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。

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()

以下是我对Piotr Czapla方法的看法:

def md5sum(filename):
    md5 = hashlib.md5()
    with open(filename, 'rb') as f:
        for chunk in iter(lambda: f.read(128 * md5.block_size), b''):
            md5.update(chunk)
    return md5.hexdigest()

你需要以合适大小的块读取文件:

def md5_for_file(f, block_size=2**20):
    md5 = hashlib.md5()
    while True:
        data = f.read(block_size)
        if not data:
            break
        md5.update(data)
    return md5.digest()

注意:确保你用'rb'打开你的文件-否则你会得到错误的结果。

所以要在一种方法中完成所有的事情-使用如下的方法:

def generate_file_md5(rootdir, filename, blocksize=2**20):
    m = hashlib.md5()
    with open( os.path.join(rootdir, filename) , "rb" ) as f:
        while True:
            buf = f.read(blocksize)
            if not buf:
                break
            m.update( buf )
    return m.hexdigest()

上面的更新是基于Frerich Raabe提供的评论——我测试了一下，发现在我的Python 2.7.2 Windows安装上是正确的

我用jacksum工具反复核对了结果。

jacksum -a md5 <filename>

使用多个评论/回答这个问题，以下是我的解决方案:

import hashlib
def md5_for_file(path, block_size=256*128, hr=False):
    '''
    Block size directly depends on the block size of your filesystem
    to avoid performances issues
    Here I have blocks of 4096 octets (Default NTFS)
    '''
    md5 = hashlib.md5()
    with open(path,'rb') as f:
        for chunk in iter(lambda: f.read(block_size), b''):
             md5.update(chunk)
    if hr:
        return md5.hexdigest()
    return md5.digest()

这是python式的 这是一个函数 它避免隐式值:总是偏爱显式值。 它允许(非常重要的)性能优化