分块计算文件摘要，避免大文件一次读入内存

校验下载文件或比较备份时，内容摘要比文件名更可靠。但 read_bytes 会把整个文件放进内存，对大型产物并不合适。分块更新摘要可以固定主要缓冲区大小。

实现思路

iter 配合哨兵值让读取循环在空字节串处结束。每个数据块只参与一次 update，得到的摘要与对全部字节一次计算相同；示例用断言验证这两条路径一致。

可运行示例

import hashlib
import io

content = b'example-data' * 1000
stream = io.BytesIO(content)
digest = hashlib.sha256()
for block in iter(lambda: stream.read(128), b''):
    digest.update(block)
assert digest.hexdigest() == hashlib.sha256(content).hexdigest()
assert len(digest.hexdigest()) == 64

将代码保存为 example.py，使用 Python 3.12 或更新版本运行。示例中的断言检查预期行为；可修改输入观察边界情况。

使用边界

SHA-256 摘要只能证明内容是否匹配已知值。若摘要本身也来自不可信来源，还需要可信发布渠道或签名。

参考文档

Python 标准库 hashlib：https://docs.python.org/3.12/library/hashlib.html

本文由 AI 辅助撰写，示例为独立教学代码。