次の piko チュートリアルへようこそ!
前の記事では、対称データ暗号化に Python を使用する方法を学びました。最後の例は、ユーザーが指定したパスワードを暗号化キーに直接変換する方法です。効果はありますが、推奨される方法ではありません。今日は、推奨される方法であるキー導出関数を学びます。
鍵導出関数
以下に、Python で PBKDF2HMAC キー導出関数を使用する方法の拡張例を示します。
# 导入Base64编码的实用程序 import base64 # 导入Fernet from cryptography.fernet import Fernet from cryptography.hazmat.primitives.kdf.pbkdf2 import PBKDF2HMAC from cryptography.hazmat.primitives import hashes # 导入getpass用于安全输入读取 from getpass import getpass # 读取纯文本密码 plain_text_password: str = getpass(prompt='密码:') # 将密码转换为字节 password_bytes = plain_text_password.encode('utf-8') # 演示的一些salt值,在实践中使用安全的随机值 salt = b'\x00' * 16 # 使用PBKDF2HMAC从密码派生安全密钥 kdf = PBKDF2HMAC( algorithm=hashes.SHA256(), length=32, salt=salt, iterations=100000 ) # 使用Base64编码派生的密钥 key = base64.urlsafe_b64encode(kdf.derive(password_bytes)) # 使用派生的密钥创建一个Fernet实例 fernet = Fernet(key) # 要加密的数据 data = b'一些秘密数据' # 加密数据 encrypted_data = fernet.encrypt(data) # 解密数据 decrypted_data = fernet.decrypt(encrypted_data) # 打印解密后的数据 print(f"解密文本:{decrypted_data.decode()}")
この方法で作成されたキーの安全性が高まるだけでなく、プレーン テキストのパスワードの長さがちょうど 32 バイトである必要もなくなりました。
初心者向けの注意: データを復号化するにはソルトが必要であることに注意してください。
以上がPythonによる鍵導出関数の詳細内容です。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。

Tomergelistsinpython、あなたはオペレーター、extendmethod、listcomfulting、olitertools.chain、それぞれの特異的advantages:1)operatorissimplebutlessforlargelist;

Python 3では、2つのリストをさまざまな方法で接続できます。1)小さなリストに適したオペレーターを使用しますが、大きなリストには非効率的です。 2)メモリ効率が高い大規模なリストに適した拡張方法を使用しますが、元のリストは変更されます。 3)元のリストを変更せずに、複数のリストをマージするのに適した *オペレーターを使用します。 4)Itertools.chainを使用します。これは、メモリ効率が高い大きなデータセットに適しています。

Join()メソッドを使用することは、Pythonのリストから文字列を接続する最も効率的な方法です。 1)join()メソッドを使用して、効率的で読みやすくなります。 2)サイクルは、大きなリストに演算子を非効率的に使用します。 3)リスト理解とJoin()の組み合わせは、変換が必要なシナリオに適しています。 4)redoce()メソッドは、他のタイプの削減に適していますが、文字列の連結には非効率的です。完全な文は終了します。

pythonexexecutionistheprocessoftransforningpythoncodeintoexecutabletructions.1)interpreterreadSthecode、変換intobytecode、thepythonvirtualmachine(pvm)executes.2)theglobalinterpreeterlock(gil)管理委員会、

Pythonの主な機能には次のものがあります。1。構文は簡潔で理解しやすく、初心者に適しています。 2。動的タイプシステム、開発速度の向上。 3。複数のタスクをサポートするリッチ標準ライブラリ。 4.強力なコミュニティとエコシステム、広範なサポートを提供する。 5。スクリプトと迅速なプロトタイピングに適した解釈。 6.さまざまなプログラミングスタイルに適したマルチパラダイムサポート。

Pythonは解釈された言語ですが、コンパイルプロセスも含まれています。 1)Pythonコードは最初にBytecodeにコンパイルされます。 2)ByteCodeは、Python Virtual Machineによって解釈および実行されます。 3)このハイブリッドメカニズムにより、Pythonは柔軟で効率的になりますが、完全にコンパイルされた言語ほど高速ではありません。

useaforloopwhenteratingoverasequenceor foraspificnumberoftimes; useawhileloopwhentinuninguntinuntilaConditionismet.forloopsareidealforknownownownownownownoptinuptinuptinuptinuptinutionsituations whileoopsuitsituations withinterminedationations。

pythonloopscanleadtoErrorslikeinfiniteloops、ModifiningListsDuringiteration、Off-Oneerrors、Zero-dexingissues、およびNestededLoopinefficiencies.toavoidhese:1)use'i


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