================...self.bit_array.setall(0) def add(self, item): for i in range(self.hash_count): digest = mmh3...self.bit_array[digest] = 1 def check(self, item): for i in range(self.hash_count): digest = mmh3

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使用bloomfilter修改scrapy-redis去重

但是我看到了另外一个库：mmh3。 murmurhash简介 - mmh3 MurmurHash 是一种非加密型哈希函数，适用于一般的哈希检索操作。...---摘自wiki 以下是使用mmh3算法实现的Bloomfilter算法 import mmh3 from hashlib import md5 # 在redis中初始化一个大字符串，也可以认为是在...self.key + str(sum(map(ord, str_input)) % self.blockNum) for seed in self.seeds: loc = mmh3...self.key + str(sum(map(ord, str_input)) % self.blockNum) for seed in self.seeds: loc = mmh3...合适的数量可以参照上面的错误率表来确定 BLOOMFILTER_SEED = 6 大概思路已经说完了，具体的请看我GitHub上的源码：https://github.com/xingxingzaixian/python-spiders

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压力单位换算bar psi_150psi等于多少bar

毫米汞柱（mmHg） ※:压力单位的毫米汞柱符号为 mmHg 不要书写为 mmhg ; ▲ 英寸汞柱（inHg） ※:压力单位的英寸汞柱符号为 inHg 不要书写为 inhg ; ▲ 毫米水柱（mmH2O...） ※:压力单位的毫米水柱符号为 mmH2O 不要书写为 mmh2O ; ▲ 英寸水柱（inH2O） ※:压力单位的英寸水柱符号为 inH2O 不要书写为 inh2O ; ▲ 千克力/厘米2（kgf

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Python 算法高级篇：跳跃表和布隆过滤器的应用

1.3 Python 中的跳跃表实现以下是一个简单的 Python 实现跳跃表的示例： import random class Node: def __init__(self, key, level...) # Output: None # 删除节点 skip_list.delete(3) print(skip_list.search(3)) # Output: None 这个示例展示了如何在 Python...2.3 Python 中的布隆过滤器实现以下是一个简单的 Python 示例，展示了如何使用布隆过滤器： import mmh3 from bitarray import bitarray class...index = mmh3.hash(item, seed) % self.size self.bit_array[index] = 1 def lookup(self,...""" for seed in range(self.hash_count): index = mmh3.hash(item, seed) % self.size

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使用Redis的位数组实现布隆过滤器

编码示例import redisimport mmh3class BloomFilter: def __init__(self, redis_conn, num_hashes, bit_size)...bit_size def add(self, element): for seed in range(self.num_hashes): hash_value = mmh3...1) def exists(self, element): for seed in range(self.num_hashes): hash_value = mmh3

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mmh3：超高性能的非加密哈希Python库

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