Python でパスワードを使用した文字列の安全な暗号化と復号化
Python の暗号化ライブラリは、データの暗号化と復号化のための包括的なツールキットです。パスワードを使用して文字列を暗号化するには、堅牢な暗号化を提供し、タイムスタンプ、HMAC 署名、base64 エンコードなどの重要な機能を備えた Fernet クラスを利用できます。
Fernet with Password
<code class="python">from cryptography.fernet import Fernet, FernetException password = 'mypass' fernet = Fernet(password.encode()) encrypted_message = fernet.encrypt(b'John Doe') decrypted_message = fernet.decrypt(encrypted_message) print(encrypted_message) # Encrypted string print(decrypted_message.decode()) # 'John Doe'</code>
Fernet は、複数の暗号化層を適用し、HMAC 署名によるメッセージの整合性を確保することで、暗号化されたデータを安全に保ちます。
Fernet のパスワード導出キー生成
Fernet でパスワードを直接使用するのは便利ですが、 、パスワードを使用してキーを生成する方が安全です。このアプローチには、キー導出関数を使用してパスワードとソルトから秘密キーを導出することが含まれます。
<code class="python">import secrets from cryptography.fernet import Fernet from cryptography.hazmat.backends import default_backend from cryptography.hazmat.primitives import hashes from cryptography.hazmat.primitives.kdf.pbkdf2 import PBKDF2HMAC backend = default_backend() salt = secrets.token_bytes(16) # Generate a unique salt password = 'mypass'.encode() # Convert password to bytes kdf = PBKDF2HMAC( algorithm=hashes.SHA256(), length=32, salt=salt, iterations=100000, backend=backend ) key = b64e(kdf.derive(password)) # Derive the secret key fernet = Fernet(key) encrypted_message = fernet.encrypt(b'John Doe')</code>
この方法では、パスワードから導出された強力なキーを使用して暗号化プロセスに追加の保護層を追加することで、セキュリティが強化されます。
その他の暗号化アプローチ
Fernet 以外にも、特定の要件に応じて代替手段を検討できます:
Base64 隠蔽: 基本用難読化、base64 エンコードは暗号化なしで使用できます。ただし、これは実際のセキュリティを提供するものではなく、単に隠蔽するだけです。
HMAC 署名: データの整合性が目標の場合は、HMAC 署名を使用してデータが改ざんされていないことを確認します。
AES-GCM 暗号化: AES-GCM は、ガロア/カウンター モード ブロック暗号化を使用して暗号化と整合性保証の両方を提供します。これは Fernet に似ていますが、ユーザー フレンドリーな機能はありません。
以上がPython でパスワードを使用して文字列を安全に暗号化および復号化する方法の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

Pythonは学習と使用が簡単ですが、Cはより強力ですが複雑です。 1。Python構文は簡潔で初心者に適しています。動的なタイピングと自動メモリ管理により、使いやすくなりますが、ランタイムエラーを引き起こす可能性があります。 2.Cは、高性能アプリケーションに適した低レベルの制御と高度な機能を提供しますが、学習しきい値が高く、手動メモリとタイプの安全管理が必要です。

PythonとCは、メモリ管理と制御に大きな違いがあります。 1。Pythonは、参照カウントとガベージコレクションに基づいて自動メモリ管理を使用し、プログラマーの作業を簡素化します。 2.Cには、メモリの手動管理が必要であり、より多くの制御を提供しますが、複雑さとエラーのリスクが増加します。どの言語を選択するかは、プロジェクトの要件とチームテクノロジースタックに基づいている必要があります。

科学コンピューティングにおけるPythonのアプリケーションには、データ分析、機械学習、数値シミュレーション、視覚化が含まれます。 1.numpyは、効率的な多次元配列と数学的関数を提供します。 2。ScipyはNumpy機能を拡張し、最適化と線形代数ツールを提供します。 3. Pandasは、データ処理と分析に使用されます。 4.matplotlibは、さまざまなグラフと視覚的な結果を生成するために使用されます。

PythonまたはCを選択するかどうかは、プロジェクトの要件に依存するかどうかは次のとおりです。1)Pythonは、簡潔な構文とリッチライブラリのため、迅速な発展、データサイエンス、スクリプトに適しています。 2)Cは、コンピレーションと手動メモリ管理のため、システムプログラミングやゲーム開発など、高性能および基礎となる制御を必要とするシナリオに適しています。

Pythonは、データサイエンスと機械学習で広く使用されており、主にそのシンプルさと強力なライブラリエコシステムに依存しています。 1)Pandasはデータ処理と分析に使用され、2)Numpyが効率的な数値計算を提供し、3)SCIKIT-LEARNは機械学習モデルの構築と最適化に使用されます。これらのライブラリは、Pythonをデータサイエンスと機械学習に理想的なツールにします。

Pythonを1日2時間学ぶだけで十分ですか?それはあなたの目標と学習方法に依存します。 1)明確な学習計画を策定し、2)適切な学習リソースと方法を選択します。3)実践的な実践とレビューとレビューと統合を練習および統合し、統合すると、この期間中にPythonの基本的な知識と高度な機能を徐々に習得できます。

Web開発におけるPythonの主要なアプリケーションには、DjangoおよびFlaskフレームワークの使用、API開発、データ分析と視覚化、機械学習とAI、およびパフォーマンスの最適化が含まれます。 1。DjangoandFlask Framework:Djangoは、複雑な用途の迅速な発展に適しており、Flaskは小規模または高度にカスタマイズされたプロジェクトに適しています。 2。API開発:フラスコまたはdjangorestFrameworkを使用して、Restfulapiを構築します。 3。データ分析と視覚化:Pythonを使用してデータを処理し、Webインターフェイスを介して表示します。 4。機械学習とAI:Pythonは、インテリジェントWebアプリケーションを構築するために使用されます。 5。パフォーマンスの最適化:非同期プログラミング、キャッシュ、コードを通じて最適化

Pythonは開発効率でCよりも優れていますが、Cは実行パフォーマンスが高くなっています。 1。Pythonの簡潔な構文とリッチライブラリは、開発効率を向上させます。 2.Cのコンピレーションタイプの特性とハードウェア制御により、実行パフォーマンスが向上します。選択を行うときは、プロジェクトのニーズに基づいて開発速度と実行効率を比較検討する必要があります。


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