Как можно убедиться в целостности принятых данных через контрольную сумму?

Чтобы убедиться в целостности принятых данных через контрольную сумму, необходимо выполнить следующие шаги:

1. Вычислить контрольную сумму (например, хэш-сумму) исходных данных.
2. Передать данные через сеть или другим способом получить данные на другом конце.
3. Вычислить контрольную сумму принятых данных.
4. Сравнить вычисленные контрольные суммы. Если они совпадают, это означает, что данные были переданы успешно и без искажений.

Чтобы реализовать запрос хэш-суммы данных, скопированных из таблицы СУБД в базу данных Postgres на Python, можно воспользоваться библиотекой psycopg2 для работы с PostgreSQL. Ниже приведен пример кода для выполнения данной задачи:

```python
import psycopg2
import hashlib

# Подключение к базе данных SQLite
conn_sqlite = sqlite3.connect('database.sqlite')
cursor_sqlite = conn_sqlite.cursor()

# Получение данных из таблицы SQLite
cursor_sqlite.execute('SELECT * FROM table_name')
data = cursor_sqlite.fetchall()

# Вычисление хэш-суммы данных
hash_data = hashlib.md5(str(data).encode()).hexdigest()

# Подключение к базе данных PostgreSQL
conn_postgres = psycopg2.connect("dbname=database user=user password=password")
cursor_postgres = conn_postgres.cursor()

# Запись данных в таблицу Postgres
cursor_postgres.execute('INSERT INTO table_name VALUES %s', (data,))

# Получение данных из таблицы Postgres
cursor_postgres.execute('SELECT * FROM table_name')
data_postgres = cursor_postgres.fetchall()

# Вычисление хэш-суммы данных из таблицы Postgres
hash_data_postgres = hashlib.md5(str(data_postgres).encode()).hexdigest()

# Сравнение хэш-сумм данных
if hash_data == hash_data_postgres:
    print('Хэш-суммы совпадают, данные целостны.')
else:
    print('Хэш-суммы не совпадают, данные повреждены.')
```

В данном примере используется библиотека hashlib для вычисления хэш-суммы данных. Предполагается, что у вас уже установлены и сконфигурированы базы данных SQLite и PostgreSQL.

Обратите внимание, что этот пример представляет собой общий подход и может потребовать дополнительной настройки в зависимости от структуры и объема данных в ваших таблицах.