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UUID: 通用唯一标识符 ( Universally Unique Identifier ), 对于所有的UUID它可以保证在空间和时间上的唯一性. 它是通过MAC地址, 时间戳, 命名空间, 随机数, 伪随机数来保证生成ID的唯一性, 有着固定的大小( 128 bit ). 它的唯一性和一致性特点使得可以无需注册过程就能够产生一个新的UUID. UUID可以被用作多种用途, 既可以用来短时间内标记一个对象, 也可以可靠的辨别网络中的持久性对象.
为什么要使用UUID?
很多应用场景需要一个id, 但是又不要求这个id 有具体的意义, 仅仅用来标识一个对象. 常见的例子有数据库表的id 字段. 另一个例子是前端的各种UI库, 因为它们通常需要动态创建各种UI元素, 这些元素需要唯一的id , 这时候就需要使用UUID了.
python的uuid模块提供UUID类和函数uuid1()
, uuid3()
, uuid4()
, uuid5()
来生成1, 3, 4, 5各个版本的UUID ( 需要注意的是: python中没有uuid2()
这个函数). 对uuid模块中最常用的几个函数总结如下:
1. uuid.uuid1([node[, clock_seq]])
: 基于时间戳
使用主机ID, 序列号, 和当前时间来生成UUID, 可保证全球范围的唯一性. 但由于使用该方法生成的UUID中包含有主机的网络地址, 因此可能危及隐私. 该函数有两个参数, 如果 node 参数未指定, 系统将会自动调用 getnode()
函数来获取主机的硬件地址. 如果 clock_seq
参数未指定系统会使用一个随机产生的14位序列号来代替.
2. uuid.uuid3(namespace, name)
: 基于名字的MD5散列值
通过计算命名空间和名字的MD5散列值来生成UUID, 可以保证同一命名空间中不同名字的唯一性和不同命名空间的唯一性, 但同一命名空间的同一名字生成的UUID相同.
4. uuid.uuid4()
: 基于随机数
通过随机数来生成UUID. 使用的是伪随机数有一定的重复概率.
5. uuid.uuid5(namespace, name)
: 基于名字的SHA-1散列值
通过计算命名空间和名字的SHA-1散列值来生成UUID, 算法与 uuid.uuid3() 相同.
复制代码
>>> import uuid
>>> # make a UUID based on the host ID and current time
>>> uuid.uuid1()
UUID('a8098c1a-f86e-11da-bd1a-00112444be1e')
>>> # make a UUID using an MD5 hash of a namespace UUID and a name
>>> uuid.uuid3(uuid.NAMESPACE_DNS, 'python.org')
UUID('6fa459ea-ee8a-3ca4-894e-db77e160355e')
>>> # make a random UUID
>>> uuid.uuid4()
UUID('16fd2706-8baf-433b-82eb-8c7fada847da')
>>> # make a UUID using a SHA-1 hash of a namespace UUID and a name
>>> uuid.uuid5(uuid.NAMESPACE_DNS, 'python.org')
UUID('886313e1-3b8a-5372-9b90-0c9aee199e5d')
>>> # make a UUID from a string of hex digits (braces and hyphens ignored)
>>> x = uuid.UUID('{00010203-0405-0607-0809-0a0b0c0d0e0f}')
>>> # convert a UUID to a string of hex digits in standard form
>>> str(x)
'00010203-0405-0607-0809-0a0b0c0d0e0f'
>>> # get the raw 16 bytes of the UUID
>>> x.bytes
'\x00\x01\x02\x03\x04\x05\x06\x07\x08\t\n\x0b\x0c\r\x0e\x0f'
>>> # make a UUID from a 16-byte string
>>> uuid.UUID(bytes=x.bytes)
UUID('00010203-0405-0607-0809-0a0b0c0d0e0f')
Python的hashlib提供了常见的摘要算法,如MD5,SHA1等等。
以下内容为python2.x的语法。(注)
摘要算法又称哈希算法、散列算法。它通过一个函数,把任意长度的数据转换为一个长度固定的数据串(通常用16进制的字符串表示)。
举个例子,你写了一篇文章,内容是一个字符串'how to use python hashlib - by Michael'
,并附上这篇文章的摘要是'2d73d4f15c0db7f5ecb321b6a65e5d6d'
。如果有人篡改了你的文章,并发表为'how to use python hashlib - by Bob'
,你可以一下子指出Bob篡改了你的文章,因为根据'how to use python hashlib - by Bob'
计算出的摘要不同于原始文章的摘要。
可见,摘要算法就是通过摘要函数f()
对任意长度的数据data
计算出固定长度的摘要digest
,目的是为了发现原始数据是否被人篡改过。
摘要算法之所以能指出数据是否被篡改过,就是因为摘要函数是一个单向函数,计算f(data)
很容易,但通过digest
反推data
却非常困难。而且,对原始数据做一个bit
的修改,都会导致计算出的摘要完全不同。
我们以常见的摘要算法MD5为例,计算出一个字符串的MD5值:
import hashlib
md5 = hashlib.md5()
md5.update('how to use md5 in python hashlib?')
print md5.hexdigest()
计算结果如下:
d26a53750bc40b38b65a520292f69306
如果数据量很大,可以分块多次调用update()
,最后计算的结果是一样的:
md5 = hashlib.md5()
md5.update('how to use md5 in ')
md5.update('python hashlib?')
print md5.hexdigest()
试试改动一个字母,看看计算的结果是否完全不同。
MD5是最常见的摘要算法,速度很快,生成结果是固定的128 bit字节,通常用一个32位的16进制字符串表示。
另一种常见的摘要算法是SHA1,调用SHA1和调用MD5完全类似:
import hashlib
sha1 = hashlib.sha1()
sha1.update('how to use sha1 in ')
sha1.update('python hashlib?')
print sha1.hexdigest()
SHA1的结果是160 bit字节,通常用一个40位的16进制字符串表示。
比SHA1更安全的算法是
SHA256
和SHA512
,不过越安全的算法越慢,而且摘要长度更长。
有没有可能两个不同的数据通过某个摘要算法得到了相同的摘要?完全有可能,因为任何摘要算法都是把无限多的数据集合映射到一个有限的集合中。这种情况称为碰撞,比如Bob试图根据你的摘要反推出一篇文章'how to learn hashlib in python - by Bob'
,并且这篇文章的摘要恰好和你的文章完全一致,这种情况也并非不可能出现,但是非常非常困难。
摘要算法能应用到什么地方?举个常用例子:
任何允许用户登录的网站都会存储用户登录的用户名和口令。如何存储用户名和口令呢?方法是存到数据库表中:
name | password
--------+----------
michael | 123456
bob | abc999
0alice | alice2008
如果以明文保存用户口令,如果数据库泄露,所有用户的口令就落入黑客的手里。此外,网站运维人员是可以访问数据库的,也就是能获取到所有用户的口令。
正确的保存口令的方式是不存储用户的明文口令,而是存储用户口令的摘要,比如MD5:
username | password
---------+---------------------------------
michael | e10adc3949ba59abbe56e057f20f883e
bob | 878ef96e86145580c38c87f0410ad153
alice | 99b1c2188db85afee403b1536010c2c9
当用户登录时,首先计算用户输入的明文口令的MD5,然后和数据库存储的MD5对比,如果一致,说明口令输入正确,如果不一致,口令肯定错误。
python3语法:
>>> import hashlib
>>> m = hashlib.md5()
>>> m.update(b"Nobody inspects")
>>> m.update(b" the spammish repetition")
>>> m.digest()
b'\xbbd\x9c\x83\xdd\x1e\xa5\xc9\xd9\xde\xc9\xa1\x8d\xf0\xff\xe9'
import hashlib
hash = hashlib.md5()#md5对象,md5不能反解,但是加密是固定的,就是关系是一一对应,所以有缺陷,可以被对撞出来
hash.update(bytes('admin',encoding='utf-8'))#要对哪个字符串进行加密,就放这里
print(hash.hexdigest())#拿到加密字符串
# hash2=hashlib.sha384()#不同算法,hashlib很多加密算法
# hash2.update(bytes('admin',encoding='utf-8'))
# print(hash.hexdigest())
hash3 = hashlib.md5(bytes('abd',encoding='utf-8'))
''' 如果没有参数,所以md5遵守一个规则,生成同一个对应关系,如果加了参数,
就是在原先加密的基础上再加密一层,这样的话参数只有自己知道,防止被撞库,
因为别人永远拿不到这个参数
'''
hash3.update(bytes('admin',encoding='utf-8'))
print(hash3.hexdigest())