一、前言
PHP5.5提供了许多新特性及Api函数,其中之一就是Password Hashing API(创建和校验哈希密码)。
它包含4个函数:password_get_info()、password_hash()、password_needs_rehash()、password_verify()。
在PHP5.5之前,我们对于密码的加密可能更多的是采用md5或sha1之类的加密方式(没人像CSDN那样存明文吧。。),如:
echo md5("123456"); //输出: e10adc3949ba59abbe56e057f20f883e
但是简单的md5加密很容易通过字典的方式进行破解,随便找个md5解密的网站就能获取原始密码。
二、Password Hashing API
php5.5提供的Password Hashing API就能很好的解决这些问题。
我们先来看password_hash()函数:
它有三个参数:密码、哈希算法、选项。前两项为必须的。
让我们使用password_hash()简单的创建一个哈希密码:
$hash = password_hash($pwd, PASSWORD_DEFAULT);
echo $hash;
上例输出结果类似:$2y$10$4kAu4FNGuolmRmSSHgKEMe3DbG5pm3diikFkiAKNh.Sf1tPbB4uo2
并且刷新页面该哈希值也会不断的变化。
哈希值创建完毕,我们可以用password_verify()来校验密码是否和哈希值匹配:
它接收2个参数:密码和哈希值,并返回布尔值。检查之前生成的哈希值是否和密码匹配:
echo "密码正确";
} else {
echo "密码错误";
}
基本上使用以上这2个函数就能安全的创建和校验hash密码了,还有另外2个API函数:
password_needs_rehash() //检查一个hash值是否是使用特定算法及选项创建的
三、点评
虽然通过password_hash()创建的哈希密码更加安全,但是却降低了互操作性。
如我们使用md5方式,在php中用标准的MD5加密,很容易通过其他语言来校验,如node.js:
if(hash == "e10adc3949ba59abbe56e057f20f883e") console.log('密码正确');
而使用password_hash()加密的哈希值基本只能通过PHP的password_verify来校验。
这2种方法各有优劣,是使用md5(或sha1等)+salt(干扰字符串)的方式还是使用password_hash()大家根据具体情况取舍把。

PHP在现代编程中仍然是一个强大且广泛使用的工具,尤其在web开发领域。1)PHP易用且与数据库集成无缝,是许多开发者的首选。2)它支持动态内容生成和面向对象编程,适合快速创建和维护网站。3)PHP的性能可以通过缓存和优化数据库查询来提升,其广泛的社区和丰富生态系统使其在当今技术栈中仍具重要地位。

在PHP中,弱引用是通过WeakReference类实现的,不会阻止垃圾回收器回收对象。弱引用适用于缓存系统和事件监听器等场景,需注意其不能保证对象存活,且垃圾回收可能延迟。

\_\_invoke方法允许对象像函数一样被调用。1.定义\_\_invoke方法使对象可被调用。2.使用$obj(...)语法时,PHP会执行\_\_invoke方法。3.适用于日志记录和计算器等场景,提高代码灵活性和可读性。

Fibers在PHP8.1中引入,提升了并发处理能力。1)Fibers是一种轻量级的并发模型,类似于协程。2)它们允许开发者手动控制任务的执行流,适合处理I/O密集型任务。3)使用Fibers可以编写更高效、响应性更强的代码。

PHP社区提供了丰富的资源和支持,帮助开发者成长。1)资源包括官方文档、教程、博客和开源项目如Laravel和Symfony。2)支持可以通过StackOverflow、Reddit和Slack频道获得。3)开发动态可以通过关注RFC了解。4)融入社区可以通过积极参与、贡献代码和学习分享来实现。

PHP和Python各有优势,选择应基于项目需求。1.PHP适合web开发,语法简单,执行效率高。2.Python适用于数据科学和机器学习,语法简洁,库丰富。

PHP不是在消亡,而是在不断适应和进化。1)PHP从1994年起经历多次版本迭代,适应新技术趋势。2)目前广泛应用于电子商务、内容管理系统等领域。3)PHP8引入JIT编译器等功能,提升性能和现代化。4)使用OPcache和遵循PSR-12标准可优化性能和代码质量。

PHP的未来将通过适应新技术趋势和引入创新特性来实现:1)适应云计算、容器化和微服务架构,支持Docker和Kubernetes;2)引入JIT编译器和枚举类型,提升性能和数据处理效率;3)持续优化性能和推广最佳实践。


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