本节内容
- json序列化
- pickle序列化
- hashlib模块
json序列化
1、dumps序列化和loads反序列化
dumps()序列化
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import json #导入json模块
info = {
‘name‘:"zhangqigao",
"age":22
}
with open("test.txt","w") as f: #以普通模式写入
data = json.dumps(info) #把内存对象转为字符串
f.write(data) #写到文件中
#text.txt文件中的内容
{"name": "zhangqigao", "age": 22}
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loads()反序列化
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import json
with open("test.txt","r") as f: #以普通模式读
data = json.loads(f.read()) #用loads反序列化
print(data.get("age"))
#输出
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2、dump序列化和load反序列化
dump()序列化
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import json
info = {
‘name‘:"zhangqigao",
"age":22
}
with open("test.txt","w") as f: #文件以写的方式打开
json.dump(info,f) #第1个参数是内存的数据对象 ，第2个参数是文件句柄
#text.txt文件中的内容
{"name": "zhangqigao", "age": 22}
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load()反序列化
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import json
with open("test.txt","r") as f: #以读的方式打开文件
data = json.load(f) #输入文件对象
print(data.get("age"))
#输出
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3、序列化函数
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import json
def sayhi(name): #函数
print("name:",name)
info = {
‘name‘:"zhangqigao",
"age":22,
"func":sayhi #引用sayhi函数名
}
with open("test.txt","w") as f:
json.dump(info,f) #序列化info数据对象
#输出
File "D:\Python\Python35\lib\json\encoder.py", line 403, in _iterencode_dict
yield from chunks
File "D:\Python\Python35\lib\json\encoder.py", line 436, in _iterencode
o = _default(o)
File "D:\Python\Python35\lib\json\encoder.py", line 179, in default
raise TypeError(repr(o) + " is not JSON serializable")
TypeError: <function sayhi at 0x00000000006DD510> is not JSON serializable #不支持jsom序列化
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小结：
- dumps和loads是成对使用的，dump和load是成对使用的。
- dumps和loads由于序列化的是内容，所以后面要加s，但是dump和load序列化的内容是对象，所以单数。
- json只能处理简单的数据类型，例如：字典、列表、字符串等，不能处理函数等复杂的数据类型。
- json是所有语言通用的，所有语言都支持json，如果我们需要python跟其他语言进行数据交互，那么就用json格式。
pickle序列化
1、dumps序列化和loads反序列化
dumps()序列化
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import pickle
info = {
‘name‘:"zhangqigao",
"age":22,
}
with open("test.txt","wb") as f: #以二进制的形式写入
data = pickle.dumps(info) #序列化成字符串
f.write(data) #写入test.txt 文件中
#输出到test.txt文件中的内容
?}q (X ageqKX nameqX
zhangqigaoqu.
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loads()反序列化
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import pickle
with open("test.txt","rb") as f: #以二进制的模式读
data = pickle.loads(f.read()) #反序列化操作
print(data.get("age"))
#输出
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2、dump序列化和load反序列化
dump()序列化
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import pickle
info = {
‘name‘:"zhangqigao",
"age":22,
}
with open("test.txt","wb") as f:
pickle.dump(info,f) #序列化
#输出
?}q (X ageqKX nameqX
zhangqigaoqu.
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load()反序列化
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import pickle
with open("test.txt","rb") as f:
data = pickle.load(f) #反序列化成内存对象
print(data.get("age"))
#输出
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从上面的结果观察，json和pickle好像也没什么区别？但是别忘了，我们说，json只能序列化简单的数据类型，而pickle可以序列化python中所有的数据类型，包括函数、类等，下面我们就来看看，如何序列化函数的。还有就是，pickle序列化的是字节，而json序列化的是字符，这个要注意一下。
3、序列化函数
①序列化
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import pickle
def sayhi(name): #函数
print("hello:",name)
info = {
‘name‘:"zhangqigao",
"age":22,
"func":sayhi #"func"对应的值sayhi，是函数名
}
with open("test.txt","wb") as f:
data = pickle.dumps(info)
f.write(data)
#输出test.txt
?}q (X funcqc__main__
sayhi
qX ageqKX nameqX
zhangqigaoqu.
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②反序列化
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import pickle
def sayhi(name): #在反序列化中必须写上此函数，不然会报错，因为在加载的时候，函数没有加载到内存
print("hello:",name)
with open("test.txt","rb") as f:
data = pickle.loads(f.read())
print(data.get("age"))
data.get("func")("zhangqigao") #执行函数sayhi
#输出
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hello: zhangqigao #输出的函数体中的逻辑也是可以变的，这边我就不做演示了
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小结：
- json值支持简单的数据类型，pickle支持所有的数据类型。
- pickle只能支持python本身的序列化和反序列化，不能用作和其他语言做数据交互，而json可以。
- pickle序列化的是整个的数据对象，所以反序列化函数时，函数体中的逻辑变了，是跟着心的函数体走的。
- pickle和json在3.0中只能dump一次和load一次，在2.7里面可以dump多次，load多次，anyway，以后只记住，只需要dump一次，load一次就可以了。
hashlib模块
一、简述
我们写程序中，经常需要对字符串进行MD5加密，python中也支持这种加密，下面说说，这个加密模块:hashlib。
二、MD5加密
原则：只要你的输入是固定的，你的输出也一定是固定的。MD5是在hash上更改的，主要做文件的一致性
1、md5加密
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import hashlib
m = hashlib.md5() #创建一个MD5对象
m.update(b"zhang") #在python3中需要是2进制的值，所以字符串前加b
print(m.hexdigest()) #以16进制打印MD5值
#输出
d0cd2693b3506677e4c55e91d6365bff
m.update(b"qigao")
print(m.hexdigest())
#输出
0bfca190ecc60e44cbc739ca9c252133
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2、文件内容MD5值
说明：如果我们想得到一个文件所有内容的MD5值，我们所做的方法是循环这个文件，获取每行的MD5值，但是这样生成的MD5值的效率会变慢，因为每一行都需要计算。这样我们还不如直接把文件的所有内容加载出来，直接计算它的MD5值，这样反而快些。
代码如下：
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import hashlib
m = hashlib.md5() #创建MD5对象m
m.update(b"zhang")
print(m.hexdigest())
#输出
d0cd2693b3506677e4c55e91d6365bff
m.update(b"qigao")
print(m.hexdigest())
#输出
0bfca190ecc60e44cbc739ca9c252133
m2 = hashlib.md5() #创建MD5对象m2
m2.update(b"zhangqigao")
print(m2.hexdigest())
#输出
0bfca190ecc60e44cbc739ca9c252133
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注：由上面的代码可以看出，你读到最后一行的字符串的MD5值跟一下子读取所有内容的MD5值是一样的,这是为什么呢？其实这边update做了一个拼接功能，m.update(b"zhang")是返回的字符串"zhang"的MD5值，但是到了第二个m.update("qigao")的值并不是"qigao"的字符串的MD5值，它需要拼接前面的字符串，应该是m.update(b"zhangqigao")的MD5值，所以相当于m.update(b"zhang"),m.update(b"qigao") = m.update(b"zhang"+b"qigao")。
三、sha1加密
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import hashlib
hash = hashlib.sha1()
hash.update(b"zhangqigao")
print(hash.hexdigest())
#输出
c8b2a6571067f92133b5b43a085f1ddd36e8c3fb
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四、sha256加密
说明：sha256用的比较多，相比MD5要更加的安全
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import hashlib
hash = hashlib.sha256()
hash.update(b"zhangqigao")
print(hash.hexdigest())
#输出
0634de5fe3d009fd0ec76ab3d97ab0fe37969b696e8d6550797cf3b446dd78ba
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五、sha384加密
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import hashlib
hash = hashlib.sha384()
hash.update(b"zhangqigao")
print(hash.hexdigest())
#输出
3489c64e31671094ca1afde35fd31ee9b09cdb90c3728f31696829e8a56be311e1405d537179e62d236e6d70a4f13ff4
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六、sha512加密
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import hashlib
hash = hashlib.sha512()
hash.update(b"zhangqigao")
print(hash.hexdigest())
#输出
cb09fd5a519b2b075f4aa5965a39657df900fff832b73d161a426512b6023ab8c1c0872a7b2d50055cbd75c4b6f374cda0615be9530f7f4b7dc08ab3f266325d
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注意：
- 以上这几种，其实都是对MD5加密的不同算法
- 其中sha256用的最多，比MD5要安全的多
- 有些公司会用加盐方式加密，比如：把字符串"zhangqigao"，通过一定的算法变成"zhang.qi.gao"，当然这种算法自己肯定要知道，然后MD5加密，当然每个公司的加盐方式是不一样的。
七、hmac加密
其实以上还不是最牛的，最牛的是下面这种，叫hmac加密，它内部是对我们创建key和内容进行处理再进行加密。
散列消息鉴别码，简称HMAC，是一种基于消息鉴别码MAC（Message Authentication Code）的鉴别机制。使用HMAC时,消息通讯的双方，通过验证消息中加入的鉴别密钥K来鉴别消息的真伪；
一般用于网络通信中消息加密，前提是双方先要约定好key,就像接头暗号一样，然后消息发送把用key把消息加密，接收方用key ＋ 消息明文再加密，拿加密后的值 跟 发送者的相对比是否相等，这样就能验证消息的真实性，及发送者的合法性了。
代码如下：
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import hmac #导入hmac模块
hash = hmac.new(b"zhang",b"qigao") #zhang是key，qigao是内容
print(hash.hexdigest())
#输出
2f124c86aeb5142246198f77a142e855
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时间： 2024-10-11 05:17:07
