用于加密相关的操作,3.x里代替了md5模块和sha模块,主要提供 SHA1, SHA224, SHA256, SHA384, SHA512 ,MD5 算法
import hashlib m = hashlib.md5() m.update(b"hello") print(m.hexdigest()) m.update(b"It's me") print(m.hexdigest()) m.update(b"It's been a long time since we spoken.") print(m.hexdigest()) m2 = hashlib.md5() m2.update(b"helloIt's me") print(m2.hexdigest()) # 输出 5d41402abc4b2a76b9719d911017c592 64f69d95135bc13d4827f871b37f780f 0c9a83e10aa2f9e9629be61146db9cc2 64f69d95135bc13d4827f871b37f780f #第二个和第四个 md5值是相同的,所以第二个加密的是 helloIt'sme
print
(m.digest())
#2进制格式hash
print
(
len
(m.hexdigest()))
#16进制格式hash
# ######## sha1 ######## hash = hashlib.sha1() hash.update('admin') print(hash.hexdigest()) # ######## sha256 ######## hash = hashlib.sha256() hash.update('admin') print(hash.hexdigest()) # ######## sha384 ######## hash = hashlib.sha384() hash.update('admin') print(hash.hexdigest()) # ######## sha512 ######## hash = hashlib.sha512() hash.update('admin') print(hash.hexdigest())
python 还有一个 hmac 模块,它内部对我们创建 key 和 内容 再进行处理然后再加密
散列消息鉴别码,简称HMAC,是一种基于消息鉴别码MAC(Message Authentication Code)的鉴别机制。使用HMAC时,消息通讯的双方,通过验证消息中加入的鉴别密钥K来鉴别消息的真伪;
一般用于网络通信中消息加密,前提是双方先要约定好key,就像接头暗号一样,然后消息发送把用key把消息加密,接收方用key + 消息明文再加密,拿加密后的值 跟 发送者的相对比是否相等,这样就能验证消息的真实性,及发送者的合法性了。
import hmac h = hmac.new("天王盖地虎".encode(encoding="utf-8"), "你是小松鼠".encode(encoding="utf-8")) print(h.digest()) print(h.hexdigest()) #输出 b'fx\xad\xdd\x9e\xd6\xddcQN\x82c\xcd\xd9\x80-' 6678addd9ed6dd63514e8263cdd9802d
以上是hashlib模块之加密的介绍的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

每天学习Python两个小时是否足够?这取决于你的目标和学习方法。1)制定清晰的学习计划,2)选择合适的学习资源和方法,3)动手实践和复习巩固,可以在这段时间内逐步掌握Python的基本知识和高级功能。

Python在Web开发中的关键应用包括使用Django和Flask框架、API开发、数据分析与可视化、机器学习与AI、以及性能优化。1.Django和Flask框架:Django适合快速开发复杂应用,Flask适用于小型或高度自定义项目。2.API开发:使用Flask或DjangoRESTFramework构建RESTfulAPI。3.数据分析与可视化:利用Python处理数据并通过Web界面展示。4.机器学习与AI:Python用于构建智能Web应用。5.性能优化:通过异步编程、缓存和代码优

Python在开发效率上优于C ,但C 在执行性能上更高。1.Python的简洁语法和丰富库提高开发效率。2.C 的编译型特性和硬件控制提升执行性能。选择时需根据项目需求权衡开发速度与执行效率。

Python在现实世界中的应用包括数据分析、Web开发、人工智能和自动化。1)在数据分析中,Python使用Pandas和Matplotlib处理和可视化数据。2)Web开发中,Django和Flask框架简化了Web应用的创建。3)人工智能领域,TensorFlow和PyTorch用于构建和训练模型。4)自动化方面,Python脚本可用于复制文件等任务。

Python在数据科学、Web开发和自动化脚本领域广泛应用。1)在数据科学中,Python通过NumPy、Pandas等库简化数据处理和分析。2)在Web开发中,Django和Flask框架使开发者能快速构建应用。3)在自动化脚本中,Python的简洁性和标准库使其成为理想选择。

Python的灵活性体现在多范式支持和动态类型系统,易用性则源于语法简洁和丰富的标准库。1.灵活性:支持面向对象、函数式和过程式编程,动态类型系统提高开发效率。2.易用性:语法接近自然语言,标准库涵盖广泛功能,简化开发过程。

Python因其简洁与强大而备受青睐,适用于从初学者到高级开发者的各种需求。其多功能性体现在:1)易学易用,语法简单;2)丰富的库和框架,如NumPy、Pandas等;3)跨平台支持,可在多种操作系统上运行;4)适合脚本和自动化任务,提升工作效率。

可以,在每天花费两个小时的时间内学会Python。1.制定合理的学习计划,2.选择合适的学习资源,3.通过实践巩固所学知识,这些步骤能帮助你在短时间内掌握Python。


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