Python을 사용한 Base64 인코딩 및 디코딩-파이썬 튜토리얼-php.cn

네트워크를 통해 전송하려는 바이너리 이미지 파일이 있다고 가정해 보겠습니다. 상대방이 파일을 제대로 받지 못했다는 사실에 놀랐습니다. 파일에 이상한 문자가 포함되어 있습니다!

흠, 파일을 원시 비트 및 바이트 형식으로 보내려고 하시는 것 같은데, 사용 중인 미디어는 스트리밍 텍스트용으로 설계되었습니다.

이러한 문제를 방지하는 솔루션은 무엇입니까? 대답은 Base64 인코딩입니다. 이번 글에서는 Python을 사용하여 바이너리 이미지를 인코딩하고 디코딩하는 방법을 보여드리겠습니다. 이 프로그램은 독립 실행형 로컬 프로그램으로 설명되지만 모바일 장치에서 서버 및 기타 여러 응용 프로그램으로 인코딩된 이미지를 보내는 등 다양한 응용 프로그램에 개념을 적용할 수 있습니다.

Base64란 무엇인가요?

이 기사를 자세히 살펴보기 전에 Base64의 의미를 정의해 보겠습니다.

Base64는 8비트 바이너리 데이터를 6비트로 표현할 수 있는 형식으로 인코딩하는 방식입니다. 데이터를 채우는 데는 A-Z、a-z、0-9、+、 / 用来表示数据，其中 = 문자만 사용됩니다. 예를 들어, 이 인코딩을 사용하면 3개의 8비트 바이트가 4개의 6비트 그룹으로 변환됩니다.

Base64라는 용어는 HTTP 및 XML에서 널리 사용되며 원래 전송을 위해 이메일 첨부 파일을 인코딩하기 위해 개발된 MIME(Multi Purpose Internet Mail Extensions) 표준에서 따왔습니다.

Base64를 사용하는 이유는 무엇인가요?

Base64는 이진 데이터 표현에 매우 중요하므로 이진 데이터를 일반 텍스트처럼 보이고 작동하는 방식으로 표현할 수 있으므로 데이터베이스에 저장하거나 이메일로 보내거나 다른 응용 프로그램에서 사용하는 것이 더 안정적입니다. . XML과 같은 텍스트 기반 형식. Base64는 주로 ASCII 문자열 형식으로 데이터를 나타내는 데 사용됩니다.

이 기사의 서문에서 언급했듯이 Base64가 없으면 데이터를 읽을 수 없는 경우가 있습니다.

Base64 인코딩

Base64 인코딩은 바이너리 데이터를 제한된 64자 세트로 변환하는 프로세스입니다. 첫 번째 섹션에 표시된 대로 이 문자는 마지막 두 값에 대해 A-Z、a-z、0-9、 + 和 / （数一数，你注意到它们加起来是 64 了吗？）。该字符集被认为是最常见的字符集，被称为 MIME 的 Base64。它使用 A-Z、a-z 和 0-9 作为前 62 个值，以及 + 和 /입니다.

Base64로 인코딩된 데이터는 원래 데이터보다 길어지므로 위에서 언급한 것처럼 바이너리 데이터 3바이트마다 Base64로 인코딩된 데이터가 최소 4바이트 있습니다. 이는 데이터를 더 작은 문자 집합으로 압축하기 때문입니다.

아래와 같은 원본 이메일 파일의 일부를 본 적이 있습니까(보이지 않은 이메일에서 파생되었을 가능성이 높음)? 그렇다면 Base64 인코딩이 실제로 작동하는 것을 본 것입니다! (마지막에 =가 보이면 인코딩 시 패딩에 등호를 사용하므로 Base64 인코딩임을 알 수 있습니다.)

으아악

Base64는 다음과 같이 여러 단계로 수행됩니다.

인코딩할 텍스트는 해당 십진수 값, 즉 해당 ASCII 값(예: a:97, b:98 등)으로 변환됩니다. 이것은 ASCII 테이블입니다.
위 단계에서 얻은 10진수 값을 해당하는 2진수 값(예: 97: 01100001)으로 변환합니다.
모든 이진수를 연결하여 큰 이진수 집합을 얻습니다.
이진수 묶음은 동일한 부분으로 나누어지며, 각 부분은 6비트만 포함합니다.
동등한 6비트 그룹은 해당하는 10진수로 변환됩니다.
마지막으로 해당 십진수는 Base64 값(예: 4:E)으로 변환됩니다. 다음은 십진수 값과 Base64 알파벳입니다.

Base64 디코딩

Base64 디코딩은 Base64 인코딩과 반대입니다. 즉, 이전 섹션에서 설명한 단계를 반대로 수행하여 수행됩니다.

Base64 디코딩 단계는 다음과 같이 설명할 수 있습니다.

문자열의 각 문자는 Base64 십진수 값으로 변경됩니다.
얻은 십진수 값은 이에 상응하는 이진수 값으로 변환됩니다.
얻은 각 이진수에서 이진수의 처음 두 자리를 자르고 6비트 세트를 결합하여 큰 이진수 문자열을 형성합니다.
이전 단계에서 얻은 큰 이진수 문자열을 8자리 그룹으로 나눕니다.
8비트 이진수는 해당하는 십진수로 변환됩니다.
마지막으로 얻은 10진수 값을 해당 ASCII 값으로 변환합니다.

문자열의 Base64 인코딩 및 디코딩

이면에서 무슨 일이 일어나고 있는지 이해하고 나면 모든 작동 방식을 더 쉽게 이해할 수 있습니다. 간단한 세 글자 단어 Hey를 인코딩하고 디코딩해 보겠습니다.

먼저 단어의 각 문자를 해당하는 ASCII로 변환한 다음 해당하는 ASCII를 이진수로 변환합니다. 이는 다음과 같은 값을 제공합니다:

信	ASCII 索引值	8 位二进制值
H	72	01001000
e	101	01100101
y	121	01111001

换句话说，我们可以像这样以二进制形式编写 Hey：

01001000 01100101 01111001

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总共 24 位，当转换为 6 位组时，每个位产生四个值：

010010 000110 010101 111001

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在 Base64 表中，字符 A 到 Z 由值 0 到 25 表示。字符 a 到 z 由值 26 到 51 表示。数字 0 到 9 由值 52 到 61 表示。字符 + 和 / 用 62 和 63 表示。字符 = 用于在无法将位正确分为 6 组时进行填充。

我们现在将重新排列的位转换为数值，然后获取代表这些数值的字符。

6 位二进制值	Base64 索引值	信
010010	18	小
000110	6	G
010101	21	V
111001	57	5

根据我们上面的计算，字母 Hey 在 Base64 编码时将变成 SGV5。我们可以使用以下代码测试这是否正确：

from base64 import b64encode

text_binary = b'Hey'

# SGV5
print(b64encode(text_binary))

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整个过程反向完成，在Base64解码后得到我们的原始数据。

现在，我将快速向您展示另一个单词 Heyo 的编码，以解释编码字符串中 = 的出现。

信	ASCII 索引值	8 位二进制值
H	72	01001000
e	101	01100101
y	121	01111001
o	111	01101111

一共有32位。这将为我们提供五个不同的 6 位组，其中有两个剩余位：11。我们用 0000 填充它们以获得 6 位组。根据上述排列将 6 位组成一组将得到以下结果：

010010 000110 010101 111001 011011 110000

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重新排列的位将根据 Base64 索引值返回以下字符。

6 位二进制值	Base64 索引值	信
010010	18	小
000110	6	G
010101	21	V
111001	57	5
011011	27	b
110000	48	w

这意味着 Heyo 的 Base64 编码值为 SGV5bw==。每个 = 代表一对 00，我们添加它们用于填充原始位序列。

from base64 import b64encode

text_binary = b'Heyo'

# SGV5bw==
print(b64encode(text_binary))

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对图像进行 Base64 编码

现在让我们开始讨论本文的重点。在本节中，我将向您展示如何使用 Python 轻松地对图像进行 Base64 编码。

我将使用以下二进制图像。继续下载它，让我们开始使用 Python！（我假设图像的名称是 deer.gif。）

为了在Python中使用Base64，我们要做的第一件事就是导入base64模块：

导入base64

为了对图像进行编码，我们只需使用函数 base64.b64encode(s) 即可。 Python对该函数的描述如下：

使用 Base64 对类似字节的对象 s 进行编码并返回编码后的字节。

因此，我们可以执行以下操作来对图像进行 Base64 编码：

import base64 
image = open('deer.gif', 'rb') #open binary file in read mode
image_read = image.read()
image_64_encode = base64.b64encode(image_read)

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如果您想查看编码过程的输出，请键入以下内容：

打印 image_64_encode

Base64 解码图像

要使用 Python 解码图像，我们只需使用 base64.b64decode(s) 函数。 Python 提及了有关此函数的以下内容：

解码 Base64 编码的类似字节的对象或 ASCII 字符串并返回解码后的字节。

因此，为了解码我们在上一节中编码的图像，我们执行以下操作：

base64.decode(image_64_encode)

把它们放在一起

让我们将用于 Base64 编码和解码图像的程序放在一起。执行此操作的 Python 脚本应如下所示：

import base64
image = open('deer.gif', 'rb')
image_read = image.read()
image_64_encode = base64.b64encode(image_read)
image_64_decode = base64.b64decode(image_64_encode) 
image_result = open('deer_decode.gif', 'wb') # create a writable image and write the decoding result
image_result.write(image_64_decode)

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如果您打开桌面上的 deer_decode.gif，您会发现您拥有我们在第一步中编码的原始图像 deer.gif。

正如我们从本文中看到的，Python 使执行看似复杂的任务变得非常容易。

URL 安全编码和解码

正如我在本教程前面提到的，除了常规字母数字值之外，Base64 编码还使用字符 + 和 / 。但是，这些字符在 URL 中具有特殊含义。这意味着使用这些字符的 Base64 编码值如果在 URL 内部使用，可能会导致意外行为。

此问题的一种解决方案是使用 urlsafe_base64encode() 和 urlsafe_base64decode() 函数对任何数据进行编码和解码。这些函数在编码过程中将 + 替换为 -，将 / 替换为 _。

下面是一个 Python 示例，显示了这种差异：

import base64

image = open('dot.jpg', 'rb')
image_data = image.read()

unsafe_encode = base64.b64encode(image_data)
safe_encode = base64.urlsafe_b64encode(image_data)

# b'/9j/4QAYRXhpZgAASUkqAAgAAAAAAAAAAAAAAP/sABFEdWNr....
print(unsafe_encode)

# b'_9j_4QAYRXhpZgAASUkqAAgAAAAAAAAAAAAAAP_sABFEdWNr....
print(safe_encode)

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