使用Python的金鑰導出函數
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在先前的文章中,我們學習如何使用Python進行對稱資料加密。最後一個例子是關於將使用者提供的密碼直接轉換為加密金鑰的。雖然它有效,但這並不是推薦的做法。今天,您將學習推薦的方法,即金鑰衍生函數。
金鑰派生函數
下面您可以找到如何在Python中使用PBKDF2HMAC金鑰衍生函數的擴充範例:
# 导入Base64编码的实用程序 import base64 # 导入Fernet from cryptography.fernet import Fernet from cryptography.hazmat.primitives.kdf.pbkdf2 import PBKDF2HMAC from cryptography.hazmat.primitives import hashes # 导入getpass用于安全输入读取 from getpass import getpass # 读取纯文本密码 plain_text_password: str = getpass(prompt='密码:') # 将密码转换为字节 password_bytes = plain_text_password.encode('utf-8') # 演示的一些salt值,在实践中使用安全的随机值 salt = b'\x00' * 16 # 使用PBKDF2HMAC从密码派生安全密钥 kdf = PBKDF2HMAC( algorithm=hashes.SHA256(), length=32, salt=salt, iterations=100000 ) # 使用Base64编码派生的密钥 key = base64.urlsafe_b64encode(kdf.derive(password_bytes)) # 使用派生的密钥创建一个Fernet实例 fernet = Fernet(key) # 要加密的数据 data = b'一些秘密数据' # 加密数据 encrypted_data = fernet.encrypt(data) # 解密数据 decrypted_data = fernet.decrypt(encrypted_data) # 打印解密后的数据 print(f"解密文本:{decrypted_data.decode()}")
透過這種方式建立的金鑰不僅更安全,而且不再需要純文字密碼恰好為32位元組長。
初學者須知: 請記住,salt對於解密資料是必須的!
以上是使用Python的金鑰導出函數的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

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Python更易學且易用,C 則更強大但複雜。 1.Python語法簡潔,適合初學者,動態類型和自動內存管理使其易用,但可能導致運行時錯誤。 2.C 提供低級控制和高級特性,適合高性能應用,但學習門檻高,需手動管理內存和類型安全。

每天學習Python兩個小時是否足夠?這取決於你的目標和學習方法。 1)制定清晰的學習計劃,2)選擇合適的學習資源和方法,3)動手實踐和復習鞏固,可以在這段時間內逐步掌握Python的基本知識和高級功能。

Python在開發效率上優於C ,但C 在執行性能上更高。 1.Python的簡潔語法和豐富庫提高開發效率。 2.C 的編譯型特性和硬件控制提升執行性能。選擇時需根據項目需求權衡開發速度與執行效率。

Python和C 各有優勢,選擇應基於項目需求。 1)Python適合快速開發和數據處理,因其簡潔語法和動態類型。 2)C 適用於高性能和系統編程,因其靜態類型和手動內存管理。

pythonlistsarepartofthestAndArdLibrary,herilearRaysarenot.listsarebuilt-In,多功能,和Rused ForStoringCollections,而EasaraySaraySaraySaraysaraySaraySaraysaraySaraysarrayModuleandleandleandlesscommonlyusedDduetolimitedFunctionalityFunctionalityFunctionality。

Python在自動化、腳本編寫和任務管理中表現出色。 1)自動化:通過標準庫如os、shutil實現文件備份。 2)腳本編寫:使用psutil庫監控系統資源。 3)任務管理:利用schedule庫調度任務。 Python的易用性和豐富庫支持使其在這些領域中成為首選工具。

Python在科學計算中的應用包括數據分析、機器學習、數值模擬和可視化。 1.Numpy提供高效的多維數組和數學函數。 2.SciPy擴展Numpy功能,提供優化和線性代數工具。 3.Pandas用於數據處理和分析。 4.Matplotlib用於生成各種圖表和可視化結果。

Python在Web開發中的關鍵應用包括使用Django和Flask框架、API開發、數據分析與可視化、機器學習與AI、以及性能優化。 1.Django和Flask框架:Django適合快速開發複雜應用,Flask適用於小型或高度自定義項目。 2.API開發:使用Flask或DjangoRESTFramework構建RESTfulAPI。 3.數據分析與可視化:利用Python處理數據並通過Web界面展示。 4.機器學習與AI:Python用於構建智能Web應用。 5.性能優化:通過異步編程、緩存和代碼優
