Python による対称データ暗号化
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Python で対称暗号化を実行する最も簡単な方法の 1 つは、暗号化モジュールの Fernet アルゴリズムを使用することです。コマンドでインストールしてみましょう:
pip install cryptography
暗号化モジュールが利用可能になったので、最初の暗号化スクリプトを作成しましょう:
# import Fernet from cryptography.fernet import Fernet # Generate a key key = Fernet.generate_key() # Create a Fernet instance providing the generated key fernet = Fernet(key) # Encrypt the data data = b'Some secret data' encrypted_data = fernet.encrypt(data) # Decrypt the data decrypted_data = fernet.decrypt(encrypted_data) print(f"Decrypted text: {decrypted_data.decode()}")
初心者向けの注意: キーはデータの暗号化と復号化の両方で必要となるため、毎回新しいキーを生成することはできません。データを暗号化した後、キーを保存する必要がありますが、キーはデータを復号化できるものであるため、安全な方法で保存することを忘れないでください。
上記の例で生成されたキーは、ランダムなバイトで構成されています。このようなキーは非常に安全ですが、多くの場合、暗号化をパスワード ベースにする必要があります。パスワードとは、人間が容易に理解でき、ユーザーによって入力として動的に提供されるフレーズを意味します。以下に、入力としてユーザーからパスワードを取得する方法と、それを暗号化キーに変換する方法を示す Python コードを示します。
# import utility for Base64 encoding import base64 # import Fernet from cryptography.fernet import Fernet # import getpass for secure input reading from getpass import getpass # read plain text password plain_text_password: str = getpass(prompt='Password: ') # Fernet requires 32 byte key, so the password also must have 32 characters if len(plain_text_password) != 32: raise RuntimeError(f'Password length must be equal 32!') # Encode plain text password to ASCII bytes password_ascii: bytes = plain_text_password.encode('ascii') # Fernet requires key to be url-safe base64-encoded key: bytes = base64.urlsafe_b64encode(password_ascii) # Create a Fernet instance providing the generated key fernet = Fernet(key) # Encrypt the data data = b'Some secret data' encrypted_data = fernet.encrypt(data) # Decrypt the data decrypted_data = fernet.decrypt(encrypted_data) print(f"Decrypted text: {decrypted_data.decode()}")
上級者向けのメモ: この pikoTutorial は対称暗号化に Fernet を使用する方法に焦点を当てているため、暗号化キーの作成が簡素化されます。実際には、ユーザーが提供したパスワードから暗号化キーを作成する必要がある場合は、PBKDF2HMAC のようなキー導出関数を使用する必要があります。
以上がPython による対称データ暗号化の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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Pythonは、データサイエンス、Web開発、自動化タスクに適していますが、Cはシステムプログラミング、ゲーム開発、組み込みシステムに適しています。 Pythonは、そのシンプルさと強力なエコシステムで知られていますが、Cは高性能および基礎となる制御機能で知られています。

PythonはゲームとGUI開発に優れています。 1)ゲーム開発は、2Dゲームの作成に適した図面、オーディオ、その他の機能を提供し、Pygameを使用します。 2)GUI開発は、TKINTERまたはPYQTを選択できます。 TKINTERはシンプルで使いやすく、PYQTは豊富な機能を備えており、専門能力開発に適しています。

Pythonは学習と使用が簡単ですが、Cはより強力ですが複雑です。 1。Python構文は簡潔で初心者に適しています。動的なタイピングと自動メモリ管理により、使いやすくなりますが、ランタイムエラーを引き起こす可能性があります。 2.Cは、高性能アプリケーションに適した低レベルの制御と高度な機能を提供しますが、学習しきい値が高く、手動メモリとタイプの安全管理が必要です。

限られた時間でPythonの学習効率を最大化するには、PythonのDateTime、時間、およびスケジュールモジュールを使用できます。 1. DateTimeモジュールは、学習時間を記録および計画するために使用されます。 2。時間モジュールは、勉強と休息の時間を設定するのに役立ちます。 3.スケジュールモジュールは、毎週の学習タスクを自動的に配置します。

Pythonは開発効率でCよりも優れていますが、Cは実行パフォーマンスが高くなっています。 1。Pythonの簡潔な構文とリッチライブラリは、開発効率を向上させます。 2.Cのコンピレーションタイプの特性とハードウェア制御により、実行パフォーマンスが向上します。選択を行うときは、プロジェクトのニーズに基づいて開発速度と実行効率を比較検討する必要があります。

PythonListSarePartOfThestAndardarenot.liestareBuilting-in、versatile、forStoringCollectionsのpythonlistarepart。

Pythonは、自動化、スクリプト、およびタスク管理に優れています。 1)自動化:OSやShutilなどの標準ライブラリを介してファイルバックアップが実現されます。 2)スクリプトの書き込み:Psutilライブラリを使用してシステムリソースを監視します。 3)タスク管理:スケジュールライブラリを使用してタスクをスケジュールします。 Pythonの使いやすさと豊富なライブラリサポートにより、これらの分野で優先ツールになります。

Pythonを1日2時間学ぶだけで十分ですか?それはあなたの目標と学習方法に依存します。 1)明確な学習計画を策定し、2)適切な学習リソースと方法を選択します。3)実践的な実践とレビューとレビューと統合を練習および統合し、統合すると、この期間中にPythonの基本的な知識と高度な機能を徐々に習得できます。
