Backend-Entwicklung
Python-Tutorial
Wie stellt man eine sichere Verschlüsselung in Python sicher?
Sichere Verschlüsselung mit symmetrischem Schlüssel
Der empfohlene Ansatz für sichere Verschlüsselung in Python ist die Verwendung des Fernet-Rezepts aus der Kryptographiebibliothek. Es verwendet AES-CBC-Verschlüsselung mit HMAC zur Integrit?tsüberprüfung und schützt so Daten wirksam vor Manipulation und unbefugter Entschlüsselung.
Fernet-Verschlüsselung und -Entschlüsselung
<code class="python">from cryptography.fernet import Fernet # Generate a secret key for encryption key = Fernet.generate_key() # Encode a message (plaintext) encoded_message = Fernet(key).encrypt(b"John Doe") # Decode the encrypted message (ciphertext) decoded_message = Fernet(key).decrypt(encoded_message) print(decoded_message.decode()) # Output: John Doe</code>
Passwortabgeleiteter Fernet-Schlüssel
W?hrend es aus Sicherheitsgründen empfohlen wird, einen zuf?llig generierten Schlüssel zu verwenden, k?nnen Sie bei Bedarf auch einen Schlüssel von einem Passwort ableiten:
<code class="python">from cryptography.fernet import Fernet
from cryptography.hazmat.primitives.kdf.pbkdf2 import PBKDF2HMAC
from cryptography.hazmat.backends import default_backend
from cryptography.hazmat.primitives import hashes
def derive_key(password):
kdf = PBKDF2HMAC(
algorithm=hashes.SHA256(),
length=32,
salt=secrets.token_bytes(16),
iterations=100_000,
backend=default_backend()
)
return b64e(kdf.derive(password.encode()))
# Generate a password using a key derivation function
key = derive_key(password)
# Encrypt and decrypt using the password-derived Fernet key
encoded_message = Fernet(key).encrypt(b"John Doe")
decoded_message = Fernet(key).decrypt(encoded_message)
print(decoded_message.decode()) # Output: John Doe</code>
Daten verschleiern
Für nicht sensible Daten sollten Sie die Verwendung von base64 in Betracht ziehen Kodierung statt Verschlüsselung:
<code class="python">from base64 import urlsafe_b64encode as b64e # Encode data encoded_data = b64e(b"Hello world!") # Decode data decoded_data = b64d(encoded_data) print(decoded_data) # Output: b'Hello world!'</code>
Signieren von Daten
Signieren von Daten zur Gew?hrleistung der Integrit?t mit HMAC:
<code class="python">import hmac
import hashlib
# Sign data using a secret key
key = secrets.token_bytes(32)
signature = hmac.new(key, b"Data to sign", hashlib.sha256).digest()
# Verify the signature
def verify(data, signature, key):
expected = hmac.new(key, data, hashlib.sha256).digest()
return hmac.compare_digest(expected, signature)
# Verify the signature using the same key
print(verify(b"Data to sign", signature, key)) # Output: True</code>
Sonstiges: Korrekte Implementierungen unsicherer Schemata
AES CFB:
<code class="python">import secrets
from base64 import urlsafe_b64encode as b64e, urlsafe_b64decode as b64d
from cryptography.hazmat.primitives.ciphers import Cipher, algorithms, modes
from cryptography.hazmat.backends import default_backend
backend = default_backend()
def aes_cfb_encrypt(message, key):
algorithm = algorithms.AES(key)
iv = secrets.token_bytes(algorithm.block_size // 8)
cipher = Cipher(algorithm, modes.CFB(iv), backend=backend)
encryptor = cipher.encryptor()
return b64e(iv + encryptor.update(message) + encryptor.finalize())
def aes_cfb_decrypt(ciphertext, key):
iv_ciphertext = b64d(ciphertext)
algorithm = algorithms.AES(key)
size = algorithm.block_size // 8
iv, encrypted = iv_ciphertext[:size], iv_ciphertext[size:]
cipher = Cipher(algorithm, modes.CFB(iv), backend=backend)
decryptor = cipher.decryptor()
return decryptor.update(encrypted) + decryptor.finalize()</code>
AES ECB:
<code class="python">from base64 import urlsafe_b64encode as b64e, urlsafe_b64decode as b64d
from cryptography.hazmat.primitives.ciphers import Cipher, algorithms, modes
from cryptography.hazmat.primitives import padding
from cryptography.hazmat.backends import default_backend
backend = default_backend()
def aes_ecb_encrypt(message, key):
cipher = Cipher(algorithms.AES(key), modes.ECB(), backend=backend)
encryptor = cipher.encryptor()
padder = padding.PKCS7(cipher.algorithm.block_size).padder()
padded_message = padder.update(message.encode()) + padder.finalize()
return b64e(encryptor.update(padded_message) + encryptor.finalize())
def aes_ecb_decrypt(ciphertext, key):
cipher = Cipher(algorithms.AES(key), modes.ECB(), backend=backend)
decryptor = cipher.decryptor()
unpadder = padding.PKCS7(cipher.algorithm.block_size).unpadder()
padded_message = decryptor.update(b64d(ciphertext)) + decryptor.finalize()
return unpadder.update(padded_message) + unpadder.finalize()</code>
Hinweis: AES ECB ist nicht empfohlen für sichere Verschlüsselung.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie stellt man eine sichere Verschlüsselung in Python sicher?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!
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Polymorphismus in Pythonklassen
Jul 05, 2025 am 02:58 AM
Der Polymorphismus ist ein Kernkonzept in der objektorientierten Programmierung von Python-Objekte und bezieht sich auf "eine Schnittstelle, mehrere Implementierungen" und erm?glicht eine einheitliche Verarbeitung verschiedener Arten von Objekten. 1. Polymorphismus wird durch Umschreiben durch Methode implementiert. Unterklassen k?nnen übergeordnete Klassenmethoden neu definieren. Zum Beispiel hat die Spoke () -Methode der Tierklasse unterschiedliche Implementierungen in Hunde- und Katzenunterklassen. 2. Die praktischen Verwendungen des Polymorphismus umfassen die Vereinfachung der Codestruktur und die Verbesserung der Skalierbarkeit, z. 3. Die Python -Implementierungspolymorphismus muss erfüllen: Die übergeordnete Klasse definiert eine Methode, und die untergeordnete Klasse überschreibt die Methode, erfordert jedoch keine Vererbung derselben übergeordneten Klasse. Solange das Objekt dieselbe Methode implementiert, wird dies als "Ententyp" bezeichnet. 4. Zu beachten ist die Wartung
Erkl?ren Sie Python -Generatoren und Iteratoren.
Jul 05, 2025 am 02:55 AM
Iteratoren sind Objekte, die __iter __ () und __next __ () Methoden implementieren. Der Generator ist eine vereinfachte Version von Iteratoren, die diese Methoden automatisch über das Keyword für Rendite implementiert. 1. Der Iterator gibt jedes Mal, wenn er als n?chstes anruft, ein Element zurück und wirft eine Ausnahme in der Stopperation aus, wenn es keine Elemente mehr gibt. 2. Der Generator verwendet Funktionsdefinition, um Daten auf Bedarf zu generieren, Speicher zu speichern und unendliche Sequenzen zu unterstützen. 3. Verwenden Sie Iteratoren, wenn Sie vorhandene S?tze verarbeiten, und verwenden Sie einen Generator, wenn Sie dynamisch Big Data oder faule Bewertung generieren, z. B. das Laden von Zeilen nach Zeile beim Lesen gro?er Dateien. Hinweis: Iterbare Objekte wie Listen sind keine Iteratoren. Sie müssen nach dem Erreichen des Iterators nach seinem Ende nachgebaut werden, und der Generator kann ihn nur einmal durchqueren.
Wie man mit der API -Authentifizierung in Python umgeht
Jul 13, 2025 am 02:22 AM
Der Schlüssel zum Umgang mit der API -Authentifizierung besteht darin, die Authentifizierungsmethode korrekt zu verstehen und zu verwenden. 1. Apikey ist die einfachste Authentifizierungsmethode, die normalerweise in den Anforderungsheader- oder URL -Parametern platziert ist. 2. BasicAuth verwendet Benutzername und Kennwort für die Basis64 -Codierungsübertragung, die für interne Systeme geeignet ist. 3.. OAuth2 muss das Token zuerst über Client_id und Client_secret erhalten und dann das BearerToken in den Anforderungsheader bringen. V. Kurz gesagt, die Auswahl der entsprechenden Methode gem?? dem Dokument und das sichere Speichern der Schlüsselinformationen ist der Schlüssel.
Erkl?ren Sie Python -Behauptungen.
Jul 07, 2025 am 12:14 AM
Assert ist ein Inssertion -Tool, das in Python zum Debuggen verwendet wird, und wirft einen Assertionerror aus, wenn der Zustand nicht erfüllt ist. Die Syntax ist eine geltende Bedingung sowie optionale Fehlerinformationen, die für die interne Logiküberprüfung geeignet sind, z. B. Parameterprüfung, Statusbest?tigung usw., k?nnen jedoch nicht für die Sicherheits- oder Benutzereingabeprüfung verwendet werden und sollten in Verbindung mit klaren Eingabeaufforderungen verwendet werden. Es ist nur zum Hilfsdebuggen in der Entwicklungsphase verfügbar, anstatt die Ausnahmebehandlung zu ersetzen.
Was sind Python -Typ -Hinweise?
Jul 07, 2025 am 02:55 AM
TypHintsinpythonsolvetheProblemofAmbiguityAndpotentialbugsindynamicalpedCodeByAllowingDevelopstospecifyexpectypes
Wie man über zwei Listen gleichzeitig python iteriert
Jul 09, 2025 am 01:13 AM
Eine gemeinsame Methode, um zwei Listen gleichzeitig in Python zu durchqueren, besteht darin, die Funktion ZIP () zu verwenden, die mehrere Listen in der Reihenfolge und die kürzeste ist. Wenn die Listenl?nge inkonsistent ist, k?nnen Sie iTertools.zip_longest () verwenden, um die l?ngste zu sein und die fehlenden Werte auszufüllen. In Kombination mit Enumerate () k?nnen Sie den Index gleichzeitig erhalten. 1.zip () ist pr?gnant und praktisch, geeignet für die Iteration gepaarte Daten; 2.zip_longest () kann den Standardwert beim Umgang mit inkonsistenten L?ngen einfüllen. 3.Enumerate (ZIP ()) kann w?hrend des Durchlaufens Indizes erhalten und die Bedürfnisse einer Vielzahl komplexer Szenarien erfüllen.
Was sind Python -Iteratoren?
Jul 08, 2025 am 02:56 AM
INPYTHON, ITERATORATORSAROBJECTSHATALWOULOUPING ThroughCollections Byimplementing__iter __ () und __Next __ (). 1) IteratorsworkviATheiterProtocol, verwendete __iter __ () toreturn thiteratorand__Next __ () torethentexteemtemuntemuntilstoperationSaised.2) und
Python Fastapi Tutorial
Jul 12, 2025 am 02:42 AM
Um moderne und effiziente APIs mit Python zu schaffen, wird Fastapi empfohlen. Es basiert auf Eingabeaufforderungen an Standardpython -Typ und kann automatisch Dokumente mit ausgezeichneter Leistung generieren. Nach der Installation von Fastapi und ASGI Server Uvicorn k?nnen Sie Schnittstellencode schreiben. Durch das Definieren von Routen, das Schreiben von Verarbeitungsfunktionen und die Rückgabe von Daten kann schnell APIs erstellt werden. Fastapi unterstützt eine Vielzahl von HTTP -Methoden und bietet automatisch generierte Swaggerui- und Redoc -Dokumentationssysteme. URL -Parameter k?nnen durch Pfaddefinition erfasst werden, w?hrend Abfrageparameter durch Einstellen von Standardwerten für Funktionsparameter implementiert werden k?nnen. Der rationale Einsatz pydantischer Modelle kann dazu beitragen, die Entwicklungseffizienz und Genauigkeit zu verbessern.
