Penggunaan perpustakaan penyulitan Python adalah seperti berikut: 1. Penyulitan simetri disyorkan untuk menggunakan modul Fernet di perpustakaan kriptografi. Kuncinya dihasilkan oleh penjana_key () dan data disulitkan dan disahsulit dengan enkripsi ()/decrypt (); 2. Perpustakaan Hashlib boleh digunakan untuk pengiraan hash, dan algoritma SHA256 lebih disukai dan nilai hash diperoleh melalui hexdigest (). Berhati -hati untuk mengelakkan MD5 dan SHA1; 3. Penyulitan asimetrik boleh menggunakan fungsi RSA kriptografi untuk menghasilkan pasangan utama melalui penjana_private_key (), dan menyulitkan dengan kunci awam dan swasta. Perhatikan bahawa skim pengisian seperti OAEP mesti digunakan dan hanya sesuai untuk menyulitkan kandungan pendek. Kekunci mesti disimpan dengan betul semasa digunakan untuk memastikan keselamatan penghantaran dan mengikuti amalan penyulitan standard untuk meningkatkan keselamatan.
Bagaimana cara menggunakan perpustakaan penyulitan python? Sebenarnya, ia tidak sukar, tetapi anda perlu memberi perhatian kepada beberapa perkara utama.

Python mempunyai beberapa perpustakaan penyulitan yang biasa digunakan, seperti cryptography
, PyCrypto
(tidak lagi dikekalkan), hashlib
, hmac
, dan lain -lain di antara mereka, cryptography
kini disyorkan secara rasmi perpustakaan penyulitan moden , dengan fungsi yang komprehensif dan keselamatan yang tinggi. Berikut ini bermula dengan beberapa senario penggunaan biasa dan ceramah tentang cara menggunakan perpustakaan ini untuk melakukan operasi penyulitan asas.
Bagaimana cara menggunakan kriptografi untuk melakukan penyulitan simetri?
Penyulitan simetri merujuk kepada kunci yang sama yang digunakan untuk penyulitan dan penyahsulitan. Algoritma biasa adalah AES (standard penyulitan lanjutan).

Dalam cryptography
, adalah disyorkan untuk menggunakan modul Fernet untuk mencapai penyulitan simetri mudah. Ia merangkumi AES-CBC dan HMAC, yang mudah dan selamat digunakan.
Kod sampel adalah seperti berikut:

dari kriptografi.fernet import fernet # Menjana kunci = fernet.generate_key () cipher = fernet (kekunci) # Menyulitkan token = cipher.encrypt (b "mesej rahsia!") cetak (token) # output sama: Gaaaaabl ... # Decrypt plain_text = cipher.decrypt (token) cetak (plain_text.decode ()) # output: Mesej rahsia!
Beberapa perkara yang perlu diperhatikan:
- Kunci mesti diselamatkan dengan betul dan tidak boleh didedahkan;
- Fernet menggunakan pengekodan Base64 URL Secara lalai, jadi tidak ada masalah ketika menghantar;
- Jika anda ingin mengawal kunci sendiri, anda boleh menggunakan
base64.urlsafe_b64encode()
untuk membina kunci yang memenuhi keperluan.
Bagaimana cara menggunakan hashlib untuk pengiraan hash?
Fungsi hash sering digunakan untuk menjana cap jari data atau penyimpanan kata laluan. hashlib
di Perpustakaan Standard Python menyokong pelbagai algoritma seperti MD5, SHA1, SHA256, dll.
Sebagai contoh, menghasilkan hash SHA256 dari rentetan:
Import Hashlib data = "hello dunia" .encode () sha256_hash = hashlib.sha256 (data) .HexDigest () Cetak (sha256_hash)
Senario aplikasi termasuk:
- Jangan simpan kata laluan pengguna secara langsung dalam teks biasa, tetapi nilai hash selepas menambah garam;
- Apabila mengesahkan integriti fail, anda boleh membandingkan nilai hash;
- Nota: MD5 dan SHA1 telah terbukti tidak selamat, dan disyorkan untuk menggunakan SHA256 atau SHA3 terlebih dahulu.
Bagaimana untuk melakukan penyulitan asimetrik? Contoh RSA
Penyulitan asimetrik menggunakan penyulitan utama awam dan penyahsulitan utama swasta. Biasanya digunakan dalam tandatangan digital, HTTP dan senario lain. cryptography
menyokong generasi, penyulitan dan tandatangan RSA.
Contoh menghasilkan pasangan kunci RSA:
dari cryptography.hazmat.primitives.asymmetric Import RSA dari cryptography.hazmat.Primitives Import Serialization # Menjana private_key = rsa.generate_private_key (public_exponent = 65537, key_size = 2048) public_key = private_key.public_key () # Serialize Key Private PEM_PRIVATE = private_key.private_bytes ( pengekodan = bersiri.encoding.pem, Format = Serialization.PrivateFormat.TraditionalOpensSl, penyulitan_algorithm = berseri.noEncryption () ) # Serialize Key Public PEM_Public = public_key.public_bytes ( pengekodan = bersiri.encoding.pem, Format = Serialization.PublicFormat.SubjectPublickeyInfo )
Dalam amalan, sila ambil perhatian:
- Kekunci peribadi mestilah sulit;
- Sebelum penyulitan, mengisi pemprosesan (seperti OAEP), jika tidak, ia akan mudah retak;
- Penyulitan asimetrik tidak sesuai untuk fail besar, dan biasanya hanya kandungan pendek seperti "kekunci sesi" yang disulitkan.
Pada dasarnya itu sahaja. Penyulitan nampaknya rumit, tetapi sebenarnya, selagi anda memilih alat yang betul dan ikuti proses standard, banyak masalah dapat dielakkan. Perpustakaan seperti cryptography
yang mempunyai penyelenggaraan aktif lebih dipercayai untuk digunakan.
Atas ialah kandungan terperinci Penggunaan Perpustakaan Kriptografi Python. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Kunci untuk menangani pengesahan API adalah untuk memahami dan menggunakan kaedah pengesahan dengan betul. 1. Apikey adalah kaedah pengesahan yang paling mudah, biasanya diletakkan dalam tajuk permintaan atau parameter URL; 2. BasicAuth menggunakan nama pengguna dan kata laluan untuk penghantaran pengekodan Base64, yang sesuai untuk sistem dalaman; 3. OAuth2 perlu mendapatkan token terlebih dahulu melalui client_id dan client_secret, dan kemudian bawa bearertoken dalam header permintaan; 4. Untuk menangani tamat tempoh token, kelas pengurusan token boleh dikemas dan secara automatik menyegarkan token; Singkatnya, memilih kaedah yang sesuai mengikut dokumen dan menyimpan maklumat utama adalah kunci.

Kaedah yang sama untuk melintasi dua senarai secara serentak dalam Python adalah menggunakan fungsi zip (), yang akan memasangkan beberapa senarai dalam rangka dan menjadi yang paling singkat; Jika panjang senarai tidak konsisten, anda boleh menggunakan itertools.zip_longest () untuk menjadi yang paling lama dan mengisi nilai yang hilang; Digabungkan dengan penghitungan (), anda boleh mendapatkan indeks pada masa yang sama. 1.Zip () adalah ringkas dan praktikal, sesuai untuk lelaran data berpasangan; 2.zip_longest () boleh mengisi nilai lalai apabila berurusan dengan panjang yang tidak konsisten; 3.enumerate (zip ()) boleh mendapatkan indeks semasa traversal, memenuhi keperluan pelbagai senario kompleks.

Inpython, iteratorsareObjectsThatallowLoopingthroughCollectionsByImplementing__iter __ () dan__Next __ ()

Untuk mewujudkan API moden dan cekap menggunakan Python, FastAPI disyorkan; Ia berdasarkan kepada jenis python standard yang diminta dan secara automatik dapat menghasilkan dokumen, dengan prestasi yang sangat baik. Selepas memasang FastAPI dan Asgi Server UVicorn, anda boleh menulis kod antara muka. Dengan menentukan laluan, menulis fungsi pemprosesan, dan data yang kembali, API boleh dibina dengan cepat. FastAPI menyokong pelbagai kaedah HTTP dan menyediakan sistem dokumentasi Swaggersui dan Redoc yang dihasilkan secara automatik. Parameter URL boleh ditangkap melalui definisi laluan, manakala parameter pertanyaan boleh dilaksanakan dengan menetapkan nilai lalai untuk parameter fungsi. Penggunaan rasional model Pydantic dapat membantu meningkatkan kecekapan dan ketepatan pembangunan.

Untuk menguji API, anda perlu menggunakan Perpustakaan Permintaan Python. Langkah -langkahnya adalah untuk memasang perpustakaan, menghantar permintaan, mengesahkan respons, menetapkan masa dan cuba semula. Pertama, pasang perpustakaan melalui PipinstallRequests; kemudian gunakan permintaan.get () atau requests.post () dan kaedah lain untuk menghantar permintaan GET atau pos; Kemudian semak respons.status_code dan response.json () untuk memastikan hasil pulangan mematuhi jangkaan; Akhirnya, tambah parameter tamat masa untuk menetapkan masa tamat, dan menggabungkan perpustakaan semula untuk mencapai percubaan automatik untuk meningkatkan kestabilan.

Dalam Python, pembolehubah yang ditakrifkan di dalam fungsi adalah pembolehubah tempatan dan hanya sah dalam fungsi; Ditakrifkan secara luaran adalah pembolehubah global yang boleh dibaca di mana sahaja. 1. Pembolehubah tempatan dimusnahkan kerana fungsi dilaksanakan; 2. Fungsi ini boleh mengakses pembolehubah global tetapi tidak dapat diubahsuai secara langsung, jadi kata kunci global diperlukan; 3. Jika anda ingin mengubah suai pembolehubah fungsi luar dalam fungsi bersarang, anda perlu menggunakan kata kunci nonlocal; 4. Pembolehubah dengan nama yang sama tidak mempengaruhi satu sama lain dalam skop yang berbeza; 5. Global mesti diisytiharkan apabila mengubah suai pembolehubah global, jika tidak, kesilapan unboundlocalerror akan dibangkitkan. Memahami peraturan ini membantu mengelakkan pepijat dan menulis lebih banyak fungsi yang boleh dipercayai.

Ya, anda boleh menghuraikan jadual HTML menggunakan python dan panda. Pertama, gunakan fungsi pandas.read_html () untuk mengekstrak jadual, yang boleh menghuraikan elemen HTML dalam laman web atau rentetan ke dalam senarai dataframe; Kemudian, jika jadual tidak mempunyai tajuk lajur yang jelas, ia boleh ditetapkan dengan menentukan parameter header atau menetapkan secara manual atribut. Untuk halaman yang kompleks, anda boleh menggabungkan Perpustakaan Permintaan untuk mendapatkan kandungan HTML atau menggunakan BeautifulSoup untuk mencari jadual tertentu; Perhatikan perangkap biasa seperti rendering JavaScript, masalah pengekodan, dan pengiktirafan pelbagai meja.

Cara untuk mengakses objek JSON bersarang di Python adalah untuk menjelaskan struktur dan kemudian lapisan indeks dengan lapisan. Pertama, sahkan hubungan hierarki JSON, seperti kamus kamus bersarang atau senarai; Kemudian gunakan kunci kamus dan indeks senarai untuk mengakses lapisan mengikut lapisan, seperti data "butiran" ["zip"] untuk mendapatkan pengekodan zip, data "butiran" [0] untuk mendapatkan hobi pertama; Untuk mengelakkan keyError dan indexError, nilai lalai boleh ditetapkan oleh kaedah .get (), atau fungsi enkapsulasi Safe_get boleh digunakan untuk mencapai akses yang selamat; Untuk struktur yang kompleks, cari rekursif atau gunakan perpustakaan pihak ketiga seperti JMespath untuk mengendalikan.
