我认为下面的代码更python化:

from hashlib import md5

def get_md5(fname):
    m = md5()
    with open(fname, 'rb') as fp:
        for chunk in fp:
            m.update(chunk)
    return m.hexdigest()

我不喜欢循环。根据Nathan Feger的回答:

md5 = hashlib.md5()
with open(filename, 'rb') as f:
    functools.reduce(lambda _, c: md5.update(c), iter(lambda: f.read(md5.block_size * 128), b''), None)
md5.hexdigest()

如果不阅读完整的内容，就无法获得它的md5。但是您可以使用update函数逐块读取文件的内容。

m.update(一个);M.update (b)等价于M.update (a+b)。

我不确定这里是不是有点太小题大做了。我最近在MySQL中遇到了md5和文件存储为blob的问题，所以我尝试了各种文件大小和简单的Python方法，即:

FileHash = hashlib.md5(FileData).hexdigest()

在2 KB到20 MB的文件大小范围内，我没有检测到任何明显的性能差异，因此不需要“块”散列。无论如何，如果Linux必须转到磁盘上，它可能至少会做得和普通程序员避免这样做的能力一样好。碰巧的是，这个问题与md5无关。如果您正在使用MySQL，不要忘记已经存在的md5()和sha1()函数。

将文件分解为8192字节的块(或其他128字节的倍数)，并使用update()将它们连续地馈送给MD5。

这利用了MD5有128字节摘要块的事实(8192是128×64)。由于不是将整个文件读入内存，因此使用的内存不会超过8192个字节。

在Python 3.8+中你可以这样做

import hashlib
with open("your_filename.txt", "rb") as f:
    file_hash = hashlib.md5()
    while chunk := f.read(8192):
        file_hash.update(chunk)
print(file_hash.digest())
print(file_hash.hexdigest())  # to get a printable str instead of bytes

我认为下面的代码更python化:

from hashlib import md5

def get_md5(fname):
    m = md5()
    with open(fname, 'rb') as fp:
        for chunk in fp:
            m.update(chunk)
    return m.hexdigest()