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Python学习之旅(二十七)

程序员文章站 2022-06-11 11:08:16
Python基础知识(26):常用内建模块(Ⅱ) 1、hashlib Python的hashlib提供了常见的摘要算法,如MD5,SHA1等 摘要算法又称哈希算法、散列算法。 (1)它通过一个函数,把任意长度的数据转换为一个长度固定的数据串(通常用16进制的字符串表示) (2)摘要算法就是通过摘要函 ......

python基础知识(26):常用内建模块(ⅱ)

1、hashlib

python的hashlib提供了常见的摘要算法,如md5,sha1等

摘要算法又称哈希算法、散列算法。

(1)它通过一个函数,把任意长度的数据转换为一个长度固定的数据串(通常用16进制的字符串表示)

(2)摘要算法就是通过摘要函数f()对任意长度的数据data计算出固定长度的摘要digest,目的是为了发现原始数据是否被人篡改过

md5

md5是最常见的摘要算法,速度很快,生成结果是固定的128 bit字节,通常用一个32位的16进制字符串表示

import hashlib
md5 = hashlib.md5()
md5.update('how to use md5 in python hashlib'.encode('utf-8'))
print(md5.hexdigest())

结果:
8b6e4d30c576051f3ca4be97e8314d15

sha1

import hashlib
sha1 = hashlib.sha1()
sha1.update('how to use sha1 in python hashlib'.encode('utf-8'))
print(sha1.hexdigest())

结果:
8a4dbc942c7ff059115b56645ab484c4188bd5ce

sha1的结果是160 bit字节,通常用一个40位的16进制字符串表示

比sha1更安全的算法是sha256和sha512,不过越安全的算法不仅越慢,而且摘要长度更长

摘要算法的应用

用户登录网站的用户名和口令都存储数据库,口令使用摘要算法进行加密

当用户登录时,首先计算用户输入的明文口令的md5,然后和数据库存储的md5对比,如果一致,说明口令输入正确,如果不一致,口令肯定错误

要确保存储的用户口令不是那些已经被计算出来的常用口令的md5,这一方法通过对原始口令加一个复杂字符串来实现,俗称“加盐

经过salt处理的md5口令,只要salt不被黑客知道,即使用户输入简单口令,也很难通过md5反推明文口令

设计一个验证用户登录的函数,根据用户输入的口令是否正确

import hashlib
db = {
    'michael': 'e10adc3949ba59abbe56e057f20f883e',
    'bob': '878ef96e86145580c38c87f0410ad153',
    'alice': '99b1c2188db85afee403b1536010c2c9'
}
def calc_md5(password):
    md5 = hashlib.md5()
    md5.update(password.encode('utf-8'))
    return md5.hexdigest()
def login(user, password):
    md5 = calc_md5(password)
    if user in db and md5 in db.get(user):
        print('welcome')
    else:
        print('incorrect username or password')

login('michael', '123456')
login('bob', 'abc999')
login('alice', 'alice2008')
login('michael', '1234567')
login('bob', '123456')
login('alice', 'alice2008')

结果:
welcome
welcome
welcome
incorrect username or password
incorrect username or password
incorrect username or password

 

hmac是密钥相关的哈希运算消息认证码,hmac运算利用哈希算法,以一个密钥和一个消息为输入,生成一个消息摘要作为输出

python自带的hmac模块实现了标准的hmac算法,它利用一个key对message计算“杂凑”后的hash,使用hmac算法比标准hash算法更安全,因为针对相同的message,不同的key会产生不同的hash

import hmac
message = b'hello,world!'
key = b'secret'
h = hmac.new(key, message, digestmod='md5')
print(h.hexdigest())

结果:
21db988f124ebc9fade5492afb9df52d

3、itertools

python的内建模块itertools提供了非常有用的用于操作迭代对象的函数

(1)count

count()会创建一个无限的迭代器,所以上述代码会打印出自然数序列,根本停不下来,只能按ctrl+c退出

import itertools
natuals = itertools.count(1)
for i in natuals:
    print(i)

(2)cycle

cycle()会把传入的一个序列无限重复下去

import itertools
cs = itertools.cycle('abc')
for i in cs:
    print(i)

(3)repeat

repeat()负责把一个元素无限重复下去,不过如果提供第二个参数就可以限定重复次数

import itertools
ns = itertools.repeat('a', 3)
for i in ns:
    print(i)

结果:
a
a
a

(4)takewhile

无限序列只有在for迭代时才会无限地迭代下去,如果只是创建了一个迭代对象,它不会事先把无限个元素生成出来,事实上也不可能在内存中创建无限多个元素

无限序列虽然可以无限迭代下去,但是通常我们会通过takewhile()等函数根据条件判断来截取出一个有限的序列

import itertools
natuals = itertools.count(1)
ns = itertools.takewhile(lambda x:x<=10, natuals)
for i in ns:
    print(i)

结果:
1
...
10

(5)chain

chain()可以把一组迭代对象串联起来,形成一个更大的迭代器

import itertools
for c in itertools.chain('abc','123'):
    print(c)

结果:
a
b
c
1
2
3

(6)groupby

groupby()把迭代器中相邻的重复元素挑出来放在一起

实际上挑选规则是通过函数完成的,只要作用于函数的两个元素返回的值相等,这两个元素就被认为是在一组的,而函数返回值作为组的key

如果我们要忽略大小写分组,就可以让元素'a''a'都返回相同的key

import itertools
for key,group in itertools.groupby('monent'):
    print(key,list(group))

for key,group in itertools.groupby('aaaaabbbbbccc', lambda c:c.upper()):
    print(key,list(group))

结果:
m ['m']
o ['o']
n ['n']
e ['e']
n ['n']
t ['t']
a ['a', 'a', 'a', 'a', 'a']
b ['b', 'b', 'b', 'b', 'b']
c ['c', 'c', 'c']

4、contextlib

在python中,读写文件这样的资源要特别注意,必须在使用完毕后正确关闭它们。正确关闭文件资源的一个方法是使用try...finally

try...finally非常繁琐,使用python的with语句更加方便

#try..finally...
try:
    f = open('/path/to/file', 'r')
    f.read()
finally:
    if f:
        f.close()

#with
with open('/path/to/file', 'r') as f:
    f.read()

实现上下文管理是通过__enter____exit__这两个方法实现的,任何对象只要正确实现了上下文管理,就可以用于with语句

@contextmanager

编写__enter____exit__仍然很繁琐,因此python的标准库contextlib提供了更简单的写法

@closing

如果一个对象没有实现上下文,我们就不能把它用于with语句。这个时候,可以用closing()来把该对象变为上下文对象