Cryptage sécurisé à l'aide d'une clé symétrique
L'approche recommandée pour le cryptage sécurisé en Python utilise la recette Fernet de la bibliothèque de cryptographie. Il utilise le cryptage AES CBC avec HMAC pour la vérification de l'intégrité, protégeant ainsi efficacement les données contre la falsification et le décryptage non autorisé.
Cryptage et décryptage Fernet
<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>
Clé Fernet dérivée d'un mot de passe
Bien qu'il soit recommandé d'utiliser une clé générée aléatoirement pour des raisons de sécurité, vous pouvez également dériver une clé à partir d'un mot de passe si nécessaire?:
<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>
Obscurcissement des données
Pour les données non sensibles, pensez à utiliser base64 encodage au lieu du cryptage?:
<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>
Signature des données
Signer les données pour garantir l'intégrité à l'aide de 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>
Autres?: implémentations correctes de schémas non sécurisés
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>
Remarque?: AES ECB n'est pas recommandé pour un cryptage sécurisé.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

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La clé pour gérer l'authentification de l'API est de comprendre et d'utiliser correctement la méthode d'authentification. 1. Apikey est la méthode d'authentification la plus simple, généralement placée dans l'en-tête de demande ou les paramètres d'URL; 2. BasicAuth utilise le nom d'utilisateur et le mot de passe pour la transmission de codage Base64, qui convient aux systèmes internes; 3. OAuth2 doit d'abord obtenir le jeton via client_id et client_secret, puis apporter le Bearertoken dans l'en-tête de demande; 4. Afin de gérer l'expiration des jetons, la classe de gestion des jetons peut être encapsulée et rafra?chie automatiquement le jeton; En bref, la sélection de la méthode appropriée en fonction du document et le stockage en toute sécurité des informations clés sont la clé.

Assert est un outil d'affirmation utilisé dans Python pour le débogage et lance une affirmation d'établissement lorsque la condition n'est pas remplie. Sa syntaxe est affirmer la condition plus les informations d'erreur facultatives, qui conviennent à la vérification de la logique interne telle que la vérification des paramètres, la confirmation d'état, etc., mais ne peuvent pas être utilisées pour la sécurité ou la vérification des entrées des utilisateurs, et doit être utilisée en conjonction avec des informations d'invite claires. Il n'est disponible que pour le débogage auxiliaire au stade de développement plut?t que pour remplacer la manipulation des exceptions.

TypeHintsInpythonsolvetheproblebandofambigu?té et opposant à un montant de type de type parallèlement au développement de l'aménagement en fonction des types de type.

Une méthode courante pour parcourir deux listes simultanément dans Python consiste à utiliser la fonction zip (), qui appariera plusieurs listes dans l'ordre et sera la plus courte; Si la longueur de liste est incohérente, vous pouvez utiliser itertools.zip_langest () pour être le plus long et remplir les valeurs manquantes; Combiné avec enumerate (), vous pouvez obtenir l'index en même temps. 1.zip () est concis et pratique, adapté à l'itération des données appariées; 2.zip_langest () peut remplir la valeur par défaut lorsqu'il s'agit de longueurs incohérentes; 3. L'énumération (zip ()) peut obtenir des indices pendant la traversée, en répondant aux besoins d'une variété de scénarios complexes.

Inpython, itérateurslawjectsThatallowloopingthroughCollectionsbyImpleting __iter __ () et__Next __ (). 1) iteratorsworkVeatheitorat

Pour créer des API modernes et efficaces à l'aide de Python, FastAPI est recommandé; Il est basé sur des invites de type Python standard et peut générer automatiquement des documents, avec d'excellentes performances. Après avoir installé FastAPI et ASGI Server Uvicorn, vous pouvez écrire du code d'interface. En définissant les itinéraires, en écrivant des fonctions de traitement et en renvoyant des données, les API peuvent être rapidement construites. Fastapi prend en charge une variété de méthodes HTTP et fournit des systèmes de documentation SwaggerUI et Redoc générés automatiquement. Les paramètres d'URL peuvent être capturés via la définition du chemin, tandis que les paramètres de requête peuvent être implémentés en définissant des valeurs par défaut pour les paramètres de fonction. L'utilisation rationnelle des modèles pydantiques peut aider à améliorer l'efficacité du développement et la précision.

Pour tester l'API, vous devez utiliser la bibliothèque des demandes de Python. Les étapes consistent à installer la bibliothèque, à envoyer des demandes, à vérifier les réponses, à définir des délais d'attente et à réessayer. Tout d'abord, installez la bibliothèque via PiPinstallRequests; Utilisez ensuite les demandes.get () ou les demandes.Post () et d'autres méthodes pour envoyer des demandes GET ou POST; Vérifiez ensuite la réponse.status_code et la réponse.json () pour vous assurer que le résultat de retour est en conformité avec les attentes; Enfin, ajoutez des paramètres de délai d'expiration pour définir l'heure du délai d'expiration et combinez la bibliothèque de réessayer pour obtenir une nouvelle tentative automatique pour améliorer la stabilité.

Dans Python, les variables définies à l'intérieur d'une fonction sont des variables locales et ne sont valides que dans la fonction; Les variables globales sont définies à l'extérieur qui peuvent être lues n'importe où. 1. Les variables locales sont détruites lors de l'exécution de la fonction; 2. La fonction peut accéder aux variables globales mais ne peut pas être modifiée directement, donc le mot-clé global est requis; 3. Si vous souhaitez modifier les variables de fonction externes dans les fonctions imbriquées, vous devez utiliser le mot-clé non local; 4. Les variables avec le même nom ne se affectent pas dans différentes lunettes; 5. Global doit être déclaré lors de la modification des variables globales, sinon une erreur non liée à la dorsale sera augmentée. Comprendre ces règles permet d'éviter les bogues et d'écrire des fonctions plus fiables.
