每周一个 Python 模块 | hashlib

2019-02-01 本文已影响21人 yongxinz

hashlib 模块定义了用于访问不同加密散列算法的 API。要使用特定的哈希算法，需要先用适当的构造函数或new()创建哈希对象。然后，无论使用何种算法，对象都使用相同的 API。

散列算法

由于hashlib 受 OpenSSL “支持”，因此该库提供的所有算法都可用，包括：

MD5

SHA1

SHA224

SHA256

SHA384

SHA512

有些算法可用于所有平台，有些算法依赖于底层库。对于每个列表，分别查看 algorithms_guaranteed 和algorithms_available 函数。

import hashlib


print('Guaranteed:\n{}\n'.format(', '.join(sorted(hashlib.algorithms_guaranteed))))
print('Available:\n{}'.format(', '.join(sorted(hashlib.algorithms_available))))

# output
# Guaranteed:
# blake2b, blake2s, md5, sha1, sha224, sha256, sha384, sha3_224,
# sha3_256, sha3_384, sha3_512, sha512, shake_128, shake_256
# 
# Available:
# BLAKE2b512, BLAKE2s256, MD4, MD5, MD5 - SHA1, RIPEMD160, SHA1,
# SHA224, SHA256, SHA384, SHA512, blake2b, blake2b512, blake2s,
# blake2s256, md4, md5, md5 - sha1, ripemd160, sha1, sha224, sha256,
# sha384, sha3_224, sha3_256, sha3_384, sha3_512, sha512,
# shake_128, shake_256, whirlpool

样本数据

本节中的所有示例都使用相同的示例数据：

# hashlib_data.py 

import hashlib

lorem = '''Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipisicing
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ullamco laboris nisi ut aliquip ex ea commodo consequat. Duis
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cupidatat non proident, sunt in culpa qui officia deserunt
mollit anim id est laborum.'''

MD5示例

要计算数据块（此处为转换为字节字符串的 unicode 字符串）的 MD5 哈希或摘要，首先创建哈希对象，然后添加数据并调用 digest() 或 hexdigest()。

import hashlib

from hashlib_data import lorem

h = hashlib.md5()
h.update(lorem.encode('utf-8'))
print(h.hexdigest())    # 3f2fd2c9e25d60fb0fa5d593b802b7a8

此例使用 hexdigest() 方法而不是 digest()，因为输出已格式化，因此可以清晰地打印。如果二进制摘要值可以接受，请使用digest()。

SHA1示例

SHA1 摘要以相同的方式计算。

import hashlib

from hashlib_data import lorem

h = hashlib.sha1()
h.update(lorem.encode('utf-8'))
print(h.hexdigest())    # ea360b288b3dd178fe2625f55b2959bf1dba6eef

摘要值在此示例中是不同的，因为算法从 MD5 更改为 SHA1。

按名称创建哈希

有时，在字符串中按名称引用算法比通过直接使用构造函数更方便。例如，将哈希类型存储在配置文件中。在这种情况下，用 new() 创建哈希对象。

# hashlib_new.py 

import argparse
import hashlib
import sys

from hashlib_data import lorem


parser = argparse.ArgumentParser('hashlib demo')
parser.add_argument(
    'hash_name',
    choices=hashlib.algorithms_available,
    help='the name of the hash algorithm to use',
)
parser.add_argument(
    'data',
    nargs='?',
    default=lorem,
    help='the input data to hash, defaults to lorem ipsum',
)
args = parser.parse_args()

h = hashlib.new(args.hash_name)
h.update(args.data.encode('utf-8'))
print(h.hexdigest())

# output
# $ python3 hashlib_new.py sha1
# ea360b288b3dd178fe2625f55b2959bf1dba6eef
# 
# $ python3 hashlib_new.py sha256
# 
# 3c887cc71c67949df29568119cc646f46b9cd2c2b39d456065646bc2fc09ffd8
# 
# $ python3 hashlib_new.py sha512
# 
# a7e53384eb9bb4251a19571450465d51809e0b7046101b87c4faef96b9bc904cf7f90
# 035f444952dfd9f6084eeee2457433f3ade614712f42f80960b2fca43ff
# 
# $ python3 hashlib_new.py md5
# 
# 3f2fd2c9e25d60fb0fa5d593b802b7a8

增量更新

update() 可以重复调用哈希计算器的方法。每次，摘要都会根据输入的附加文本进行更新。逐步更新比将整个文件读入内存更有效，并产生相同的结果。

import hashlib

from hashlib_data import lorem

h = hashlib.md5()
h.update(lorem.encode('utf-8'))
all_at_once = h.hexdigest()


def chunkize(size, text):
    "Return parts of the text in size-based increments."
    start = 0
    while start < len(text):
        chunk = text[start:start + size]
        yield chunk
        start += size
    return


h = hashlib.md5()
for chunk in chunkize(64, lorem.encode('utf-8')):
    h.update(chunk)
line_by_line = h.hexdigest()

print('All at once :', all_at_once) # All at once : 3f2fd2c9e25d60fb0fa5d593b802b7a8
print('Line by line:', line_by_line)  # Line by line: 3f2fd2c9e25d60fb0fa5d593b802b7a8
print('Same        :', (all_at_once == line_by_line))   # Same        : True