Python 3 ：时间戳与时间的转换及数据脱敏的介绍

一、介绍

1、时间戳

时间戳是指格林威治时间1970年01月01日00时00分00秒(北京时间1970年01月01日08时00分00秒)起至现在的总秒数。
之前写过的博文里有介绍过 必须了解的一些IT知识

时间戳的存在实际是一种数据脱敏，在做数据分析时，有关时间的数据常常会使用时间戳，而且还伴随着数据迁移来进行数据脱敏

2、数据脱敏

2.1定义

数据脱敏(Data Masking),又称数据漂白、数据去隐私化或数据变形。百度百科定义为：数据脱敏，指对某些敏感信息通过脱敏规则进行数据的变形，实现敏感隐私数据的可靠保护。这样，就可以在开发、测试和其它非生产环境以及外包环境中安全地使用脱敏后的真实数据集。

2.2敏感数据

简单地说，数据脱敏是对敏感数据的一种保护，可简单理解为数据马赛克

敏感数据，又称隐私数据，常见的敏感数据有: 姓名、身份证号码、地址、电话号码、银行账号、邮箱地址、所属城市、邮编、密码类 ( 如账户查询密码、取款密码、登录密码等 )、组织机构名称、营业执照号码、银行帐号、交易日期、交易金额等。

例如火车票中会对身份证号等进行数据脱敏，外卖单等都会对姓名和电话号进行数据脱敏，生活中有许多这样的例子

2.3数据规则

脱敏规则，一般的脱敏规则分类为可恢复与不可恢复两类。

• 可恢复类，指脱敏后的数据可以通过一定的方式，恢复成原来的敏感数据，此类脱敏规则主要指各类加解密算法规则。可简单理解为可逆加密。
• 不可恢复类，指脱敏后的数据被脱敏的部分使用任何方式都不能恢复出。一般可分为替换算法和生成算法两大类。替换算法即将需要脱敏的部分使用定义好的字符或字符串替换，生成类算法则更复杂一些，要求脱敏后的数据符合逻辑规则，即是“看起来很真实的假数据”。可理解为不可逆加密。

二、时间戳与时间相互转换

1、时间转换为时间戳

#将时间转换成时间戳

import time

dt = "2018-03-26 09:30:25"

timeArray = time.strptime(dt, "%Y-%m-%d %H:%M:%S")  #转换时间数组

timestamp = time.mktime(timeArray)                  #转换成时间戳

print(timestamp)

2、时间戳转换为时间

#将时间戳转换成时间
import time

timestamp = 1522027825.0

time_local = time.localtime(timestamp)

dt = time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S",time_local)  #转换成新的时间格式 2018-03-26 09:30:25

print(dt)

参考

大数据平台数据脱敏介绍
胡玉洋《数据脱敏——什么是数据脱敏》