你可以使用simple-file-checksum1，它只使用subprocess来调用macOS/Linux的openssl和Windows的CertUtil，并只从输出中提取摘要:

安装:

pip install simple-file-checksum

用法:

>>> from simple_file_checksum import get_checksum
>>> get_checksum("path/to/file.txt")
'9e107d9d372bb6826bd81d3542a419d6'
>>> get_checksum("path/to/file.txt", algorithm="MD5")
'9e107d9d372bb6826bd81d3542a419d6'

支持SHA1、SHA256、SHA384、SHA512四种算法。

披露:我是simple-file-checksum的作者。

你可以使用simple-file-checksum1，它只使用subprocess来调用macOS/Linux的openssl和Windows的CertUtil，并只从输出中提取摘要:

安装:

pip install simple-file-checksum

用法:

>>> from simple_file_checksum import get_checksum
>>> get_checksum("path/to/file.txt")
'9e107d9d372bb6826bd81d3542a419d6'
>>> get_checksum("path/to/file.txt", algorithm="MD5")
'9e107d9d372bb6826bd81d3542a419d6'

支持SHA1、SHA256、SHA384、SHA512四种算法。

披露:我是simple-file-checksum的作者。

在Python 3.11+中，有一个新的可读且内存高效的方法:

import hashlib
with open(path, "rb") as f:
    digest = hashlib.file_digest(f, "md5")
print(digest.hexdigest())

你可以利用这个壳层。

from subprocess import check_output

#for windows & linux
hash = check_output(args='md5sum imp_file.txt', shell=True).decode().split(' ')[0]

#for mac
hash = check_output(args='md5 imp_file.txt', shell=True).decode().split('=')[1]

我显然没有添加任何根本性的新内容，但在我达到评论状态之前添加了这个答案，加上代码区域使事情更加清晰——无论如何，特别回答@Nemo的问题来自Omnifarious的回答:

我碰巧想到了一些校验和(来这里寻找关于块大小的建议)，并发现这种方法可能比您预期的要快。用最快的时间(但非常典型)。Timeit或/usr/bin/time是对一个约为。11 mb:

$ ./sum_methods.py
crc32_mmap(filename) 0.0241742134094
crc32_read(filename) 0.0219960212708
subprocess.check_output(['cksum', filename]) 0.0553209781647
md5sum_mmap(filename) 0.0286180973053
md5sum_read(filename) 0.0311000347137
subprocess.check_output(['md5sum', filename]) 0.0332629680634
$ time md5sum /tmp/test.data.300k
d3fe3d5d4c2460b5daacc30c6efbc77f  /tmp/test.data.300k

real    0m0.043s
user    0m0.032s
sys     0m0.010s
$ stat -c '%s' /tmp/test.data.300k
11890400

所以，看起来Python和/usr/bin/md5sum对于一个11MB的文件都需要大约30ms。相关的md5sum函数(上面清单中的md5sum_read)与Omnifarious的非常相似:

import hashlib
def md5sum(filename, blocksize=65536):
    hash = hashlib.md5()
    with open(filename, "rb") as f:
        for block in iter(lambda: f.read(blocksize), b""):
            hash.update(block)
    return hash.hexdigest()

当然，这些都是来自单次运行(mmap的运行至少几十次时总是稍微快一点)，而我的通常在缓冲区耗尽后得到一个额外的f.read(blocksize)，但它是合理的可重复的，并表明命令行上的md5sum不一定比Python实现更快……

编辑:很抱歉长时间的延迟，已经有一段时间没有看这个了，但为了回答@EdRandall的问题，我将写下一个Adler32实现。但是，我还没有运行它的基准测试。它基本上与CRC32相同:而不是init、update和摘要调用，一切都是一个zlib.adler32()调用:

import zlib
def adler32sum(filename, blocksize=65536):
    checksum = zlib.adler32("")
    with open(filename, "rb") as f:
        for block in iter(lambda: f.read(blocksize), b""):
            checksum = zlib.adler32(block, checksum)
    return checksum & 0xffffffff

注意，这必须从空字符串开始，因为Adler和从0开始与“”的和(1)确实不同——CRC可以从0开始。需要AND-ing使其成为32位无符号整数，以确保它在不同Python版本中返回相同的值。

hashlib.md5(pathlib.Path('path/to/file').read_bytes()).hexdigest()