hash_val = str.encode(hash_obj.hexdigest())

时间: 2024-05-25 15:10:11 浏览: 15
这行代码的作用是将哈希对象 `hash_obj` 的十六进制摘要转换为字节串,并将其编码为指定字符集的字符串。 具体来说,`hash_obj.hexdigest()` 返回哈希对象的十六进制摘要,即一个由十六进制字符组成的字符串。然后,`str.encode()` 将该字符串转换为字节串。其中,`str` 是一个字符串对象,可以指定字符集(例如 UTF-8)。 最终,将字节串赋值给 `hash_val` 变量。
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def fpe(frame_phone_input,root): phone_input = frame_phone_input.get() def fpe_encrypt(plaintext, key, radix=10, rounds=4): # 对明文进行哈希 hash_val = hmac.new(key.encode(), plaintext.encode(), hashlib.sha256).digest() # 将哈希值转换为整数 num_val = int.from_bytes(hash_val, byteorder='big') # 将整数转换为指定进制的字符串 str_val = '' while num_val > 0: num_val, rem = divmod(num_val, radix) str_val = str(rem) + str_val # 对字符串进行 FPE 加密 for i in range(rounds): str_val = ''.join([chr((ord(c) - ord('0') + i) % (radix - 1) + ord('0')) for c in str_val]) # 返回加密后的字符串 return str_val key = 'my-secret-key' encrypted = fpe_encrypt(phone_input, key) phone_label = tk.Label(root, text=("加密后的手机号:", encrypted), font=("微软雅黑 -20")) phone_label.place(x=500, y=560)怎么把加密后的手机号分三行显示

你可以使用字符串的切片功能将加密后的手机号分成三段,然后分别显示在三个 Label 中。下面是一个修改过的代码示例: ``` def fpe(frame_phone_input, root): phone_input = frame_phone_input.get() def fpe_encrypt(plaintext, key, radix=10, rounds=4): # 对明文进行哈希 hash_val = hmac.new(key.encode(), plaintext.encode(), hashlib.sha256).digest() # 将哈希值转换为整数 num_val = int.from_bytes(hash_val, byteorder='big') # 将整数转换为指定进制的字符串 str_val = '' while num_val > 0: num_val, rem = divmod(num_val, radix) str_val = str(rem) + str_val # 对字符串进行 FPE 加密 for i in range(rounds): str_val = ''.join([chr((ord(c) - ord('0') + i) % (radix - 1) + ord('0')) for c in str_val]) # 返回加密后的字符串 return str_val key = 'my-secret-key' encrypted = fpe_encrypt(phone_input, key) # 将加密后的手机号分成三段 chunk_size = len(encrypted) // 3 chunk1 = encrypted[:chunk_size] chunk2 = encrypted[chunk_size:2*chunk_size] chunk3 = encrypted[2*chunk_size:] # 在三个 Label 中分别显示加密后的手机号的三段 phone_label1 = tk.Label(root, text=("加密后的手机号:", chunk1), font=("微软雅黑 -20")) phone_label1.place(x=500, y=560) phone_label2 = tk.Label(root, text=chunk2, font=("微软雅黑 -20")) phone_label2.place(x=500, y=590) phone_label3 = tk.Label(root, text=chunk3, font=("微软雅黑 -20")) phone_label3.place(x=500, y=620) ``` 这样,加密后的手机号就会分成三行显示。

def color(): if request.method == "POST": password=request.form['password'] image_file = request.files["image"] if password==str(password_hash): image_bytes = image_file.read() image_array = np.frombuffer(image_bytes, dtype=np.uint8) image = cv2.imdecode(image_array, cv2.IMREAD_COLOR) #img = Image.open(io.BytesIO(image_bytes)) data = model_person_data(object_model,image) print("转数据") data1 = pd.DataFrame(data)帮我修改为request接受一个uri值,并转为图片

当使用URI传递图像时,您需要使用Python的`requests`库向URI发送HTTP请求,将响应作为图像读取,并将其传递给OpenCV以进行处理。下面是一个修改版本的代码,可以实现您的需求: ```python import requests import numpy as np import cv2 def color(): if request.method == "POST": password = request.form['password'] image_uri = request.form['image_uri'] if password == str(password_hash): response = requests.get(image_uri) image_bytes = response.content image_array = np.frombuffer(image_bytes, dtype=np.uint8) image = cv2.imdecode(image_array, cv2.IMREAD_COLOR) data = model_person_data(object_model, image) print("转数据") data1 = pd.DataFrame(data) ``` 注意,您需要将`image_uri`参数传递给函数作为`request.form`的一部分,它将包含URI字符串。然后,您需要使用Python的`requests`库从URI获取响应。`response.content`将返回响应的字节内容,您可以将其传递给OpenCV进行处理。

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class CuckooFilter: def init(self, capacity, bucket_size, max_attempts): self.capacity = capacity # 过滤器容量 self.bucket_size = bucket_size # 存储桶的大小 self.max_attempts = max_attempts # 插入失败时的最大重试次数 self.buckets = [[] for _ in range(capacity)] # 用于存储元素的桶 def _hash(self, item): # 使用哈希函数生成索引和指纹 item_str = str(item) # 将输入转换为字符串 item_hash = hashlib.sha256(item_str.encode()).hexdigest() index = int(item_hash[:8], 16) % self.capacity fingerprint = int(item_hash[8:16], 16) return index, fingerprint def _generate_alternate_index(self, index, fingerprint): # 使用异或操作生成备选索引 alt_index = index ^ fingerprint return alt_index % self.capacity def insert(self, item): index, fingerprint = self._hash(item) attempts = 0 while attempts < self.max_attempts: if len(self.buckets[index]) < self.bucket_size: # 桶未满 self.buckets[index].append(fingerprint) return True # 替换已存在的指纹,并将替换的指纹插入备选索引位置 alternate_index = self._generate_alternate_index(index, fingerprint) index = alternate_index if self.buckets[index]: fingerprint = random.choice(self.buckets[index]) # 从桶中移除替换的指纹 if fingerprint in self.buckets[index]: self.buckets[index].remove(fingerprint) attempts += 1 return False def contains(self, item): index, fingerprint = self._hash(item) if fingerprint in self.buckets[index]: # 指纹存在于主索引位置 return True alternate_index = self._generate_alternate_index(index, fingerprint) if fingerprint in self.buckets[alternate_index]: # 指纹存在于备选索引位置 return True return False 对上述代码进行解释

介绍一下以下代码的逻辑 # data file path train_raw_path='./data/tianchi_fresh_comp_train_user.csv' train_file_path = './data/preprocessed_train_user.csv' item_file_path='./data/tianchi_fresh_comp_train_item.csv' #offline_train_file_path = './data/ccf_data_revised/ccf_offline_stage1_train.csv' #offline_test_file_path = './data/ccf_data_revised/ccf_offline_stage1_test_revised.csv' # split data path #active_user_offline_data_path = './data/data_split/active_user_offline_record.csv' #active_user_online_data_path = './data/data_split/active_user_online_record.csv' #offline_user_data_path = './data/data_split/offline_user_record.csv' #online_user_data_path = './data/data_split/online_user_record.csv' train_path = './data/data_split/train_data/' train_feature_data_path = train_path + 'features/' train_raw_data_path = train_path + 'raw_data.csv' #train_cleanedraw_data_path=train_path+'cleanedraw_data.csv' train_subraw_data_path=train_path+'subraw_data.csv' train_dataset_path = train_path + 'dataset.csv' train_subdataset_path=train_path+'subdataset.csv' train_raw_online_data_path = train_path + 'raw_online_data.csv' validate_path = './data/data_split/validate_data/' validate_feature_data_path = validate_path + 'features/' validate_raw_data_path = validate_path + 'raw_data.csv' #validate_cleaneraw_data_path=validate_path+'cleanedraw_data.csv' validate_dataset_path = validate_path + 'dataset.csv' validate_raw_online_data_path = validate_path + 'raw_online_data.csv' predict_path = './data/data_split/predict_data/' predict_feature_data_path = predict_path + 'features/' predict_raw_data_path = predict_path + 'raw_data.csv' predict_dataset_path = predict_path + 'dataset.csv' predict_raw_online_data_path = predict_path + 'raw_online_data.csv' # model path model_path = './data/model/model' model_file = '/model' model_dump_file = '/model_dump.txt' model_fmap_file = '/model.fmap' model_feature_importance_file = '/feature_importance.png' model_feature_importance_csv = '/feature_importance.csv' model_train_log = '/train.log' model_params = '/param.json' val_diff_file = '/val_diff.csv' # submission path submission_path = './data/submission/submission' submission_hist_file = '/hist.png' submission_file = '/tianchi_mobile_recommendation_predict.csv' # raw field name user_label = 'user_id' item_label = 'item_id' action_label = 'behavior_type' user_geohash_label='user_geohash' category_label='item_category' action_time_label='time' probability_consumed_label = 'Probability' # global values consume_time_limit = 15 train_feature_start_time = '20141119' train_feature_end_time = '20141217' train_dataset_time = '20141218' #train_dataset_end_time = '20141218' validate_feature_start_time = '20141118' validate_feature_end_time = '20141216' validate_dataset_time = '20141217' #validate_dataset_end_time = '20160514' predict_feature_start_time = '20141120' predict_feature_end_time = '20141218' predict_dataset_time = '20141219' #predict_dataset_end_time = '20160731'

from Crypto import Random from Crypto.PublicKey import RSA random_generator = Random.new().read rsa = RSA.generate(2048, random_generator) # 生成私钥 private_key = rsa.exportKey() #导出私钥 print(private_key.decode('utf-8')) #以utf-8格式解码并打印私钥 # 生成公钥 public_key = rsa.publickey().exportKey() #导出私钥 print(public_key.decode('utf-8')) #以utf-8格式解码并打印公钥 with open('rsa_private_key.pem', 'wb')as f: f.write(private_key) #打开私钥文件并进行写操作 with open('rsa_public_key.pem', 'wb')as f: f.write(public_key) #打开公钥文件并进行写操作 import base64 #导入base64编码 from Crypto.PublicKey import RSA #导入PulbicKey库 from Crypto.Hash import SHA #导入Hash库 from Crypto.Signature import PKCS1_v1_5 as PKCS1_signature #导入Signature库 from Crypto.Cipher import PKCS1_v1_5 as PKCS1_cipher #导入Cipher库 # def get_key(key_file): with open(key_file) as f: data = f.read() key = RSA.importKey(data) return key def encrypt_data(msg): public_key = get_key('rsa_public_key.pem') cipher = PKCS1_cipher.new(public_key) encrypt_text = base64.b64encode(cipher.encrypt(bytes(msg.encode("utf8")))) return encrypt_text.decode('utf-8') def decrypt_data(encrypt_msg): private_key = get_key('rsa_private_key.pem') cipher = PKCS1_cipher.new(private_key) back_text = cipher.decrypt(base64.b64decode(encrypt_msg), 0) return back_text.decode('utf-8') def test_encrypt_decrypt(): msg = "coolpython.net" encrypt_text = encrypt_data(msg) decrypt_text = decrypt_data(encrypet_text) print(msg == decrypt_text) test_encrypt_decrypt() # Tru

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