可以使用 HMAC 机制通过 Python 中的加密哈希函数实现消息认证。我们可以将 HMAC 与多种可迭代哈希函数（如 MD5、SHA-1）结合共享密钥一起使用。基本思想是通过生成实际数据与共享密钥组合的加密哈希来保护我们的数据。最终结果在不包含密钥的情况下发送，但生成的哈希值可用于检查传输或存储的消息。语法hmac.new(key, msg = None, digestmod = None)返回一个生成的新 hmac 对象。其中 - 密钥 – 此处的共享密钥。消息 – … 阅读更多

如果您在大型 IT 公司工作，您可能会注意到他们屏蔽了一些网站，尤其是 Facebook、YouTube、Instagram 等社交网络网站。与其使用第三方应用程序来屏蔽某些网站，不如开发我们自己的自定义应用程序来屏蔽我们选择的网站，并且在 Python 中开发网站拦截器并不困难。这就是我们要做的——开发一个 Python 脚本，屏蔽我们想要的网站。先决条件：已安装 Python 3.x，Python 基础知识。我们将要做什么：我们将开发一个 Python 应用程序，屏蔽… 阅读更多

在这里，我们将使用 Python 开发一个键盘记录器。但在那之前，什么是键盘记录器？键盘记录器是一个程序，我们可以用它来监控按键。这些按键将存储在日志文件中。我们可以使用此按键记录用户名和密码等敏感信息。要创建键盘记录器，我们将使用 pynput 模块。因为它不是 Python 的标准库，所以我们可能需要安装它。安装 pyxhook 模块 - 我将使用 pip 安装 pynput - pip install pynput 需求已满足：pynput 在 c:\python\python361\lib\site-packages (1.4) 需求已满足：six 在 c:\python\python361\lib\site-packages (来自 pynput) … 阅读更多

Tkinter 是 Python 的一个 GUI 库，我们可以用它创建多个 GUI 应用程序。在这里，我们将使用 tkinter 开发一个类似记事本的文本编辑器。这个记事本将有一个菜单，我们可以创建新文件、打开现有文件、保存文件、编辑、剪切和粘贴，所有功能都在那里。先决条件：已安装 Python。已安装 Tkinter。注意：tkinter 是 Python 3.x 的标准库。添加菜单项：我们的记事本将有四个主要菜单项：文件、编辑、命令和帮助。我们的文件菜单项将有四个子项 - 新建、打开、保存和退出。我们的编辑菜单项将有三个子项 - 剪切、复制和… 阅读更多

我们过去常常在项目中生成随机数作为样本数据，之后可用于测试、填充空列或许多其他用途，关键是我们需要生成随机数据。在 Python 中，有许多方法可以生成随机数据，我们将在本文中探讨其中一些方法 - Python random() 模块Python 附带的一个重要库是 random，我们将在代码中始终使用它。要在代码中使用此模块，您只需导入它即可，就是这样，然后… 阅读更多

所有 IT 公司的主要关注点之一是其数据的安全性。有多种散列技术可以保护和检查我们的数据。什么是散列？散列是一个函数，它将可变长度的字节序列作为输入，并将其转换为固定长度的序列。但是，要取回原始数据（输入字节）并不容易。例如，x 是您的输入，f 是 f 是散列函数，那么计算 f(x) 又快又容易，但尝试再次获得 x 是一项非常耗时的工作。散列函数的返回值称为… 阅读更多

所有 IT 公司的主要关注点之一是其数据的安全性。有多种散列技术可以保护和检查我们的数据。什么是散列？散列是一个函数，它将可变长度的字节序列作为输入，并将其转换为固定长度的序列。但是，要取回原始数据（输入字节）并不容易。例如，x 是您的输入，f 是 f 是散列函数，那么计算 f(x) 又快又容易，但尝试再次获得 x 是一项非常耗时的工作。散列函数的返回值称为… 阅读更多

Python pickle 模块用于序列化和反序列化 Python 对象结构。将任何类型的 Python 对象（列表、字典等）转换为字节流（0 和 1）的过程称为序列化或扁平化或编组。我们可以通过称为反序列化的过程将（通过序列化生成的）字节流转换回 Python 对象。为什么使用序列化？在现实世界的场景中，序列化和反序列化的使用非常广泛，因为它们允许我们轻松地将数据从一个服务器/系统传输到另一个服务器/系统，然后将其存储在文件或数据库中。注意事项：建议不要反序列化收到的… 阅读更多

在终端中，如果您想使某些文本以彩色模式显示，那么在 Python 编程中有多种方法可以实现。使用 Python 模块1.termcolor 模块：它是终端输出的 ANSII 颜色格式。import sys from termcolor import colored, cprint text1 = colored('Hello, Tutorialspoint!', 'blue', attrs=['reverse', 'blink']) print(text1) cprint('Hello, Python!', 'blue', 'on_white') print_red_on_blue = lambda x: cprint(x, 'red', 'on_blue') print_red_on_blue('Hello, from Data Science!') print_red_on_blue('Hello, Python!') for i in range(10): cprint(i, 'green', end=' ') cprint("Attention!", 'blue', attrs=['bold'], file=sys.stderr)结果阅读更多

可以使用标准 Python x[obj] 语法对 ndarray 进行索引，其中 x 是数组，obj 是选择。有三种可用的索引 - 字段访问基本切片高级索引将存在哪种索引取决于 obj。在本节中，我们将主要关注基本切片和高级索引。我们可以将高级索引分为两部分 - 整数数组索引布尔索引基本切片Python 基本切片概念扩展到基本切片到 n 维。与使用 start、stop 和 step 参数构建的 Python 切片对象一样。要获得… 阅读更多