5.8 hashlib模块
hashlib模块简介:此模块有人称为摘要算法,也叫做加密算法,或者是哈希算法,散列算法等等,主要用于密码得加密、文件一致性校验
加密方式有:MD5、sha1、sha25、sha512数字越大,加密的方法越复杂,安全性越高,但是效率就会越慢。
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普通加密
import hashlib md5 = hashlib.md5() md5.update('123456'.encode('utf-8')) # 必须是bytes类型才能够进行加密 print(md5.hexdigest()) # 计算结果如下: 'e10adc3949ba59abbe56e057f20f883e'
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加盐加密
简介:什么叫加盐?加盐这个词儿来自于国外,外国人起名字我认为很随意,这个名字来源于烧烤,俗称BBQ。我们烧烤的时候,一般在快熟的时候,都会给肉串上面撒盐,增加味道,那么这个撒盐的工序,外国人认为比较复杂,所以就将比较复杂的加密方式称之为加盐。
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固定盐
ret = hashlib.md5('xx教育'.encode('utf-8')) # xx教育就是固定的盐 ret.update('a'.encode('utf-8')) print(ret.hexdigest())
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动态加盐
username = '宝元666' ret = hashlib.md5(username[::2].encode('utf-8')) # 针对于每个账户,每个账户的盐都不一样 ret.update('a'.encode('utf-8')) print(ret.hexdigest())
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文件的一致性校验:hashlib模块除了可以用于密码加密之外,还有一个常用的功能,那就是文件的一致性校验。
#如果文件过大,全部读取出来直接就会撑爆内存的,所以我们要分段读取 import hashlib # 直接 update md5obj = hashlib.md5() md5obj.update('宝元 is a old driver'.encode('utf-8')) print(md5obj.hexdigest()) # da525c66739e6baa8729332f8bae8e0f # 分段update md5obj = hashlib.md5() md5obj.update('宝元 '.encode('utf-8')) md5obj.update('is '.encode('utf-8')) md5obj.update('a '.encode('utf-8')) md5obj.update('old '.encode('utf-8')) md5obj.update('driver'.encode('utf-8')) print(md5obj.hexdigest()) # da525c66739e6baa8729332f8bae8e0f # 结果相同
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高大上版文件校验
#校验Pyhton解释器的Md5值是否相同 import hashlib def file_check(file_path): with open(file_path,mode='rb') as f1: sha256 = hashlib.md5() while 1: content = f1.read(1024) if content: sha256.update(content) else: return sha256.hexdigest() print(file_check('python-3.6.6-amd64.exe'))
5.9 collections模块
简介:在内置数据类型(dict、list、set、tuple)的基础上,collections模块还提供了几个额外的数据类型:Counter、deque、defaultdict、namedtuple和OrderedDict等。
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namedtuple: 生成可以使用名字来访问元素内容的tuple
#一个点的二维坐标就可以表示成: p = (1, 2) #但是,看到(1, 2),很难看出这个tuple是用来表示一个坐标的。 from collections import namedtuple Point = namedtuple('Point', ['x', 'y']) p = Point(1, 2) print(p) #结果为:Point(x=1, y=2)
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deque: 双端队列,可以快速的从另外一侧追加和推出对象
#使用list存储数据时,按索引访问元素很快,但是插入和删除元素就很慢了,因为list是线性存储,数据量大的时候,插入和删除效率很低。 #deque是为了高效实现插入和删除操作的双向列表,适合用于队列和栈: from collections import deque q = deque(['a', 'b', 'c']) q.append('x') q.appendleft('y') q deque(['y', 'a', 'b', 'c', 'x']) #deque除了实现list的append()和pop()外,还支持appendleft()和popleft(),这样就可以非常高效地往头部添加或删除元素。
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Counter: 计数器,主要用来计数
#Counter类的目的是用来跟踪值出现的次数。它是一个无序的容器类型,以字典的键值对形式存储,其中元素作为key,其计数作为value。计数值可以是任意的Interger(包括0和负数)。Counter类和其他语言的bags或multisets很相似。 c = Counter('abcdeabcdabcaba') print c 输出:Counter({'a': 5, 'b': 4, 'c': 3, 'd': 2, 'e': 1})
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OrderedDict: 有序字典
#使用dict时,Key是无序的。在对dict做迭代时,我们无法确定Key的顺序。 #如果要保持Key的顺序,可以用OrderedDict: from collections import OrderedDict d = dict([('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)]) # 另一种定义字典的方式 print(d) # 结果: {'a': 1, 'c': 3, 'b': 2} od = OrderedDict([('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)]) print(od) # 结果: OrderedDict([('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)])
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defaultdict: 带有默认值的字典
#有如下值集合 [11,22,33,44,55,66,77,88,99,90...],将所有大于 66 的值保存至字典的第一个key中,将小于 66 的值保存至第二个key的值中。 #即: {'k1': 大于66 , 'k2': 小于66} li = [11,22,33,44,55,77,88,99,90] result = {} for row in li: if row > 66: if 'key1' not in result: result['key1'] = [] result['key1'].append(row) else: if 'key2' not in result: result['key2'] = [] result['key2'].append(row) print(result) from collections import defaultdict values = [11, 22, 33,44,55,66,77,88,99,90] my_dict = defaultdict(list) for value in values: if value>66: my_dict['k1'].append(value) else: my_dict['k2'].append(value) #使用dict时,如果引用的Key不存在,就会抛出KeyError。如果希望key不存在时,返回一个默认值,就可以用defaultdict: from collections import defaultdict dd = defaultdict(lambda: 'N/A') dd['key1'] = 'abc' # key1存在 print(dd['key1']) dd['key2'] # key2不存在,返回默认值 print(dd['key2'])