前言

最近在學習深度學習，已經跑出了幾個模型，但Pyhton的基礎不夠扎實，因此，開始補習Python了，大家都推薦廖雪峰的課程，因此，開始了學習，但光學有沒有用，還要和大家討論一下，因此，寫下這些帖子，廖雪峰的課程連接在這里：廖雪峰
Python的相關介紹，以及它的歷史故事和運行機制，可以參見這篇：python介紹
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Python的基礎概念介紹，可以參見這篇：Python 基礎
Python字符串和編碼的介紹，可以參見這篇：Python字符串與編碼
Python基本數據結構：list和tuple介紹，可以參見這篇：Python list和tuple
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目錄

• 前言
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• hmac
  • 小結
• itertools
  • cycle()
  • repeat()
  • chain()
  • groupby()
  • 小結

hmac

通過哈希算法，我們可以驗證一段數據是否有效，方法就是對比該數據的哈希值，例如，判斷用戶口令是否正確，我們用保存在數據庫中的password_md5對比計算md5(password)的結果，如果一致，用戶輸入的口令就是正確的。

為了防止黑客通過彩虹表根據哈希值反推原始口令，在計算哈希的時候，不能僅針對原始輸入計算，需要增加一個salt來使得相同的輸入也能得到不同的哈希，這樣，大大增加了黑客破解的難度。

如果salt是我們自己隨機生成的，通常我們計算MD5時采用md5(message + salt)。但實際上，把salt看做一個“口令”，加salt的哈希就是：計算一段message的哈希時，根據不通口令計算出不同的哈希。要驗證哈希值，必須同時提供正確的口令。

這實際上就是Hmac算法：Keyed-Hashing for Message Authentication。它通過一個標準算法，在計算哈希的過程中，把key混入計算過程中。

和我們自定義的加salt算法不同，Hmac算法針對所有哈希算法都通用，無論是MD5還是SHA-1。采用Hmac替代我們自己的salt算法，可以使程序算法更標準化，也更安全。

Python自帶的hmac模塊實現了標準的Hmac算法。我們來看看如何使用hmac實現帶key的哈希。

我們首先需要準備待計算的原始消息message，隨機key，哈希算法，這里采用MD5，使用hmac的代碼如下：

>>> import hmac >>> message = b'Hello, world!' >>> key = b'secret' >>> h = hmac.new(key, message, digestmod='MD5') >>> # 如果消息很長，可以多次調用h.update(msg) >>> h.hexdigest() 'fa4ee7d173f2d97ee79022d1a7355bcf'

可見使用hmac和普通hash算法非常類似。hmac輸出的長度和原始哈希算法的長度一致。需要注意傳入的key和message都是bytes類型，str類型需要首先編碼為bytes。

小結

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

itertools

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

首先，我們看看itertools提供的幾個“無限”迭代器：

>>> import itertools >>> natuals = itertools.count(1) >>> for n in natuals: ... print(n) ... 1 2 3 ...

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

cycle()

cycle()會把傳入的一個序列無限重復下去：

>>> import itertools >>> cs = itertools.cycle('ABC') # 注意字符串也是序列的一種 >>> for c in cs: ... print(c) ... 'A' 'B' 'C' 'A' 'B' 'C' ...

同樣停不下來。

repeat()

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

>>> ns = itertools.repeat('A', 3) >>> for n in ns: ... print(n) ... A A A

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，事實上也不可能在內存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：

>>> natuals = itertools.count(1) >>> ns = itertools.takewhile(lambda x: x <= 10, natuals) >>> list(ns) [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]itertools提供的幾個迭代器操作函數更加有用：

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：

>>> for c in itertools.chain('ABC', 'XYZ'): ... print(c) # 迭代效果：'A' 'B' 'C' 'X' 'Y' 'Z'

groupby()

groupby()把迭代器中相鄰的重復元素挑出來放在一起：

>>> for key, group in itertools.groupby('AAABBBCCAAA'): ... print(key, list(group)) ... A ['A', 'A', 'A'] B ['B', 'B', 'B'] C ['C', 'C'] A ['A', 'A', 'A']

實際上挑選規則是通過函數完成的，只要作用于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：

>>> for key, group in itertools.groupby('AaaBBbcCAAa', lambda c: c.upper()): ... print(key, list(group)) ... A ['A', 'a', 'a'] B ['B', 'B', 'b'] C ['c', 'C'] A ['A', 'A', 'a']

大小寫不影響的驗證碼。

小結

itertools模塊提供的全部是處理迭代功能的函數，它們的返回值不是list，而是Iterator，只有用for循環迭代的時候才真正計算。

與50位技術專家面對面20年技術見證，附贈技術全景圖

總結

以上是生活随笔為你收集整理的Python学习笔记：常用内建模块4：hmac的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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