Python基礎知識（26）：常用內建模塊（Ⅱ）

1、hashlib

Python的hashlib提供了常見的摘要演算法，如MD5，SHA1等

摘要演算法又稱哈希演算法、散列演算法。

（1）它通過一個函數，把任意長度的數據轉換為一個長度固定的數據串（通常用16進位的字元串表示）

（2）摘要演算法就是通過摘要函數f()對任意長度的數據data計算出固定長度的摘要digest，目的是為了發現原始數據是否被人篡改過

MD5

MD5是最常見的摘要演算法，速度很快，生成結果是固定的128 bit位元組，通常用一個32位的16進位字元串表示

import hashlib
md5 = hashlib.md5()
md5.update('How to use md5 in python hashlib'.encode('utf-8'))
print(md5.hexdigest())

結果：
8b6e4d30c576051f3ca4be97e8314d15

SHA1

import hashlib
sha1 = hashlib.sha1()
sha1.update('How to use SHA1 in python hashlib'.encode('utf-8'))
print(sha1.hexdigest())

結果：
8a4dbc942c7ff059115b56645ab484c4188bd5ce

SHA1的結果是160 bit位元組，通常用一個40位的16進位字元串表示

比SHA1更安全的演算法是SHA256和SHA512，不過越安全的演算法不僅越慢，而且摘要長度更長

摘要演算法的應用

用戶登錄網站的用戶名和口令都存儲資料庫，口令使用摘要演算法進行加密

當用戶登錄時，首先計算用戶輸入的明文口令的MD5，然後和資料庫存儲的MD5對比，如果一致，說明口令輸入正確，如果不一致，口令肯定錯誤

要確保存儲的用戶口令不是那些已經被計算出來的常用口令的MD5，這一方法通過對原始口令加一個複雜字元串來實現，俗稱“加鹽

經過Salt處理的MD5口令，只要Salt不被黑客知道，即使用戶輸入簡單口令，也很難通過MD5反推明文口令

設計一個驗證用戶登錄的函數，根據用戶輸入的口令是否正確

import hashlib
db = {
    'michael': 'e10adc3949ba59abbe56e057f20f883e',
    'bob': '878ef96e86145580c38c87f0410ad153',
    'alice': '99b1c2188db85afee403b1536010c2c9'
}
def calc_md5(password):
    md5 = hashlib.md5()
    md5.update(password.encode('utf-8'))
    return md5.hexdigest()
def login(user, password):
    md5 = calc_md5(password)
    if user in db and md5 in db.get(user):
        print('Welcome')
    else:
        print('Incorrect username or password')

login('michael', '123456')
login('bob', 'abc999')
login('alice', 'alice2008')
login('michael', '1234567')
login('bob', '123456')
login('alice', 'Alice2008')

結果：
Welcome
Welcome
Welcome
Incorrect username or password
Incorrect username or password
Incorrect username or password

HMAC是密鑰相關的哈希運算消息認證碼，HMAC運算利用哈希演算法，以一個密鑰和一個消息為輸入，生成一個消息摘要作為輸出

Python自帶的hmac模塊實現了標準的Hmac演算法，它利用一個key對message計算“雜湊”後的hash，使用hmac演算法比標準hash演算法更安全，因為針對相同的message，不同的key會產生不同的hash

import hmac
message = b'Hello,world!'
key = b'secret'
h = hmac.new(key, message, digestmod='MD5')
print(h.hexdigest())

結果：
21db988f124ebc9fade5492afb9df52d

3、itertools

Python的內建模塊itertools提供了非常有用的用於操作迭代對象的函數

（1）count

count()會創建一個無限的迭代器，所以上述代碼會列印出自然數序列，根本停不下來，只能按Ctrl+C退出

import itertools
natuals = itertools.count(1)
for i in natuals:
    print(i)

（2）cycle

cycle()會把傳入的一個序列無限重覆下去

import itertools
cs = itertools.cycle('ABC')
for i in cs:
    print(i)

（3）repeat

repeat()負責把一個元素無限重覆下去，不過如果提供第二個參數就可以限定重覆次數

import itertools
ns = itertools.repeat('A', 3)
for i in ns:
    print(i)

結果：
A
A
A

（4）takewhile

無限序列只有在for迭代時才會無限地迭代下去，如果只是創建了一個迭代對象，它不會事先把無限個元素生成出來，事實上也不可能在記憶體中創建無限多個元素

無限序列雖然可以無限迭代下去，但是通常我們會通過takewhile()等函數根據條件判斷來截取出一個有限的序列

import itertools
natuals = itertools.count(1)
ns = itertools.takewhile(lambda x:x<=10, natuals)
for i in ns:
    print(i)

結果：
1
...
10

（5）chain

chain()可以把一組迭代對象串聯起來，形成一個更大的迭代器

import itertools
for c in itertools.chain('ABC','123'):
    print(c)

結果：
A
B
C
1
2
3

（6）groupby

groupby()把迭代器中相鄰的重覆元素挑出來放在一起

實際上挑選規則是通過函數完成的，只要作用於函數的兩個元素返回的值相等，這兩個元素就被認為是在一組的，而函數返回值作為組的key

如果我們要忽略大小寫分組，就可以讓元素'A'和'a'都返回相同的key

import itertools
for key,group in itertools.groupby('monent'):
    print(key,list(group))

for key,group in itertools.groupby('AAaaaBBBbbccC', lambda c:c.upper()):
    print(key,list(group))

結果：
m ['m']
o ['o']
n ['n']
e ['e']
n ['n']
t ['t']
A ['A', 'A', 'a', 'a', 'a']
B ['B', 'B', 'B', 'b', 'b']
C ['c', 'c', 'C']

4、contextlib

在Python中，讀寫文件這樣的資源要特別註意，必須在使用完畢後正確關閉它們。正確關閉文件資源的一個方法是使用try...finally

寫try...finally非常繁瑣，使用Python的with語句更加方便

#try..finally...
try:
    f = open('/path/to/file', 'r')
    f.read()
finally:
    if f:
        f.close()

#with
with open('/path/to/file', 'r') as f:
    f.read()

實現上下文管理是通過__enter__和__exit__這兩個方法實現的，任何對象只要正確實現了上下文管理，就可以用於with語句

@contextmanager

編寫__enter__和__exit__仍然很繁瑣，因此Python的標準庫contextlib提供了更簡單的寫法

@closing

如果一個對象沒有實現上下文，我們就不能把它用於with語句。這個時候，可以用closing()來把該對象變為上下文對象