javascript - Python rsa加密问题
原来是在HTML中使用jsencrypt来加密:
var encrypt = new JSEncrypt();
<code> encrypt.setPublicKey('MIGfMA0GCSqGSIb3DQEBAQUAA4GNADCBiQKBgQCp0wHYbg/NOPO3nzMD3dndwS0MccuMeXCHgVlGOoYyFwLdS24Im2e7YyhB0wrUsyYf0/nhzCzBK8ZC9eCWqd0aHbdgOQT6CuFQBMjbyGYvlVYU2ZP7kG9Ft6YV6oc9ambuO7nPZh+bvXH0zDKfi02prknrScAKC0XhadTHT3Al0QIDAQAB'); var encrypted_input1 = encrypt.encrypt($('#input1').val()); var encrypted_input2 = encrypt.encrypt($('#input2').val()); var ajax_data = { input1: encrypted_input1, input2: encrypted_input2, remember: $('#remember_me').prop('checked') }; </code>
想用Python的库rsa来实现同样的加密:
name = 'Adam_LBQ'#input1
password = '123456' #input2
我的实现代码如下:
coding:utf-8
import rsa
name = 'Adam_LBQ'
password = '123456'
pub_key = #?怎么写啊
rsa_name = rsa.encrypt(name,pub_key)
rsa_password = rsa.encrypt(password,pub_key)
print rsa_name +'\n'+ rsa_password
我是模拟登陆来爬去内容的,希望是加密之后和js加密的内容是一样的,该怎么写啊?
回复内容:
原来是在HTML中使用jsencrypt来加密:
var encrypt = new JSEncrypt();
<code> encrypt.setPublicKey('MIGfMA0GCSqGSIb3DQEBAQUAA4GNADCBiQKBgQCp0wHYbg/NOPO3nzMD3dndwS0MccuMeXCHgVlGOoYyFwLdS24Im2e7YyhB0wrUsyYf0/nhzCzBK8ZC9eCWqd0aHbdgOQT6CuFQBMjbyGYvlVYU2ZP7kG9Ft6YV6oc9ambuO7nPZh+bvXH0zDKfi02prknrScAKC0XhadTHT3Al0QIDAQAB'); var encrypted_input1 = encrypt.encrypt($('#input1').val()); var encrypted_input2 = encrypt.encrypt($('#input2').val()); var ajax_data = { input1: encrypted_input1, input2: encrypted_input2, remember: $('#remember_me').prop('checked') }; </code>
想用Python的库rsa来实现同样的加密:
name = 'Adam_LBQ'#input1
password = '123456' #input2
我的实现代码如下:
coding:utf-8
import rsa
name = 'Adam_LBQ'
password = '123456'
pub_key = #?怎么写啊
rsa_name = rsa.encrypt(name,pub_key)
rsa_password = rsa.encrypt(password,pub_key)
print rsa_name +'\n'+ rsa_password
我是模拟登陆来爬去内容的,希望是加密之后和js加密的内容是一样的,该怎么写啊?
生成一对RSA的公私钥
如果装了git
打开git bash,输入ssh-keygen -t rsa
一路回车后在c盘用户目录下面有个.ssh目录,进去.pub文件就是公钥文件,也就是这里的pub_key
公钥加密,私钥则用来解密
关于 python
的 rsa
加密
Pycrypto与RSA密码技术笔记

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Effizientes Training von Pytorch -Modellen auf CentOS -Systemen erfordert Schritte, und dieser Artikel bietet detaillierte Anleitungen. 1.. Es wird empfohlen, YUM oder DNF zu verwenden, um Python 3 und Upgrade PIP zu installieren: Sudoyumupdatepython3 (oder sudodnfupdatepython3), PIP3Install-upgradepip. CUDA und CUDNN (GPU -Beschleunigung): Wenn Sie Nvidiagpu verwenden, müssen Sie Cudatool installieren

Golang eignet sich für eine schnelle Entwicklung und gleichzeitige Programmierung, während C für Projekte, die eine extreme Leistung und die zugrunde liegende Kontrolle erfordern, besser geeignet sind. 1) Golangs Parallelitätsmodell vereinfacht die Parallelitätsprogrammierung durch Goroutine und Kanal. 2) Die Vorlagenprogrammierung von C bietet generische Code und Leistungsoptimierung. 3) Golangs Müllsammlung ist bequem, kann jedoch die Leistung beeinflussen. Die Speicherverwaltung von C ist komplex, aber die Kontrolle ist in Ordnung.

PHP verwendet MySQLI- und PDO-Erweiterungen, um in Datenbankvorgängen und serverseitiger Logikverarbeitung zu interagieren und die serverseitige Logik durch Funktionen wie Sitzungsverwaltung zu verarbeiten. 1) Verwenden Sie MySQLI oder PDO, um eine Verbindung zur Datenbank herzustellen und SQL -Abfragen auszuführen. 2) Behandeln Sie HTTP -Anforderungen und Benutzerstatus über Sitzungsverwaltung und andere Funktionen. 3) Verwenden Sie Transaktionen, um die Atomizität von Datenbankvorgängen sicherzustellen. 4) Verhindern Sie die SQL -Injektion, verwenden Sie Ausnahmebehandlung und Schließen von Verbindungen zum Debuggen. 5) Optimieren Sie die Leistung durch Indexierung und Cache, schreiben Sie hochlesbarer Code und führen Sie die Fehlerbehandlung durch.

PHP und Python haben ihre eigenen Vor- und Nachteile, und die Wahl hängt von den Projektbedürfnissen und persönlichen Vorlieben ab. 1.PHP eignet sich für eine schnelle Entwicklung und Wartung großer Webanwendungen. 2. Python dominiert das Gebiet der Datenwissenschaft und des maschinellen Lernens.

Aktivieren Sie die Pytorch -GPU -Beschleunigung am CentOS -System erfordert die Installation von CUDA-, CUDNN- und GPU -Versionen von Pytorch. Die folgenden Schritte führen Sie durch den Prozess: Cuda und Cudnn Installation Bestimmen Sie die CUDA-Version Kompatibilität: Verwenden Sie den Befehl nvidia-smi, um die von Ihrer NVIDIA-Grafikkarte unterstützte CUDA-Version anzuzeigen. Beispielsweise kann Ihre MX450 -Grafikkarte CUDA11.1 oder höher unterstützen. Download und installieren Sie Cudatoolkit: Besuchen Sie die offizielle Website von Nvidiacudatoolkit und laden Sie die entsprechende Version gemäß der höchsten CUDA -Version herunter und installieren Sie sie, die von Ihrer Grafikkarte unterstützt wird. Installieren Sie die Cudnn -Bibliothek:

Docker verwendet Linux -Kernel -Funktionen, um eine effiziente und isolierte Anwendungsumgebung zu bieten. Sein Arbeitsprinzip lautet wie folgt: 1. Der Spiegel wird als schreibgeschützte Vorlage verwendet, die alles enthält, was Sie für die Ausführung der Anwendung benötigen. 2. Das Union File System (UnionFS) stapelt mehrere Dateisysteme, speichert nur die Unterschiede, speichert Platz und beschleunigt. 3. Der Daemon verwaltet die Spiegel und Container, und der Kunde verwendet sie für die Interaktion. 4. Namespaces und CGroups implementieren Container -Isolation und Ressourcenbeschränkungen; 5. Mehrere Netzwerkmodi unterstützen die Containerverbindung. Nur wenn Sie diese Kernkonzepte verstehen, können Sie Docker besser nutzen.

PHP wird verwendet, um dynamische Websites zu erstellen. Zu den Kernfunktionen gehören: 1. Dynamische Inhalte generieren und Webseiten in Echtzeit generieren, indem Sie eine Verbindung mit der Datenbank herstellen; 2. Verarbeiten Sie Benutzerinteraktions- und Formulareinreichungen, überprüfen Sie Eingaben und reagieren Sie auf Operationen. 3. Verwalten Sie Sitzungen und Benutzerauthentifizierung, um eine personalisierte Erfahrung zu bieten. 4. Optimieren Sie die Leistung und befolgen Sie die Best Practices, um die Effizienz und Sicherheit der Website zu verbessern.

Bei der Auswahl einer Pytorch -Version unter CentOS müssen die folgenden Schlüsselfaktoren berücksichtigt werden: 1. Cuda -Version Kompatibilität GPU -Unterstützung: Wenn Sie NVIDIA -GPU haben und die GPU -Beschleunigung verwenden möchten, müssen Sie Pytorch auswählen, der die entsprechende CUDA -Version unterstützt. Sie können die CUDA-Version anzeigen, die unterstützt wird, indem Sie den Befehl nvidia-smi ausführen. CPU -Version: Wenn Sie keine GPU haben oder keine GPU verwenden möchten, können Sie eine CPU -Version von Pytorch auswählen. 2. Python Version Pytorch
