python gnupg

时间: 2023-08-26 19:11:34 浏览: 41
Python gnupg 是一个用于操作 GnuPG(GNU Privacy Guard)加密和解密工具的 Python 模块。它提供了一个简单而灵活的接口,使您可以在 Python 中使用 GnuPG 功能。 使用 Python gnupg,您可以执行以下操作: 1. 生成 GPG 密钥对 2. 导入/导出 GPG 密钥 3. 加密和解密数据 4. 签名和验证文件 5. 列出和删除密钥环中的密钥 6. 管理信任模型和密钥指纹 要使用 Python gnupg,您需要首先安装 GnuPG 工具。然后,您可以使用 pip 命令安装 Python gnupg 模块。以下是一个简单的示例代码,展示了如何使用 Python gnupg 进行加密和解密操作: ```python import gnupg gpg = gnupg.GPG() # 导入公钥 with open('public_key.asc', 'r') as f: key_data = f.read() import_result = gpg.import_keys(key_data) # 加密数据 encrypted_data = gpg.encrypt('Hello, World!', import_result.fingerprints[0]) print(str(encrypted_data)) # 解密数据 decrypted_data = gpg.decrypt(str(encrypted_data), passphrase='your_passphrase') print(decrypted_data.data) ``` 这只是一个简单的示例,您可以根据具体的需求进行更复杂的操作。有关详细信息和更多功能,请参阅 Python gnupg 的官方文档。

相关推荐

以下是 Python gnupg 使用指南: 1. 安装 gnupg 模块 通过 pip 安装 gnupg 模块: pip install python-gnupg 2. 导入 gnupg 模块 python import gnupg 3. 创建 GPG 对象 python gpg = gnupg.GPG() 创建 GPG 对象时,可以使用 gnupghome 参数指定 GnuPG 的主目录,例如: python gpg = gnupg.GPG(gnupghome='/path/to/gnupg/home') 4. 导入公钥 python with open('public_key.asc', 'rb') as f: public_key = f.read() import_result = gpg.import_keys(public_key) print(import_result.results) 在上述示例中,我们使用 open() 函数打开公钥文件,读取公钥内容,并使用 gpg.import_keys() 方法将公钥导入到 GPG 对象中。import_result 变量是一个 ImportResult 对象,包含了导入结果的详细信息。 5. 加密数据 python data = b'Hello, world!' encrypted_data = gpg.encrypt(data, import_result.fingerprints[0], always_trust=True) print(encrypted_data.data) 在上述示例中,我们使用 gpg.encrypt() 方法对数据进行加密,其中 data 是要加密的数据,import_result.fingerprints[0] 是接收方的指纹(即密钥 ID),always_trust=True 表示信任接收方的公钥。 加密结果保存在 encrypted_data.data 中,可以将其发送给接收方。 6. 解密数据 python decrypted_data = gpg.decrypt(encrypted_data.data, passphrase='your_passphrase') print(decrypted_data.data) 在上述示例中,我们使用 gpg.decrypt() 方法对加密数据进行解密,其中 encrypted_data.data 是要解密的数据,passphrase='your_passphrase' 表示私钥密码。 解密结果保存在 decrypted_data.data 中,可以对其进行处理。 7. 签名数据 python signed_data = gpg.sign(data, keyid=import_result.fingerprints[0], passphrase='your_passphrase') print(signed_data.data) 在上述示例中,我们使用 gpg.sign() 方法对数据进行签名,其中 data 是要签名的数据,keyid=import_result.fingerprints[0] 表示使用指定的密钥 ID 进行签名,passphrase='your_passphrase' 表示私钥密码。 签名结果保存在 signed_data.data 中,可以将其发送给接收方。 8. 验证签名 python verification_result = gpg.verify(signed_data.data) print(verification_result) 在上述示例中,我们使用 gpg.verify() 方法对签名进行验证,其中 signed_data.data 是要验证的签名数据。 验证结果保存在 verification_result 变量中,是一个 VerifyResult 对象,包含了验证结果的详细信息。 9. 生成密钥对 python input_data = gpg.gen_key_input(name_email='your_name <your_email>', passphrase='your_passphrase') key = gpg.gen_key(input_data) ascii_armored_public_key = gpg.export_keys(key.fingerprint) ascii_armored_private_key = gpg.export_keys(key.fingerprint, True, passphrase='your_passphrase') print(ascii_armored_public_key) print(ascii_armored_private_key) 在上述示例中,我们使用 gpg.gen_key_input() 方法生成密钥对的输入数据,然后使用 gpg.gen_key() 方法生成密钥对。最后,我们使用 gpg.export_keys() 方法导出公钥和私钥,其中 True 表示导出私钥。 需要注意的是,生成密钥对时需要提供一些必要的信息,例如名称、电子邮件地址和密码等。另外,导出私钥时需要提供私钥密码。 以上就是使用 Python gnupg 模块进行加密、解密、签名和验证等操作的基本步骤。
Python的gnupg模块默认使用的是OpenPGP协议,它不支持使用AES算法进行加密和解密。不过,我们可以使用Python的pycryptodome模块来实现AES算法的加解密。具体步骤如下: 1. 导入pycryptodome模块和gnupg模块: python from Crypto.Cipher import AES import gnupg 2. 创建GPG对象和AES对象: python gpg = gnupg.GPG() aes = AES.new(key, AES.MODE_CBC, iv) 其中,key为AES算法的密钥,长度必须为16、24或32字节,即128位、192位或256位,iv为初始化向量,长度必须为16字节。 3. 使用AES对象的encrypt函数进行加密: python ciphertext = aes.encrypt(plaintext) 其中,plaintext为要加密的明文。 4. 使用GPG对象的encrypt函数进行加密: python encrypted_data = gpg.encrypt(ciphertext, recipients=[recipient], symmetric='AES256') 其中,recipient为加密后的密文接收者的指纹,symmetric为使用的对称加密算法,这里选择了AES256。 5. 使用GPG对象的decrypt函数获取密文: python encrypted_data = gpg.decrypt(ciphertext, passphrase=passphrase) 其中,ciphertext为加密后的密文,passphrase为加密时设置的密码。 6. 使用AES对象的decrypt函数进行解密: python plaintext = aes.decrypt(encrypted_data.data) 完整代码示例: python from Crypto.Cipher import AES import gnupg gpg = gnupg.GPG() aes = AES.new(key, AES.MODE_CBC, iv) plaintext = 'Hello, World!' ciphertext = aes.encrypt(plaintext) recipient = 'recipient_fingerprint' encrypted_data = gpg.encrypt(ciphertext, recipients=[recipient], symmetric='AES256') passphrase = 'my_passphrase' decrypted_data = gpg.decrypt(encrypted_data.data, passphrase=passphrase) plaintext = aes.decrypt(decrypted_data.data) print(plaintext) 其中,key为AES算法的密钥,长度必须为16、24或32字节,即128位、192位或256位,iv为初始化向量,长度必须为16字节,recipient为加密后的密文接收者的指纹,passphrase为加密时设置的密码。执行以上代码,就可以获取解密后的明文。
好的,以下是一个简单的使用 python-gnupg 模块进行加密和解密的示例代码: python import gnupg # 创建一个 GPG 对象 gpg = gnupg.GPG() # 导入公钥 with open('public_key.asc', 'rb') as f: public_key = f.read() import_result = gpg.import_keys(public_key) print(import_result.results) # 加密数据 data = b'Hello, world!' encrypted_data = gpg.encrypt(data, import_result.fingerprints[0], always_trust=True) print(encrypted_data.data) # 解密数据 decrypted_data = gpg.decrypt(encrypted_data.data, passphrase='your_passphrase') print(decrypted_data.data) 在上面的示例代码中,我们首先通过 gnupg.GPG() 创建了一个 GPG 对象。然后,我们通过读取公钥文件的方式导入了公钥,并使用 gpg.import_keys() 方法将公钥导入到 GPG 对象中。接着,我们使用 gpg.encrypt() 方法对数据进行加密,并将加密结果打印出来。最后,我们使用 gpg.decrypt() 方法对加密数据进行解密,并将解密结果打印出来。 需要注意的是,上述示例中的 public_key.asc 文件是一个 ASCII 编码的公钥文件,可以通过 gpg --export --armor <key-id> 命令导出。--armor 选项表示将输出结果转换为 ASCII 编码的文本格式。<key-id> 是要导出公钥的密钥 ID。 另外,需要在使用 gpg.encrypt() 方法时指定接收者的指纹(即密钥 ID),这里我们使用导入公钥时获取的第一个指纹。在使用 gpg.decrypt() 方法时,需要提供解密密码(即私钥密码)。

最新推荐

DAC简介及参考电路PPT学习教案.pptx

DAC简介及参考电路PPT学习教案.pptx

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire

OceanBase数据库简介及原理解析

# 1. OceanBase数据库概述 ## 1.1 OceanBase数据库的发展历程 OceanBase数据库是由阿里巴巴集团自主研发的一款分布式关系型数据库系统,起源于阿里集团的业务需求和技术挑战。自2010年开始研发,经过多年的迭代和优化,OceanBase已经成为阿里巴巴集团重要的核心数据库产品之一。在实际的业务场景中,OceanBase已经被广泛应用于金融、电商、物流等各个领域。 ## 1.2 OceanBase数据库的特点和优势 OceanBase数据库具有以下特点和优势: - **分布式架构**:OceanBase采用多副本分布式架构,可以实现高可用和数据容灾。 -

python的pandas读取excel怎么将excel表里的列从1开始而不是0

在 Pandas 中,数据框的列默认从0开始编号,但我们可以通过自定义函数来进行数据列的转换。可以先将读取的数据框列的第一个值设为1,然后对后续列进行递增处理。 以下是示例代码: ```python import pandas as pd # 读取 Excel 文件 df = pd.read_excel('your_excel_file.xlsx') # 定义函数将列从1开始 def reset_column(x): return str(int(x) + 1) # 应用函数到所有列名 df = df.rename(columns=reset_column) # 打印数据框

第三章薪酬水平、薪酬系统的运行与控制.pptx

第三章薪酬水平、薪酬系统的运行与控制.pptx

"互动学习:行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动,互动学习以行动为中心的强化学习学会互动,互动学习,以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授:智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授,大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授,Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士,Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先,我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔,"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲,你知道在这篇论文的(许多)错误中,你是我可以依

理解MVC架构:Laravel框架的核心设计

# 1. 第1章 项目立项与概述 ## 1.1 动机 随着互联网的快速发展,Web应用的开发需求不断增加。为了提高开发效率、代码可维护性和团队协作效率,我们决定采用MVC架构来设计我们的Web应用。 ## 1.2 服务器状态 我们的服务器环境采用了LAMP(Linux + Apache + MySQL + PHP)架构,满足了我们Web应用开发的基本需求,但为了更好地支持MVC架构,我们将对服务器进行适当的配置和优化。 ## 1.3 项目立项 经过团队讨论和决定,决定采用Laravel框架来开发我们的Web应用,基于MVC架构进行设计和开发,为此做出了项目立项。 ## 1.4 项目概况

如何将HDFS上的文件读入到Hbase,用java

要将HDFS上的文件读入到HBase,可以使用Java编写MapReduce程序实现,以下是实现步骤: 1. 首先需要创建一个HBase表,可使用HBase Shell或Java API创建; 2. 编写MapReduce程序,其中Map阶段读取HDFS上的文件,将数据转换成Put对象,然后将Put对象写入到HBase表中; 3. 在MapReduce程序中设置HBase表名、列族名、列名等参数; 4. 在程序运行前,需要将HBase相关的jar包和配置文件加入到classpath中; 5. 最后提交MapReduce任务运行即可。 以下是示例代码: ``` Configuration

酒店餐饮部工作程序及标准(某酒店).doc

餐饮

关系数据表示学习

关系数据卢多维奇·多斯桑托斯引用此版本:卢多维奇·多斯桑托斯。关系数据的表示学习机器学习[cs.LG]。皮埃尔和玛丽·居里大学-巴黎第六大学,2017年。英语。NNT:2017PA066480。电话:01803188HAL ID:电话:01803188https://theses.hal.science/tel-01803188提交日期:2018年HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaireUNIVERSITY PIERRE和 MARIE CURIE计算机科学、电信和电子学博士学院(巴黎)巴黎6号计算机科学实验室D八角形T HESIS关系数据表示学习作者:Ludovic DOS SAntos主管:Patrick GALLINARI联合主管:本杰明·P·伊沃瓦斯基为满足计算机科学博士学位的要求而提交的论文评审团成员:先生蒂埃里·A·退休记者先生尤尼斯·B·恩