hashlib加密模块

简介

何为加密

将明文数据处理成密文数据让人无法看懂
为什么加密

保证数据的安全
如何判断数据是否是加密的

一串没有规律的字符串(数字、字母、符号)
密文的长短有何讲究

密文越长表示使用的加密算法(数据的处理过程)越复杂
常见的加密算法有哪些

md5、base64、hmac、sha系列

hashlib使用流程

import hashlib

# 1.选择加密算法

md5 = hashlib.md5()

# 2.传入明文数据

md5.update(b'hello') # 只能接受bytes类型

# 3.获取加密密文

res = md5.hexdigest()

print(res)  # 5d41402abc4b2a76b9719d911017c592

hashilb加密模块使用说明

明文绑定密文

加密算法不变时，输入的明文一样，输出的密文也就一样

import hashlib

md5 = hashlib.md5()

md5.update(b'hello')

res = md5.hexdigest()

print(res)  # 5d41402abc4b2a76b9719d911017c592

md5_2 = hashlib.md5()

md5_2.update(b'hello')

res2 = md5_2.hexdigest()

print(res2)  # 5d41402abc4b2a76b9719d911017c592  # hello进行加密之后的密文是固定的

             # 5d41402abc4b2a76b9719d911017c592 = hello

md5_3 = hashlib.md5()

md5_3.update(b'hell')

print(md5_3.hexdigest())  # 4229d691b07b13341da53f17ab9f2416  # 修改了一个字母 结果完全不同 # 但是密文的长度相同

密文长度不变

相同的算法，最后得出的密文长度是一样的

import hashlib

md5 = hashlib.md5()

md5.update(b'hello world a is apple, are you ok?')

res = md5.hexdigest()

print(res)  # 5ba0f222d3f7cc4aa211a7195612f833  # 32位

md5_2 = hashlib.md5()

md5_2.update(b'a')

res2 = md5_2.hexdigest()

print(res2) # 0cc175b9c0f1b6a831c399e269772661   # 输入字符串长度不同 密文长度相同 32位

sha1 = hashlib.sha1()

sha1.update(b'a')

print(sha1.hexdigest())  # 86f7e437faa5a7fce15d1ddcb9eaeaea377667b8  40位

多次传入

一次性传和多次传是一样的只要拼接起来是相同的即可

import hashlib

md5 = hashlib.md5()

md5.update(b'hello~world~python~666')  # 一次性传可以

print(md5.hexdigest())  # af9a44cbf7784b1a58e23c0a40df2bbc

md5_2 = hashlib.md5()

md5_2.update(b'hello')  # 分多次传也可以

md5_2.update(b'~world')  # 分多次传也可以

md5_2.update(b'~python~666')  # 分多次传也可以

print(md5_2.hexdigest())  # af9a44cbf7784b1a58e23c0a40df2bbc  # 得出的密文是相同的

密文不可解密原因

加密的结果一般是不可以反解密的只能通过撞库的方法解密

md5不可逆的原因是因为它是一种散列函数，使用的是hash算法，在计算过程中原文的部分信息是丢失了的。也就是说，MD5的运算过程存在信息丢失。由于不知道运算过程中会有多少个进位在哪一步被丢弃，因而仅仅根据MD5的计算过程和得到的最终结果，是无法逆向计算出明文的。这才是MD5不可逆的真正原因。

既然md5无法逆运算，为什么网上还有很多声称可以解密md5的网站，其实这不是真正意义上的解密了。网上搜索到的md5解密网站是成千上万的md5原文和md5密文，放到了数据里，所谓的解密就是从数据库里查询有没有原文。

这种网站相当于md5的字典库，就是原文和密文的的对应表，数据量很庞大，上万亿级别，如果用户的密文正好在字典库里面，一查对应表就行。很多用户的密码都不够复杂，所以很容易被这种方式生成出来。一般网上这种md5解密网站能解密8位数左右的纯数字密码。密码太复杂的话，要根据这个网站的数据库和数据量而定。

加盐处理(salt)

普通加盐

在明文里面添加一些额外的干扰项

import hashlib

# 1.选择加密算法

md5 = hashlib.md5()

# 2.传入明文数据

md5.update('干扰项'.encode('utf8'))  # 传入事先设定好的干扰项

md5.update(b'hello python')  # 传入真正的明文数据

# 3.获取加密密文

res = md5.hexdigest()

print(res)  # 4078474b483814b00a9f28c86184981d

动态加盐

由于干扰项也有泄露的可能动态加盐就是使用动态变化的干扰项。

如：当前时间、用户名的一部分

import hashlib

import time

now_time = str(time.time()).encode('utf8') # 时间戳 转 bytes类型

md5 = hashlib.md5()

md5.update(now_time)  # 传入bytes类型的时间信息

md5.update(b'hello python')  # 传入真正的明文数据

print(md5.hexdigest())  # 13a7c50b2c696ac85a267475d6a55ebd

time.sleep(2)

now_time = str(time.time()).encode('utf8') # 时间戳 转 bytes类型

md5_2 = hashlib.md5()

md5_2.update(now_time)  # 传入bytes类型的时间信息

md5_2.update(b'hello python')  # 传入真正的明文数据

print(md5_2.hexdigest())  # f98174f8a27c4bdc05282fc968075eb6  # 由于加入时间戳作为干扰项,导致两次的密文不同

加密实际运用

用户密码加密

用户密码加密只存放密文只比对密文

import hashlib

password = b'123'

md5 = hashlib.md5()

md5.update(password)  # 传入bytes类型

db_data = md5.hexdigest()  # 保存密文到数据库

print(f'数据库内存放的密文：{db_data}')

# 服务端的数据库保存密文即可 下次输入密码时 直接比对密文

user_login = input('请输入密码>>').strip()  # 用户登录

user_login = user_login.encode('utf8')  # 转bytes类型

md5_2 = hashlib.md5()

md5_2.update(user_login)

user_encrypt_data = md5_2.hexdigest()

print(f'你的输入转换成密文:{user_encrypt_data}')

if user_encrypt_data == db_data:

    print('登录成功')

else:

    print('登录失败')

文件安全性校验

当你在网站上下载软件时，官方往往会给你提供一个md5密文，用于校验文件完整性。

背后其实做了这样一件事：

当你先下载好二进制数据时，先别急着打开软件，先把二进制数据用md5算法加密得到一串密文，拿这串密文和官网的密文进行比对，如果相同，那说明文件是安全的。如果修改了文件，会导致两次密文不一样，这样就可以防止下到被篡改，被加入病毒的文件。

文件内容一致性校验

可能文件名不同，但是文件内部的数据是一样的，有没有办法进行校验呢？

有没有发现有时候百度网盘上传的速度特别快有时特别慢这是什么原因呢?

百度网盘上传时先读取文件将文件内容加密生成一个密文然后去数据库找有没有相同的密文因为别的用户可能也传过相同的内容如果数据库有相同的密文此时百度网盘就会直接从自己的数据库将文件内容复制一份给你此时就不需要上传了所以表面上看就是你上传的特别快。

import hashlib

# 1.文件内容相同 但是文件名不同

with open('a.txt', 'w', encoding='utf8') as f:

    f.write('hellomiku')  # 写入数据

with open('b.txt', 'w', encoding='utf8') as f:

    f.write('hellomiku')  # 写入相同的数据

# 2.读出数据

with open('a.txt', 'r', encoding='utf8') as f:

    a_data = f.read().encode('utf8')

with open('b.txt', 'r', encoding='utf8') as f:

    b_data = f.read().encode('utf8')

# 3.生成密文

md5 = hashlib.md5()

md5.update(a_data)

a_md5_data = md5.hexdigest()

print(f'a文件内容加密结果：{a_md5_data}')

md5_2 = hashlib.md5()

md5_2.update(b_data)

b_md5_data = md5_2.hexdigest()

print(f'b文件内容加密结果：{b_md5_data}')

# 4.比较密文 校验内容一致性

if a_md5_data == b_md5_data:

    print('文件内容相同')

else:

    print('文件内容不相同')

大文件校验完整性

从文件二进制截取部分内容加密即可可以自行设定截取多少段数据一次截取数据的大小。这种方案会有偶然事件的发生。

比特流技术

比如x雷的下载，某个链接下载的人多，你的下载速度就越快。是因为很多视频提供厂商使用比特流技术，你可以从x雷下载文件，x雷也可以读取你电脑上的文件。当发现你电脑存在用户需要下载的文件，就会直接从你的电脑下载，每个用户既是使用者也是服务者。

subprocess模块

模拟操作系统终端执行命令并获取结果

import subprocess

res = subprocess.Popen(

    'ipconfig',  # 操作系统要执行的命令

    shell=True,  # 固定配置

    stdin=subprocess.PIPE,  # 输入命令

    stdout=subprocess.PIPE,  # 输出结果

)

print('正确结果', res.stdout.read().decode('gbk'))  # 获取操作系统执行命令之后的正确结果

print('错误结果', res.stderr)  # 获取操作系统执行命令之后的错误结果  # 没有就返回None

logging日志模块

日志简介

日志是有级别的只有warning及以上级别的日志才会在终端显示

日志是有从属的对象默认情况下日志属于root

1.如何理解日志

	简单的理解为是记录行为举止的操作(历史史官)

2.日志的级别

	五种级别

3.日志模块要求

	代码无需掌握 但是得会CV并稍作修改

import logging

# logging.debug('debug message')

# logging.info('info message')

# logging.warning('warning message')

# logging.error('error message')

# logging.critical('critical message')

file_handler = logging.FileHandler(filename='x1.log', mode='a', encoding='utf8',)

logging.basicConfig(

    format='%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s -%(module)s:  %(message)s',

    datefmt='%Y-%m-%d %H:%M:%S %p',

    handlers=[file_handler,],

    level=logging.ERROR

)

logging.error('你好')

logging使用流程

产生日志
过滤日志

基本不用因为在日志产生阶段就可以控制想要的日志内容
输出日志
日志格式

import logging

# 1.日志的产生(准备原材料)        logger对象

logger = logging.getLogger('购物车记录')

# 2.日志的过滤(剔除不良品)        filter对象>>>:可以忽略 不用使用

# 3.日志的产出(成品)             handler对象

hd1 = logging.FileHandler('a1.log', encoding='utf-8')  # 输出到文件中

hd2 = logging.FileHandler('a2.log', encoding='utf-8')  # 输出到文件中

hd3 = logging.StreamHandler()  # 输出到终端

# 4.日志的格式(包装)             format对象

fm1 = logging.Formatter(

        fmt='%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s -%(module)s:  %(message)s',

        datefmt='%Y-%m-%d %H:%M:%S %p',

)

fm2 = logging.Formatter(

        fmt='%(asctime)s - %(name)s:  %(message)s',

        datefmt='%Y-%m-%d',

)

# 5.给logger对象绑定handler对象

logger.addHandler(hd1)

logger.addHandler(hd2)

logger.addHandler(hd3)

# 6.给handler绑定formmate对象

hd1.setFormatter(fm1)

hd2.setFormatter(fm2)

hd3.setFormatter(fm1)

# 7.设置日志等级

logger.setLevel(10)  # debug

# 8.记录日志

logger.debug('写了半天')

日志配置参数

logging.basicConfig()函数中可通过具体参数来更改logging模块默认行为，可用参数有：

filename：用指定的文件名创建FiledHandler，这样日志会被存储在指定的文件中。

filemode：文件打开方式，在指定了filename时使用这个参数，默认值为“a”还可指定为“w”。

format：指定handler使用的日志显示格式。

datefmt：指定日期时间格式。

level：设置rootlogger（后边会讲解具体概念）的日志级别

stream：用指定的stream创建StreamHandler。可以指定输出到sys.stderr,sys.stdout或者文件(f=open(‘test.log’,’w’))，默认为sys.stderr。若同时列出了filename和stream两个参数，则stream参数会被忽略。

format参数中可能用到的格式化串：

%(name)s Logger的名字

%(levelno)s 数字形式的日志级别

%(levelname)s 文本形式的日志级别

%(pathname)s 调用日志输出函数的模块的完整路径名，可能没有

%(filename)s 调用日志输出函数的模块的文件名

%(module)s 调用日志输出函数的模块名

%(funcName)s 调用日志输出函数的函数名

%(lineno)d 调用日志输出函数的语句所在的代码行

%(created)f 当前时间，用UNIX标准的表示时间的浮 点数表示

%(relativeCreated)d 输出日志信息时的，自Logger创建以 来的毫秒数

%(asctime)s 字符串形式的当前时间。默认格式是 “2003-07-08 16:49:45,896”。逗号后面的是毫秒

%(thread)d 线程ID。可能没有

%(threadName)s 线程名。可能没有

%(process)d 进程ID。可能没有

%(message)s用户输出的消息

日志配置字典

import logging

import logging.config

# 定义日志输出格式 开始

standard_format = '[%(asctime)s][%(threadName)s:%(thread)d][task_id:%(name)s][%(filename)s:%(lineno)d]' \

                  '[%(levelname)s][%(message)s]'  # 其中name为getlogger指定的名字

simple_format = '[%(levelname)s][%(asctime)s][%(filename)s:%(lineno)d]%(message)s'

# 自定义文件路径

logfile_path = 'a3.log'

LOGGING_DIC = {

    'version': 1,

    'disable_existing_loggers': False,

    'formatters': {

        'standard': {

            'format': standard_format

        },

        'simple': {

            'format': simple_format

        },

    },

    'filters': {},  # 过滤日志

    'handlers': {

        # 打印到终端的日志

        'console': {

            'level': 'DEBUG',

            'class': 'logging.StreamHandler',  # 打印到屏幕

            'formatter': 'simple'

        },

        # 打印到文件的日志,收集info及以上的日志

        'default': {

            'level': 'DEBUG',

            'class': 'logging.handlers.RotatingFileHandler',  # 保存到文件

            'formatter': 'standard',

            'filename': logfile_path,  # 日志文件

            'maxBytes': 1024 * 1024 * 5,  # 日志大小 5M

            'backupCount': 5,

            'encoding': 'utf-8',  # 日志文件的编码，再也不用担心中文log乱码了

        },

    },

    'loggers': {

        # logging.getLogger(__name__)拿到的logger配置

        '': {

            'handlers': ['default', 'console'],  # 这里把上面定义的两个handler都加上，即log数据既写入文件又打印到屏幕

            'level': 'DEBUG',

            'propagate': True,  # 向上（更高level的logger）传递

        },  # 当键不存在的情况下 (key设为空字符串)默认都会使用该k:v配置

        # '购物车记录': {

        #     'handlers': ['default','console'],  # 这里把上面定义的两个handler都加上，即log数据既写入文件又打印到屏幕

        #     'level': 'WARNING',

        #     'propagate': True,  # 向上（更高level的logger）传递

        # },  # 当键不存在的情况下 (key设为空字符串)默认都会使用该k:v配置

    },

}

logging.config.dictConfig(LOGGING_DIC)  # 自动加载字典中的配置

# logger1 = logging.getLogger('购物车记录')

# logger1.warning('尊敬的VIP客户 晚上好 您又来啦')

# logger1 = logging.getLogger('注册记录')

# logger1.debug('jason注册成功')

logger1 = logging.getLogger('红浪漫顾客消费记录')

logger1.debug('慢男 猛男 骚男')

了解如何使用logging配置字典

import logging

import logging.config  # 这里是一个小bug 必须加这一行代码

# 1.定义日志输出格式

standard_format = '[%(asctime)s][%(threadName)s:%(thread)d][task_id:%(name)s][%(filename)s:%(lineno)d]' \

                  '[%(levelname)s][%(message)s]'  # 其中name为getlogger指定的名字  # 标准日志格式

simple_format = '[%(levelname)s][%(asctime)s][%(filename)s:%(lineno)d]%(message)s'  # 简易版日志格式

# 2.自定义文件路径

logfile_path = 'a3.log'  # 文件路径

LOGGING_DIC = {

    'version': 1,

    'disable_existing_loggers': False,

    'formatters': {

        'standard': {

            'format': standard_format  # 在上面

        },

        'simple': {

            'format': simple_format  # 在上面

        },

    },  # 对日志格式的设置 (标准格式 or 简易格式)

    'filters': {},  # 过滤日志 我们不用这个

    'handlers': {

        # 打印到终端的日志

        'console': {

            'level': 'DEBUG',

            'class': 'logging.StreamHandler',  # 打印到屏幕

            'formatter': 'simple'

        },

        # 打印到文件的日志

        'default': {

            'level': 'INFO',  # 收集info及以上的日志

            'class': 'logging.handlers.RotatingFileHandler',  # 保存到文件

            'formatter': 'standard',

            'filename': logfile_path,  # 日志文件路径 看上面

            'maxBytes': 1024 * 1024 * 5,  # 日志大小 5M  超过5M会新生成一个文件

            'backupCount': 5,  # 这个参数限制最多创建5个文件保存日志内容 如果继续超过5M 则会覆盖第1个文件

            'encoding': 'utf-8',  # 日志文件的编码，再也不用担心中文log乱码了

        },

    },  # hander对象的配置 如何——>打印到终端 如何——>打印到文件 (注意level)

    'loggers': {

        # 1. 当键不存在的情况下(key设为空字符串) ——> 所有logger对象 都会默认都会使用该配置

        '': {

            'handlers': ['default', 'console'],  # 这里把上面定义的两个handler都加上，即log数据既写入文件又打印到屏幕

            'level': 'DEBUG',  # 只有DEBUG及以上的日志会记载

            'propagate': True,  # 向上（更高level的logger）传递 如：购物车 logger的等级很低 那他的日志信息会向等级更高的root logger传递

        },

        # 2. 挨个配置日志对象logger

        # '购物车记录': {

        #     'handlers': ['default', 'console'],

        #     'level': 'WARNING',

        #     'propagate': True,

        # },  # 对logger购物车记录 进行配置 使他绑定两个hander 一个输出到终端 一个输出到文件 Warning以上的才会输出

        # '注册记录': {

        #     'handlers': ['default', 'console'],

        #     'level': 'WARNING',

        #     'propagate': True,

        # },

    },  # 日志对象的配置 如：购物车日志 注册日志 这些日志对应哪些handler 有两种配置方法！！

}  # 配置信息字典 会使用即可 有余力可以进行了解

logging.config.dictConfig(LOGGING_DIC)  # 自动加载字典中的配置(重要 这行代码要记住)

# 3.这上面全都是一些对logging模块的配置 下面是具体使用

# 4.创建三个不同的日志logger 但是这三个不同的日志都写入同一个文件

logger1 = logging.getLogger('购物车记录')

logger1.warning('尊敬的VIP客户 晚上好 您又来啦')

logger1 = logging.getLogger('注册记录')

logger1.warning('mike注册成功')

logger1 = logging.getLogger('红浪漫顾客消费记录')

logger1.debug('慢男 猛男 骚男')

整体框架

配置字典参数展示

配置字典formatters参数

配置字典handlers参数

ps:两种方法选择其一就好

轻量版配置字典即插即用

import os

import logging

import logging.config  # 必须加这一行代码

# 1.定义日志输出格式

standard_format = '[%(asctime)s][%(threadName)s:%(thread)d][task_id:%(name)s][%(filename)s:%(lineno)d]' \

                  '[%(levelname)s][%(message)s]'  # 其中name为getlogger指定的名字  # 标准日志格式

simple_format = '[%(levelname)s][%(asctime)s][%(filename)s:%(lineno)d]%(message)s'  # 简易版日志格式

# 2.自定义文件路径

logfile_path = os.path.dirname(__file__)  # 文件路径

LOGGING_DIC = {

    'version': 1,

    'disable_existing_loggers': False,

    'formatters': {

        'standard': {

            'format': standard_format

        },

        'simple': {

            'format': simple_format

        },

    },

    'filters': {},

    'handlers': {

        # 打印到终端的日志

        'console': {

            'level': 'WARNING',

            'class': 'logging.StreamHandler',

            'formatter': 'simple'

        },

        # 打印到文件的日志

        'default': {

            'level': 'DEBUG',

            'class': 'logging.handlers.RotatingFileHandler',

            'formatter': 'standard',

            'filename': logfile_path,  # 日志文件路径

            'maxBytes': 1024 * 1024 * 5,  # 日志大小 5M  超过5M会新生成一个文件

            'backupCount': 5,  # 创建文件数 超过会覆盖

            'encoding': 'utf-8',  # 日志文件的编码，再也不用担心中文log乱码了

        },

    },

    'loggers': {

        '': {

            'handlers': ['default', 'console'],

            'level': 'DEBUG',

            'propagate': True,

        },

    },

}

logging.config.dictConfig(LOGGING_DIC)  # 自动加载字典中的配置

ps: 以上配置字典设定了——> 既会打印日志到终端也会打印日志到文件

终端只打印warning及以上的文件内打印debug及以上的。

logging使用技巧

封装日志函数

封装：

使用：

巴特西

hashlib加密模块 subprocess模块 logging日志模块

hashlib加密模块

简介

hashlib使用流程

hashilb加密模块使用说明

明文绑定密文

密文长度不变

多次传入

密文不可解密原因

加盐处理(salt)

普通加盐

动态加盐

加密实际运用

用户密码加密

文件安全性校验

文件内容一致性校验

大文件校验完整性

比特流技术

subprocess模块

logging日志模块

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