正如许多人所指出的，Python 的hash不再一致（从版本 3.3 开始），因为PYTHONHASHSEED现在默认使用随机（为了解决安全问题，如这个优秀答案中所解释的）。
但是，我注意到某些对象的哈希值仍然是一致的（无论如何，从 Python 3.7 开始）：包括int, float, tuple(x), frozenset(x)（只要x产生一致的哈希值）。例如：
assert hash(10) == 10
assert hash((10, 11)) == 3713074054246420356
assert hash(frozenset([(0, 1, 2), 3, (4, 5, 6)])) == -8046488914261726427
这总是正确且有保证的吗？如果是这样，预计这种情况会持续下去吗？是PYTHONHASHSEED唯一适用于字符串和字节数组的哈希值加盐吗？
我为什么要问？
我有一个依赖哈希来记住我们是否已经看到给定字典（以任何顺序）的系统：{key: tuple(ints)}。在该系统中，键是文件名的集合，元组是 的子集os.stat_result，例如(size, mtime)与它们相关联。该系统用于根据检测差异做出更新/同步决策。
在我的应用程序中，我有大约 100K 个这样的字典，每个字典可以代表数千个文件及其状态，因此缓存的紧凑性很重要。
我可以容忍来自可能的哈希冲突的小误报率（对于 64 位哈希，< 10^-19）（另请参阅生日悖论）。
对于每个这样的字典“”，一个紧凑的表示如下fsd：
def fsd_hash(fsd: dict):
return hash(frozenset(fsd.items()))
它非常快，并产生一个 int 来表示整个字典（具有顺序不变性）。如果fsd字典中的任何内容发生变化，则哈希值很可能会有所不同。
不幸的是， …
我必须使用Base64的加密算法,但是当我在线研究时,我发现论坛说它是一种编码算法.这让我很困惑.:(
Base64是加密或编码算法吗？我们如何区分这两者,除了一个是公开可辨认而另一个需要关键的事实？