Python でパスワードを使用した文字列の安全な暗號(hào)化と復(fù)號(hào)化
Python の暗號(hào)化ライブラリは、データの暗號(hào)化と復(fù)號(hào)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號(hào)化するには、堅(jiān)牢な暗號(hào)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(jī)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、複數(shù)の暗號(hào)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、暗號(hào)化されたデータを安全に保ちます。
Fernet のパスワード導(dǎo)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(dǎo)出関數(shù)を使用してパスワードとソルトから秘密キーを?qū)С訾工毪长趣蓼欷蓼埂?/p>
<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(dǎo)出された強(qiáng)力なキーを使用して暗號(hào)化プロセスに追加の保護(hù)層を追加することで、セキュリティが強(qiáng)化されます。
その他の暗號(hào)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 エンコードは暗號(hào)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(biāo)の場(chǎng)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(rèn)します。
AES-GCM 暗號(hào)化: AES-GCM は、ガロア/カウンター モード ブロック暗號(hào)化を使用して暗號(hào)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(jī)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號(hào)化および復(fù)號(hào)化する方法の詳細(xì)內(nèi)容です。詳細(xì)については、PHP 中國(guó)語(yǔ) Web サイトの他の関連記事を參照してください。
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pythonisidealfordataanalysisduetonumpyandpandas.1）numpyexcelsatnumericalcompitations withfast、多次元路面およびベクトル化された分離likenp.sqrt（）
動(dòng)的なプログラミング技術(shù)とは何ですか？また、Pythonでそれらを使用するにはどうすればよいですか？
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動(dòng)的プログラミング（DP）は、複雑な問(wèn)題をより単純なサブ問(wèn)題に分解し、結(jié)果を保存して繰り返し計(jì)算を回避することにより、ソリューションプロセスを最適化します。主な方法は2つあります。1。トップダウン（暗記）：?jiǎn)栴}を再帰的に分解し、キャッシュを使用して中間結(jié)果を保存します。 2。ボトムアップ（表）：基本的な狀況からソリューションを繰り返し構(gòu)築します。フィボナッチシーケンス、バックパッキングの問(wèn)題など、最大/最小値、最適なソリューション、または重複するサブ問(wèn)題が必要なシナリオに適しています。Pythonでは、デコレータまたはアレイを通じて実裝でき、再帰的な関係を特定し、ベンチマークの狀況を定義し、空間の複雑さを最適化することに注意する必要があります。
__iter__と__next__を使用してPythonにカスタムイテレーターを?qū)g裝するにはどうすればよいですか？
Jun 19, 2025 am 01:12 AM
カスタムイテレーターを?qū)g裝するには、クラス內(nèi)の__iter__および__next__メソッドを定義する必要があります。 __iter__メソッドは、ループなどの反復(fù)環(huán)境と互換性があるように、通常は自己の反復(fù)オブジェクト自體を返します。 __next__メソッドは、各反復(fù)の値を制御し、シーケンスの次の要素を返し、アイテムがもうない場(chǎng)合、停止例外をスローする必要があります。 statusステータスを正しく追跡する必要があり、無(wú)限のループを避けるために終了條件を設(shè)定する必要があります。 fileファイルラインフィルタリングなどの複雑なロジック、およびリソースクリーニングとメモリ管理に注意を払ってください。 simple単純なロジックについては、代わりにジェネレーター関數(shù)の収率を使用することを検討できますが、特定のシナリオに基づいて適切な方法を選択する必要があります。
Pythonプログラミング言語(yǔ)とそのエコシステムの新たな傾向または將來(lái)の方向性は何ですか？
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Pythonの將來(lái)の傾向には、パフォーマンスの最適化、より強(qiáng)力なタイププロンプト、代替ランタイムの増加、およびAI/MLフィールドの継続的な成長(zhǎng)が含まれます。第一に、CPYTHONは最適化を続け、スタートアップのより速い時(shí)間、機(jī)能通話の最適化、および提案された整數(shù)操作を通じてパフォーマンスを向上させ続けています。第二に、タイプのプロンプトは、コードセキュリティと開発エクスペリエンスを強(qiáng)化するために、言語(yǔ)とツールチェーンに深く統(tǒng)合されています。第三に、PyscriptやNuitkaなどの代替のランタイムは、新しい機(jī)能とパフォーマンスの利點(diǎn)を提供します。最後に、AIとデータサイエンスの分野は拡大し続けており、新興図書館はより効率的な開発と統(tǒng)合を促進(jìn)します。これらの傾向は、Pythonが常に技術(shù)の変化に適応し、その主要な位置を維持していることを示しています。
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Jun 20, 2025 am 12:56 AM
Pythonのソケットモジュールは、クライアントおよびサーバーアプリケーションの構(gòu)築に適した低レベルのネットワーク通信機(jī)能を提供するネットワークプログラミングの基礎(chǔ)です。基本的なTCPサーバーを設(shè)定するには、Socket.Socket（）を使用してオブジェクトを作成し、アドレスとポートをバインドし、.listen（）を呼び出して接続をリッスンし、.accept（）を介してクライアント接続を受け入れる必要があります。 TCPクライアントを構(gòu)築するには、ソケットオブジェクトを作成し、.connect（）を呼び出してサーバーに接続する必要があります。次に、.sendall（）を使用してデータと.recv（）を送信して応答を受信します。複數(shù)のクライアントを処理するには、1つを使用できます。スレッド：接続するたびに新しいスレッドを起動(dòng)します。 2。非同期I/O：たとえば、Asyncioライブラリは非ブロッキング通信を?qū)g現(xiàn)できます。注意すべきこと
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Pythonクラスの多型
Jul 05, 2025 am 02:58 AM
Pythonオブジェクト指向プログラミングのコアコンセプトであるPythonは、「1つのインターフェイス、複數(shù)の実裝」を指し、異なるタイプのオブジェクトの統(tǒng)一処理を可能にします。 1。多型は、メソッドの書き換えを通じて実裝されます。サブクラスは、親クラスの方法を再定義できます。たとえば、Animal ClassのSOCK（）方法は、犬と貓のサブクラスに異なる実裝を持っています。 2.多型の実用的な用途には、グラフィカルドローイングプログラムでdraw（）メソッドを均一に呼び出すなど、コード構(gòu)造を簡(jiǎn)素化し、スケーラビリティを向上させる、ゲーム開発における異なる文字の共通の動(dòng)作の処理などが含まれます。 3. Pythonの実裝多型を満たす必要があります：親クラスはメソッドを定義し、子クラスはメソッドを上書きしますが、同じ親クラスの継承は必要ありません。オブジェクトが同じ方法を?qū)g裝する限り、これは「アヒル型」と呼ばれます。 4.注意すべきことには、メンテナンスが含まれます
