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利用hashlib的md5算法作为分桶基数，md5的字符串位数长度是固定的，这样很方便进行下一步的输出再分桶操作：

import random
import string
import hashlib
from operator import add
from functools import reduce
from collections import defaultdict


def md5(key):
    return hashlib.md5(key.encode()).hexdigest()


def mapping(hashkey, n=10):
    return reduce(add, [ord(i) for i in hashkey]) % n

以下进行测试：

data = defaultdict(lambda: 0)


def random_string_generator():
    data = []
    random_length = random.randint(1, 100)
    for i in range(random_length):
        x = random.choice(string.ascii_lowercase + string.digits + ' ')
        data.append(x)
    return ''.join(data)


for i in range(100000):
    s = random_string_generator()

    c = mapping(md5(s))
    print(f'"{s}" mapping to bukket {c}')

    data[c] += 1

print(data)

初步看来随机生成的各种各样的字符串最终分桶基本上是均匀的。虽然我知道md5算法是能够保证每个位数上的随机，但进行ord处理得到数字，相加再取模，是否也是保证均匀性的，我只能说这是猜的，需要严格的数学证明。