この記事の内容は、Python の hashlib モジュールの詳細な理解を共有することです。必要な友人はそれを参照できます
hashlib
#!/usr/bin/env python
# -*- coding: UTF-8 -*-
#pyversion:python3.5
#owner:fuzj
import hashlib
# ######## md5 ########
string = "beyongjie"
md5 = hashlib.md5()
md5.update(string.encode('utf-8')) #注意转码
res = md5.hexdigest()
print("md5加密结果:",res)
# ########
sha1 ########sha1 = hashlib.sha1()
sha1.update(string.encode('utf-8'))
res = sha1.hexdigest()
print("sha1加密结果:",res)
# ########
sha256 ########sha256 = hashlib.sha256()
sha256.update(string.encode('utf-8'))
res = sha256.hexdigest()
print("sha256加密结果:",res)
# ########
sha384 ########sha384 = hashlib.sha384()
sha384.update(string.encode('utf-8'))
res = sha384.hexdigest()
print("sha384加密结果:",res)
# ########
sha512 ########sha512= hashlib.sha512()
sha512.update(string.encode('utf-8'))
res = sha512.hexdigest()
print("sha512加密结果:",res)
出力結果:
md5加密结果: 0e725e477851ff4076f774dc312d4748 sha1加密结果: 458d32be8ea38b66300174970ab0a8c0b734252f sha256加密结果: 1e62b55bfd02977943f885f6a0998af7cc9cfb95c8ac4a9f30ecccb7c05ec9f4 sha384加密结果: e91cdf0d2570de5c96ee84e8a12cddf16508685e7a03b3e811099cfcd54b7f52183e20197cff7c07f312157f0ba4875b sha512加密结果: 3f0020a726e9c1cb5d22290c967f3dd1bcecb409a51a8088db520750c876aaec3f17a70d7981cd575ed4b89471f743f3f24a146a39d59f215ae3e208d0170073注: hashlib によって暗号化される文字列タイプはバイナリエンコーディング、直接 暗号化された文字列は次のエラーを報告します:
sha1 = hashlib.sha1() sha1.update(string) res = sha1.hexdigest()print("sha1加密结果:",res) TypeError: Unicode-objects must be encoded before hashingencode を使用して
shaa1 = hashlib.sha1() shaa1.update(string.encode('utf-8')) res = shaa1.hexdigest()print("sha1采用encode转换加密结果:",res)を変換するか、byte を使用してバイナリ
shab1 = hashlib.sha1() shab1.update(bytes(string,encoding='utf-8')) res = shab1.hexdigest()print("sha1采用byte转换的结果:",res)に変換できます 上記の出力:
sha1采用encode转换加密结果: 458d32be8ea38b66300174970ab0a8c0b734252f sha1采用byte转换的结果: 458d32be8ea38b66300174970ab0a8c0b734252f以下は、以下を使用した基本的なパスワード暗号化方法です。 Webサイトへのユーザーログインと登録のためのmd5
#hashlib简单使用 def md5(arg):#这是加密函数,将传进来的函数加密 md5_pwd = hashlib.md5(bytes('abd',encoding='utf-8')) md5_pwd.update(bytes(arg,encoding='utf-8')) return md5_pwd.hexdigest()#返回加密的数据 def log(user,pwd):#登陆时候时候的函数,由于md5不能反解,因此登陆的时候用正解 with open('db','r',encoding='utf-8') as f: for line in f: u,p=line.strip().split('|') if u ==user and p == md5(pwd):#登陆的时候验证用户名以及加密的密码跟之前保存的是否一样 return True def register(user,pwd):#注册的时候把用户名和加密的密码写进文件,保存起来 with open('db','a',encoding='utf-8') as f: temp = user+'|'+md5(pwd) f.write(temp) i=input('1表示登陆,2表示注册:') if i=='2': user = input('用户名:') pwd =input('密码:') register(user,pwd) elif i=='1': user = user = input('用户名:') pwd =input('密码:') r=log(user,pwd)#验证用户名和密码 if r ==True: print('登陆成功') else: print('登陆失败') else: print('账号不存在')ここでは単純にユーザーの登録とログインを記述します
一般的なメソッド
- hash.update(arg)は文字列パラメータでハッシュオブジェクトを更新します。注: 同じハッシュの場合、オブジェクトがこのメソッドを繰り返し呼び出す場合、m.update(a); m.update(b) は m.update(a+b) と同等になります
-
m = hashlib.md5() m.update('a'.encode('utf-8')) res = m.hexdigest()print("第一次a加密:",res) m.update('b'.encode('utf-8')) res = m.hexdigest()print("第二次b加密:",res) m1 = hashlib.md5() m1.update('b'.encode('utf-8')) res = m1.hexdigest()print("b单独加密:",res) m2 = hashlib.md5() m2.update('ab'.encode('utf-8')) res = m2.hexdigest()print("ab单独加密:",res) 输出结果: 第一次a加密: 0cc175b9c0f1b6a831c399e269772661 第二次b加密: 187ef4436122d1cc2f40dc2b92f0eba0 b单独加密: 92eb5ffee6ae2fec3ad71c777531578f ab单独加密: 187ef4436122d1cc2f40dc2b92f0eba0
- hash.digest() は概要をバイナリ データ文字列値として返します。
- hash.hexdigest() はダイジェストを 16 進データ文字列値として返します。
- hash.copy() コピー
- 高度な暗号化
上記の暗号化アルゴリズムは依然として非常に強力ですが、まだ欠陥があり、資格情報の詰め込みによって元に戻すことができます。したがって、暗号化を実行する前に、暗号化アルゴリズムにカスタム キーを追加する必要があります。
low = hashlib.md5() low.update('ab'.encode('utf-8')) res = low.hexdigest()print("普通加密:",res) high = hashlib.md5(b'beyondjie') high.update('ab'.encode('utf-8')) res = high.hexdigest()print("采用key加密:",res) 输出结果: 普通加密: 187ef4436122d1cc2f40dc2b92f0eba0 采用key加密: 1b073f6b8cffe609751e4c98537b7653
附加HMAC-SHA1各语言版本实现
在各大开放平台大行其道的互联网开发潮流中,调用各平台的API接口过程中,无一例外都会用到计算签名值(sig值)。而在各种计算签名的方法中,经常被采用的就是HMAC-SHA1,现对HMAC-SHA1做一个简单的介绍: HMAC,散列消息鉴别码,基于密钥的Hash算法认证协议。实现原理为:利用已经公开的Hash函数和私有的密钥,来生成固定长度的消息鉴别码; SHA1、MD5等Hash算法是比较常用的不可逆Hash签名计算方法; BASE64,将任意序列的8字节字符转换为人眼无法直接识别的符号编码的一种方法; 各个语言版本的实现为: Python版: import hmac import hashlib import base64 hmac.new(Token,data,hashlib.sha1).digest().encode('base64').rstrip() Token:即接口的key data:要加密的数据 PHP版: base64_encode(hash_hmac("SHA1",clientStr,Token , true)) C++版(Openssl): HMAC( EVP_sha1(), /*key data*/ strKey.data(), /*key len*/ strKey.size(), /*data */(unsigned char*) strRandom.data(), /*data len*/ strRandom.size(), digest, &digest_len)) Shell版: echo -n '3f88a95c532bea70' | openssl dgst -hmac '123' -sha1 -binary | base64
以上がPython の hashlib モジュールの詳細の詳細内容です。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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