下面的代码避免使用Python hash()函数，因为它不会在重新启动Python时提供一致的散列(参见Python 3.3中的散列函数在会话之间返回不同的结果)。make_hashable()将对象转换为嵌套的元组，make_hash_sha256()也将repr()转换为base64编码的SHA256散列。

import hashlib
import base64

def make_hash_sha256(o):
    hasher = hashlib.sha256()
    hasher.update(repr(make_hashable(o)).encode())
    return base64.b64encode(hasher.digest()).decode()

def make_hashable(o):
    if isinstance(o, (tuple, list)):
        return tuple((make_hashable(e) for e in o))

    if isinstance(o, dict):
        return tuple(sorted((k,make_hashable(v)) for k,v in o.items()))

    if isinstance(o, (set, frozenset)):
        return tuple(sorted(make_hashable(e) for e in o))

    return o

o = dict(x=1,b=2,c=[3,4,5],d={6,7})
print(make_hashable(o))
# (('b', 2), ('c', (3, 4, 5)), ('d', (6, 7)), ('x', 1))

print(make_hash_sha256(o))
# fyt/gK6D24H9Ugexw+g3lbqnKZ0JAcgtNW+rXIDeU2Y=

使用DeepDiff模块中的DeepHash

from deepdiff import DeepHash
obj = {'a':'1',b:'2'}
hashes = DeepHash(obj)[obj]

解决这个问题的一种方法是用字典的元素创建一个元组:

hash(tuple(my_dict.items()))

我是这样做的:

hash(str(my_dict))

下面的代码避免使用Python hash()函数，因为它不会在重新启动Python时提供一致的散列(参见Python 3.3中的散列函数在会话之间返回不同的结果)。make_hashable()将对象转换为嵌套的元组，make_hash_sha256()也将repr()转换为base64编码的SHA256散列。

import hashlib
import base64

def make_hash_sha256(o):
    hasher = hashlib.sha256()
    hasher.update(repr(make_hashable(o)).encode())
    return base64.b64encode(hasher.digest()).decode()

def make_hashable(o):
    if isinstance(o, (tuple, list)):
        return tuple((make_hashable(e) for e in o))

    if isinstance(o, dict):
        return tuple(sorted((k,make_hashable(v)) for k,v in o.items()))

    if isinstance(o, (set, frozenset)):
        return tuple(sorted(make_hashable(e) for e in o))

    return o

o = dict(x=1,b=2,c=[3,4,5],d={6,7})
print(make_hashable(o))
# (('b', 2), ('c', (3, 4, 5)), ('d', (6, 7)), ('x', 1))

print(make_hash_sha256(o))
# fyt/gK6D24H9Ugexw+g3lbqnKZ0JAcgtNW+rXIDeU2Y=

使用sorted(d.s items())并不足以获得稳定的repr。d中的一些值也可以是字典，它们的键仍然会以任意顺序出现。只要所有的键都是字符串，我更喜欢使用:

json.dumps(d, sort_keys=True)

也就是说，如果散列需要在不同的机器或Python版本之间保持稳定，我不确定这是万无一失的。您可能希望添加分隔符和ensure_ascii参数，以保护自己不受对默认值的任何更改的影响。我很感激你的评论。