您可以使用第三方frozendict模块来冻结dict并使其可哈希。

from frozendict import frozendict
my_dict = frozendict(my_dict)

为了处理嵌套对象，你可以使用:

import collections.abc

def make_hashable(x):
    if isinstance(x, collections.abc.Hashable):
        return x
    elif isinstance(x, collections.abc.Sequence):
        return tuple(make_hashable(xi) for xi in x)
    elif isinstance(x, collections.abc.Set):
        return frozenset(make_hashable(xi) for xi in x)
    elif isinstance(x, collections.abc.Mapping):
        return frozendict({k: make_hashable(v) for k, v in x.items()})
    else:
        raise TypeError("Don't know how to make {} objects hashable".format(type(x).__name__))

如果你想支持更多类型，请使用functools。singledispatch (Python 3.7):

@functools.singledispatch
def make_hashable(x):
    raise TypeError("Don't know how to make {} objects hashable".format(type(x).__name__))

@make_hashable.register
def _(x: collections.abc.Hashable):
    return x

@make_hashable.register
def _(x: collections.abc.Sequence):
    return tuple(make_hashable(xi) for xi in x)

@make_hashable.register
def _(x: collections.abc.Set):
    return frozenset(make_hashable(xi) for xi in x)

@make_hashable.register
def _(x: collections.abc.Mapping):
    return frozendict({k: make_hashable(v) for k, v in x.items()})

# add your own types here

为了保持键顺序，而不是哈希(str(字典))或哈希(json.dumps(字典))，我更喜欢快速和肮脏的解决方案:

from pprint import pformat
h = hash(pformat(dictionary))

它甚至可以用于DateTime等不能序列化的JSON类型。

虽然hash(frozenset(x.items())和hash(tuple(sorted(x.items()))可以工作，但分配和复制所有键-值对需要做很多工作。哈希函数应该避免大量的内存分配。

一点数学知识能帮上忙。大多数哈希函数的问题是他们认为顺序很重要。要对无序结构进行哈希，需要一个交换操作。乘法运算不能很好地工作，因为任何元素哈希到0都意味着整个乘积为0。位&和|倾向于所有的0或1。有两个很好的候选:加法和异或。

from functools import reduce
from operator import xor

class hashable(dict):
    def __hash__(self):
        return reduce(xor, map(hash, self.items()), 0)

    # Alternative
    def __hash__(self):
        return sum(map(hash, self.items()))

一点:xor可以工作，部分原因是dict保证键是唯一的。sum可以工作，因为Python会按位截断结果。

如果你想散列一个多集，sum是更可取的。对于xor， {a}将哈希到与{a, a, a}相同的值，因为x ^ x ^ x = x。

如果您确实需要SHA提供的保证，那么这并不适合您。但是在集合中使用字典，这将很好;Python容器对某些冲突具有弹性，底层哈希函数非常好。

我是这样做的:

hash(str(my_dict))

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。

更新自2013年回复…

以上答案在我看来都不可靠。原因是使用了items()。据我所知，这是一个依赖于机器的顺序。

这个怎么样?

import hashlib

def dict_hash(the_dict, *ignore):
    if ignore:  # Sometimes you don't care about some items
        interesting = the_dict.copy()
        for item in ignore:
            if item in interesting:
                interesting.pop(item)
        the_dict = interesting
    result = hashlib.sha1(
        '%s' % sorted(the_dict.items())
    ).hexdigest()
    return result