python中的hashlib和base64加密模块使用实例
看到好几位博主通过对模块的各个击破学习python,我也效法一下,本篇说一下python中加密涉及到的模块。
hashlib
hashlib模块支持的加密算法有md5 sha1 sha224 sha256 sha384 sha512(加密原理请参考此处),使用起来也很简单。
以md5加密为例,有两种方法:
一、 追加模式
代码示例:
代码如下:
import hashlib #引入hashlib模块
mm = hashlib.md5() #创建一个md5对象
mm.update("Hello") #通过update方法加密文本
mm.update(" world!") #追加,这两句相当于 mm.update("Hello world!")
print mm.digest() #输出加密后的二进制数据
print mm.hexdigest() #输出加密后的十六进制数据
二、 一句话
如果不需要追加,只用加密一段文本,可用这种形式,代码示例:
代码如下:
import hashlib
hashlib.new("md5","Hello world!").digest()
此外,md5等算法对象还提供了digest_size和block_size等属性,指示加密后文本的大小。
对于其他的加密算法,只要在代码中替换「md5」即可,不再举例。
base64
这个模块提供的加密算法并不安全,但十分简单,有时候会用到。
代码示例:
代码如下:
import base64
a = "Hello world!"
b = base64.encodestring(a) #加密
c = base64.decodestring(b) #解密
print a==c
python还有诸多的第三方模块提供更多的加密方式,以后学到的时候再说。

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不可能直接在手机上用单一应用完成 XML 到 PDF 的转换。需要使用云端服务,通过两步走的方式实现:1. 在云端转换 XML 为 PDF,2. 在手机端访问或下载转换后的 PDF 文件。

手机XML转PDF的速度取决于以下因素:XML结构的复杂性手机硬件配置转换方法(库、算法)代码质量优化手段(选择高效库、优化算法、缓存数据、利用多线程)总体而言,没有绝对的答案,需要根据具体情况进行优化。

C语言中没有内置求和函数,需自行编写。可通过遍历数组并累加元素实现求和:循环版本:使用for循环和数组长度计算求和。指针版本:使用指针指向数组元素,通过自增指针遍历高效求和。动态分配数组版本:动态分配数组并自行管理内存,确保释放已分配内存以防止内存泄漏。

无法找到一款将 XML 直接转换为 PDF 的应用程序,因为它们是两种根本不同的格式。XML 用于存储数据,而 PDF 用于显示文档。要完成转换,可以使用编程语言和库,例如 Python 和 ReportLab,来解析 XML 数据并生成 PDF 文档。

XML 转换图片需要先确定 XML 数据结构,再选择合适的图形化库(如 Python 的 matplotlib)和方法,根据数据结构选择可视化策略,考虑数据量和图片格式,进行分批处理或使用高效库,最终根据需求保存为 PNG、JPEG 或 SVG 等格式。

可以将 XML 转换为图像,方法是使用 XSLT 转换器或图像库。XSLT 转换器:使用 XSLT 处理器和样式表,将 XML 转换为图像。图像库:使用 PIL 或 ImageMagick 等库,从 XML 数据创建图像,例如绘制形状和文本。

没有APP可以将所有XML文件转成PDF,因为XML结构灵活多样。XML转PDF的核心是将数据结构转换为页面布局,需要解析XML并生成PDF。常用的方法包括使用Python库(如ElementTree)解析XML,并利用ReportLab库生成PDF。对于复杂XML,可能需要使用XSLT转换结构。性能优化时,考虑使用多线程或多进程,并选择合适的库。

想要通过XML生成图片,需要使用图形库(如Pillow、JFreeChart)作为桥梁,根据XML中的元数据(尺寸、颜色)生成图片。控制图片大小的关键在于调整XML中<width>和<height>标签的值。然而,在实际应用中,XML结构的复杂性、图形绘制的精细度、图片生成的速度和内存消耗,以及图片格式的选择,都对生成的图片大小产生影响,因此需要深入理解XML结构、熟练掌握图形库,以及考虑优化算法和图片格式选择等因素。
