Python学习笔记:常用内建模块4:hmac
前言
最近在学习深度学习,已经跑出了几个模型,但Pyhton的基础不够扎实,因此,开始补习Python了,大家都推荐廖雪峰的课程,因此,开始了学习,但光学有没有用,还要和大家讨论一下,因此,写下这些帖子,廖雪峰的课程连接在这里:廖雪峰
Python的相关介绍,以及它的历史故事和运行机制,可以参见这篇:python介绍
Python的安装可以参见这篇:Python安装
Python的运行模式以及输入输出可以参见这篇:Python IO
Python的基础概念介绍,可以参见这篇:Python 基础
Python字符串和编码的介绍,可以参见这篇:Python字符串与编码
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Python进程和线程(承):Python进程和线程承
Python进程和线程(转):Python进程和线程转
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Python正则表达式:Python正则表达式
Python学习笔记:常用内建模块1:Python学习笔记:常用内建模块1
Python学习笔记:常用内建模块2:Python学习笔记:常用内建模块2
Python学习笔记:常用内建模块3:Python学习笔记:常用内建模块3
目录
- 前言
- 目录
- hmac
- 小结
- itertools
- cycle()
- repeat()
- chain()
- groupby()
- 小结
hmac
通过哈希算法,我们可以验证一段数据是否有效,方法就是对比该数据的哈希值,例如,判断用户口令是否正确,我们用保存在数据库中的password_md5对比计算md5(password)的结果,如果一致,用户输入的口令就是正确的。
为了防止黑客通过彩虹表根据哈希值反推原始口令,在计算哈希的时候,不能仅针对原始输入计算,需要增加一个salt来使得相同的输入也能得到不同的哈希,这样,大大增加了黑客破解的难度。
如果salt是我们自己随机生成的,通常我们计算MD5时采用md5(message + salt)。但实际上,把salt看做一个“口令”,加salt的哈希就是:计算一段message的哈希时,根据不通口令计算出不同的哈希。要验证哈希值,必须同时提供正确的口令。
这实际上就是Hmac算法:Keyed-Hashing for Message Authentication。它通过一个标准算法,在计算哈希的过程中,把key混入计算过程中。
和我们自定义的加salt算法不同,Hmac算法针对所有哈希算法都通用,无论是MD5还是SHA-1。采用Hmac替代我们自己的salt算法,可以使程序算法更标准化,也更安全。
Python自带的hmac模块实现了标准的Hmac算法。我们来看看如何使用hmac实现带key的哈希。
我们首先需要准备待计算的原始消息message,随机key,哈希算法,这里采用MD5,使用hmac的代码如下:
>>> import hmac
>>> message = b'Hello, world!'
>>> key = b'secret'
>>> h = hmac.new(key, message, digestmod='MD5')
>>> # 如果消息很长,可以多次调用h.update(msg)
>>> h.hexdigest()
'fa4ee7d173f2d97ee79022d1a7355bcf'
可见使用hmac和普通hash算法非常类似。hmac输出的长度和原始哈希算法的长度一致。需要注意传入的key和message都是bytes类型,str类型需要首先编码为bytes。
小结
Python内置的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。
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。
首先,我们看看itertools提供的几个“无限”迭代器:
>>> import itertools
>>> natuals = itertools.count(1)
>>> for n in natuals:
... print(n)
...
1
2
3
...
因为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。
cycle()
cycle()会把传入的一个序列无限重复下去:
>>> import itertools
>>> cs = itertools.cycle('ABC') # 注意字符串也是序列的一种
>>> for c in cs:
... print(c)
...
'A'
'B'
'C'
'A'
'B'
'C'
...
同样停不下来。
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:
>>> ns = itertools.repeat('A', 3)
>>> for n in ns:
... print(n)
...
A
A
A
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:
>>> natuals = itertools.count(1)
>>> ns = itertools.takewhile(lambda x: x <= 10, natuals)
>>> list(ns)
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]itertools提供的几个迭代器操作函数更加有用:
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:
>>> for c in itertools.chain('ABC', 'XYZ'):
... print(c)
# 迭代效果:'A' 'B' 'C' 'X' 'Y' 'Z'
groupby()
groupby()把迭代器中相邻的重复元素挑出来放在一起:
>>> for key, group in itertools.groupby('AAABBBCCAAA'):
... print(key, list(group))
...
A ['A', 'A', 'A']
B ['B', 'B', 'B']
C ['C', 'C']
A ['A', 'A', 'A']
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’和’a’都返回相同的key:
>>> for key, group in itertools.groupby('AaaBBbcCAAa', lambda c: c.upper()):
... print(key, list(group))
...
A ['A', 'a', 'a']
B ['B', 'B', 'b']
C ['c', 'C']
A ['A', 'A', 'a']
大小写不影响的验证码。
小结
itertools模块提供的全部是处理迭代功能的函数,它们的返回值不是list,而是Iterator,只有用for循环迭代的时候才真正计算。
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