最近在学习深度学习,已经跑出了几个模型,但Pyhton的基础不够扎实,因此,开始补习Python了,大家都推荐廖雪峰的课程,因此,开始了学习,但光学有没有用,还要和大家讨论一下,因此,写下这些帖子,廖雪峰的课程连接在这里:廖雪峰
Python的相关介绍,以及它的历史故事和运行机制,可以参见这篇:python介绍
Python的安装可以参见这篇:Python安装
Python的运行模式以及输入输出可以参见这篇:Python IO
Python的基础概念介绍,可以参见这篇:Python 基础
Python字符串和编码的介绍,可以参见这篇:Python字符串与编码
Python基本数据结构:list和tuple介绍,可以参见这篇:Python list和tuple
Python控制语句介绍:ifelse,可以参见这篇:Python 条件判断
Python控制语句介绍:循环实现,可以参见这篇:Python循环语句
Python数据结构:dict和set介绍Python数据结构dict和set
Python函数相关:Python函数
Python高阶特性:Python高级特性
Python高阶函数:Python高阶函数
Python匿名函数:Python匿名函数
Python装饰器:Python装饰器
Python偏函数:Python偏函数
Python模块:Python模块
Python面向对象编程(1):Python面向对象
Python面向对象编程(2):Python面向对象(2)
Python面向对象编程(3):Python面向对象(3)
Python面向对象编程(4):Pyhton面向对象(4)
Python面向对象高级编程(上):Python面向对象高级编程(上)
Python面向对象高级编程(中上):Python面向对象高级编程(中上)
Python面向对象高级编程(中下):Python面向对象高级编程(中下)
Python面向对象高级编程(完):Python面向对象高级编程(完)
Python错误调试(起):Python调试:起
Python错误调试(承):Python调试:承
Python错误调试(转):Python调试:转
Python错误调试(合):python调试:合
Python文件IO编程:Python文件IO
Python文件IO编程2:Python文件IO2
Python文件IO编程3:PYthon文件IO3
Python进程和线程(起):Python进程和线程起
Python进程和线程(承):Python进程和线程承
Python进程和线程(转):Python进程和线程转
Python进程和线程(合):Python进程和线程合
Python正则表达式:Python正则表达式
Python学习笔记:常用内建模块1:Python学习笔记:常用内建模块1
Python学习笔记:常用内建模块2:Python学习笔记:常用内建模块2
准确地讲,Python没有专门处理字节的数据类型。但由于b’str’可以表示字节,所以,字节数组=二进制str。而在C语言中,我们可以很方便地用struct、union来处理字节,以及字节和int,float的转换。
在Python中,比方说要把一个32位无符号整数变成字节,也就是4个长度的bytes,你得配合位运算符这么写:
>>> n = 10240099
>>> b1 = (n & 0xff000000) >> 24
>>> b2 = (n & 0xff0000) >> 16
>>> b3 = (n & 0xff00) >> 8
>>> b4 = n & 0xff
>>> bs = bytes([b1, b2, b3, b4])
>>> bs
b'\x00\x9c@c'
非常麻烦。如果换成浮点数就无能为力了。
好在Python提供了一个struct模块来解决bytes和其他二进制数据类型的转换。
struct的pack函数把任意数据类型变成bytes:
>>> import struct
>>> struct.pack('>I', 10240099)
b'\x00\x9c@c'
pack的第一个参数是处理指令,’>I’的意思是:
>表示字节顺序是big-endian,也就是网络序,I表示4字节无符号整数。
后面的参数个数要和处理指令一致。
unpack把bytes变成相应的数据类型:
>>> struct.unpack('>IH', b'\xf0\xf0\xf0\xf0\x80\x80')
(4042322160, 32896)
根据>IH的说明,后面的bytes依次变为I:4字节无符号整数和H:2字节无符号整数。
所以,尽管Python不适合编写底层操作字节流的代码,但在对性能要求不高的地方,利用struct就方便多了。
struct模块定义的数据类型可以参考Python官方文档:
官方文档
Windows的位图文件(.bmp)是一种非常简单的文件格式,我们来用struct分析一下。
首先找一个bmp文件,没有的话用“画图”画一个。
读入前30个字节来分析:
>>> s = b'\x42\x4d\x38\x8c\x0a\x00\x00
\x00\x00\x00\x36\x00\x00\x00\x28\x00\x00\x00\x80\x02\x00\x00\x68\x01\x00\x00\x01\x00\x18\x00'
BMP格式采用小端方式存储数据,文件头的结构按顺序如下:
两个字节:’BM’表示Windows位图,’BA’表示OS/2位图;
一个4字节整数:表示位图大小;
一个4字节整数:保留位,始终为0;
一个4字节整数:实际图像的偏移量;
一个4字节整数:Header的字节数;
一个4字节整数:图像宽度;
一个4字节整数:图像高度;
一个2字节整数:始终为1;
一个2字节整数:颜色数。
所以,组合起来用unpack读取:
>>> struct.unpack(', s)
(b'B', b'M', 691256, 0, 54, 40, 640, 360, 1, 24)
结果显示,b’B’、b’M’说明是Windows位图,位图大小为640x360,颜色数为24。
请编写一个bmpinfo.py,可以检查任意文件是否是位图文件,如果是,打印出图片大小和颜色数。
Python的hashlib提供了常见的摘要算法,如MD5,SHA1等等。
什么是摘要算法呢?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?'.encode('utf-8'))
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:
import hashlib
md5 = hashlib.md5()
md5.update('how to use md5 in '.encode('utf-8'))
md5.update('python hashlib?'.encode('utf-8'))
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 '.encode('utf-8'))
sha1.update('python hashlib?'.encode('utf-8'))
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,不过越安全的算法不仅越慢,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。
摘要算法应用
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 |
---|---|
mike | 123456 |
bob | abc999 |
alice | 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 |
---|---|
mike | 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。
根据用户输入的口令,计算出存储在数据库中的MD5口令:
def calc_md5(password):
pass
存储MD5的好处是即使运维人员能访问数据库,也无法获知用户的明文口令。
设计一个验证用户登录的函数,根据用户输入的口令是否正确,返回True或False:
#-- coding: utf-8 --
'hash 算法'
import hashlib
db={
'michael': 'e10adc3949ba59abbe56e057f20f883e',
'bob': '878ef96e86145580c38c87f0410ad153',
'alice': '99b1c2188db85afee403b1536010c2c9'
}
def login(un, pw):
md5=hashlib.md5()
md5.update(pw.encode('utf-8'))
digest=md5.hexdigest()
md5Str=db[un]
if digest==md5Str:
return True
else:
return False
采用MD5存储口令是否就一定安全呢?也不一定。假设你是一个黑客,已经拿到了存储MD5口令的数据库,如何通过MD5反推用户的明文口令呢?暴力破解费事费力,真正的黑客不会这么干。
考虑这么个情况,很多用户喜欢用123456,888888,password这些简单的口令,于是,黑客可以事先计算出这些常用口令的MD5值,得到一个反推表:
'e10adc3949ba59abbe56e057f20f883e': '123456'
'21218cca77804d2ba1922c33e0151105': '888888'
'5f4dcc3b5aa765d61d8327deb882cf99': 'password'
这样,无需破解,只需要对比数据库的MD5,黑客就获得了使用常用口令的用户账号。
对于用户来讲,当然不要使用过于简单的口令。但是,我们能否在程序设计上对简单口令加强保护呢?
由于常用口令的MD5值很容易被计算出来,所以,要确保存储的用户口令不是那些已经被计算出来的常用口令的MD5,这一方法通过对原始口令加一个复杂字符串来实现,俗称“加盐”:
def calc_md5(password):
return get_md5(password + 'the-Salt')
经过Salt处理的MD5口令,只要Salt不被黑客知道,即使用户输入简单口令,也很难通过MD5反推明文口令。
但是如果有两个用户都使用了相同的简单口令比如123456,在数据库中,将存储两条相同的MD5值,这说明这两个用户的口令是一样的。有没有办法让使用相同口令的用户存储不同的MD5呢?
如果假定用户无法修改登录名,就可以通过把登录名作为Salt的一部分来计算MD5,从而实现相同口令的用户也存储不同的MD5。
根据用户输入的登录名和口令模拟用户注册,计算更安全的MD5:
import hashlib, random
def get_md5(s):
return hashlib.md5(s.encode('utf-8')).hexdigest()
class User(object):
def init(self, username, password):
self.username = username
self.salt = ''.join([chr(random.randint(48, 122)) for i in range(20)])
self.password = get_md5(password + self.salt)
db = {
'michael': User('michael', '123456'),
'bob': User('bob', 'abc999'),
'alice': User('alice', 'alice2008')
}
def login(username, password):
user = db[username]
return user.password == get_md5(password + user.salt)
assert login('michael', '123456')
assert login('bob', 'abc999')
assert login('alice', 'alice2008')
assert not login('michael', '1234567')
assert not login('bob', '123456')
assert not login('alice', 'Alice2008')
print('ok')
摘要算法在很多地方都有广泛的应用。要注意摘要算法不是加密算法,不能用于加密(因为无法通过摘要反推明文),只能用于防篡改,但是它的单向计算特性决定了可以在不存储明文口令的情况下验证用户口令。