当前位置: 首页 > news >正文

【随笔】一次JS和python中的MD5加密的记录

// 使用CryptoJS进行MD5加密和Base64编码
const sign = CryptoJS.enc.Base64.stringify(CryptoJS.enc.Utf8.parse(CryptoJS.MD5(sign2encrypt).toString()));

上面这段JS和下面这个python等价

def hash_and_encode(input_string):sign2encrypt = input_string# 使用 hashlib 进行 MD5 加密md5_hash = hashlib.md5(sign2encrypt.encode('utf-8')).hexdigest()# 使用 base64 编码sign = base64.b64encode(md5_hash.encode('utf-8')).decode('utf-8')return sign

而不是和下面的等价

def hash_and_encode(input_string):sign2encrypt = input_string# 使用 hashlib 进行 MD5 加密md5_hash = hashlib.md5(sign2encrypt.encode('utf-8')).digest()# 使用 base64 编码sign = base64.b64encode(md5_hash).decode('utf-8')return sign

JavaScript (CryptoJS) 使用了 CryptoJS 库进行 MD5 和 Base64 编码,直接处理字节数组。

Python (hexdigest) 使用 hashlib.md5(…).hexdigest() 生成十六进制字符串,并需要先转换为字节数据,再进行 Base64 编码。

Python (digest) 使用 hashlib.md5(…).digest() 生成字节数据,并用 Base64 编码处理字节数据。

另外postman的Console按Ctrl+Alt+C调出
在这里插入图片描述

END

相关文章:

【随笔】一次JS和python中的MD5加密的记录

// 使用CryptoJS进行MD5加密和Base64编码 const sign CryptoJS.enc.Base64.stringify(CryptoJS.enc.Utf8.parse(CryptoJS.MD5(sign2encrypt).toString()));上面这段JS和下面这个python等价 def hash_and_encode(input_string):sign2encrypt input_string# 使用 hashlib 进行 …...

力扣 二叉树的中序遍历

用了递归遍历,关于树的经典例题。 题目 递归 常规做法即递归了,不会写也得背下来。递归可以大致理解方法调用自身,先写中序遍历递归的方法,递归一定要有递归出口,当遍历到节点为空时返回,即已经找到了。…...

uniapp学习(010-3 实现H5和安卓打包上线)

零基础入门uniapp Vue3组合式API版本到咸虾米壁纸项目实战,开发打包微信小程序、抖音小程序、H5、安卓APP客户端等 总时长 23:40:00 共116P 此文章包含第114p-116p的内容 文章目录 H5配置文件设置开始打包上传代码 安卓设置模拟器启动设置基础配置设置图标启动界面…...

基于DHCP,ACL的通信

该问题为华为的学习资料 1.首先把所有的PC机全部设置为DHCP 2.配置地址 3.ospf 4.dhcp 5.acl AR1 dhcp en interface GigabitEthernet0/0/0ip address 192.168.1.254 255.255.255.0 dhcp select global interface GigabitEthernet0/0/1ip address 10.1.12.1 255.255.255.…...

金融租赁系统助力企业升级与风险管理的新篇章

内容概要 在当今的商业环境中,“金融租赁系统”可谓是企业成功的秘密武器。简单来说,这个系统就像一位聪明的财务顾问,帮助企业在资金和资源的运用上达到最优化。从设备采购到项目融资,它提供了一种灵活的方式,让企业…...

linux安装部署mysql资料

安装虚拟机 等待检查完成 选择中文 软件选择 网络和主机名 开始安装 设置root密码 ADH-password 创建用户 等待安装完成 重启 接受许可证 Centos 7 64安装完成 安装mysql开始 Putty连接指定服务器 在 opt目录下新建download目录 将mysql文件传到该目录下 查看linux服务器的…...

深入理解 MongoDB:一款灵活高效的 NoSQL 数据库

在现代应用程序开发中,数据存储技术已经从传统的关系型数据库(RDBMS)扩展到多样化的 NoSQL 数据库。MongoDB 作为一款广泛使用的文档型数据库,以其灵活性、高性能和易用性成为开发者的首选之一。本篇博文将从 MongoDB 的核心概念、…...

爆改老旧笔记本---将笔记本改造为家用linux服务器

爆改老旧笔记本---将笔记本改造为家用linux服务器 linux启动盘制作镜像文件分区类型:MBR分区和GPT分区的定义MBR分区(Master Boot Record)GPT分区(GUID Partition Table)应用场景和优势MBR的应用场景和优势GPT的应用场景和优势 Li…...

RocketMQ MQTT Windows10 环境启动

RocketMQ MQTT Windows10 环境启动 参考环境和软件版本下载资源启动RocketMQ启动RocketMQ MQTT 参考 https://blog.csdn.net/weixin_43114058/article/details/140043257 https://blog.csdn.net/yangxiaovip/article/details/138355443 环境和软件版本 操作系统&#xff1a…...

sd webui整合包怎么安装comfyui

环境: sd webui整合包 comfyui 问题描述: sd webui整合包怎么安装comfyui 扩展安装不成功 解决方案: 1.直接下载 ,解压到SD文件夹里(或者git拉一下) 2.ComfyUI模型共享:如果本机部署过Webui,那么ComfyUI可以与WebUI公用一套模型,防止复制大量模型浪费空间 将…...

Edify 3D: Scalable High-Quality 3D Asset Generation

Deep Imagination Research | NVIDIA 目录 一、Abstract 二、核心内容 1、多视图扩散模型 3、重建模型: 4、数据处理模块: 三、结果 1、文本到 3D 生成结果 2、图像到 3D 生成结果 3、四边形网格拓扑结构 一、Abstract NVIDIA 开发的用于高质量…...

鸿蒙HarmonyOS学习笔记(6)

定义扩展组件样式:Extend装饰器 在前文的示例中,可以使用Styles用于样式的重用,在Styles的基础上,我们提供了Extend,用于扩展原生组件样式。 说明 从API version 9开始,该装饰器支持在ArkTS卡片中使用。 从…...

蓝桥杯备赛笔记(一)

这里的笔记是关于蓝桥杯关键知识点的记录,有别于基础语法,很多内容只要求会用就行,无需深入掌握。 文章目录 前言一、编程基础1.1 C基础格式和版本选择1.2 输入输出cin和cout: 1.3 string以下是字符串的一些简介:字符串…...

在Java中使用Apache POI导入导出Excel(二)

本文将继续介绍POI的使用,上接在Java中使用Apache POI导入导出Excel(一) 使用Apache POI组件操作Excel(二) 14、读取和重写工作簿 try (InputStream inp new FileInputStream("workbook.xls")) { //Inpu…...

linux 中后端jar包启动不起来怎么回事 -bash: java: 未找到命令

一、用以下命令检查jdk版本 输入:java -version,如果JDK 环境变量没有配置,你会看到如下提示 二、配置jdk环境 1.先找到/etc/profile文件,然后在该文件最后面加上以下配置 export JAVA_HOME/usr/local/jdk-21.0.1 export PATH$…...

六大排序算法:插入排序、希尔排序、选择排序、冒泡排序、堆排序、快速排序

本章讲述数据结构中的六大排序算法 欢迎大佬们踊跃讨论,感谢大家支持! 我的博客主页链接 六大排序算法 一.插入排序1.1 直接插入排序1.2 希尔排序 二.选择排序2.1 单向选择排序2.2双向选择排序2.3 堆排序 三.交换排序3.1 冒泡排序3.2 快速排序3.2.1 Hoa…...

快速排序(C++实现)

基本思想 任取一个元素为中心,所有比它小的元素一律前放,比他大的元素一律后放,形成左右两个子表;对各子表重新选择中心元素并依此规则调整,直到每个子表的元素只剩一个。 通过一趟排序,将待排序记录分割成…...

【数据库知识】数据库关系代数表达式

文章目录 概述一、关系代数表达式的基本组成部分二、关系代数运算符及其使用样例三、关系代数表达式的优化四、总结 概述 数据库关系代数表达式是关系数据库系统查询语言的理论基础,它使用一系列符号和运算符来描述从一个或多个关系(即表)中…...

linux系统清理全部python环境并重装

提问 centos系统清理全部python环境并重装,并且使用宝塔。 解答 要在CentOS系统中彻底清理Python3环境,可以遵循以下步骤: 卸载Python3 使用rpm命令卸载所有与Python3相关的包。这个命令会查询所有已安装的与python3相关的rpm包&#xf…...

Servlet的介绍

Servlet是Java Web的核心组件,它是一个运行在服务器端的Java程序,用于接收客户端的请求、处理请求并返回响应。Servlet遵循特定的生命周期,包括初始化、服务、销毁等阶段。 生命周期: init():初始化Servlet实例&#x…...

[2025CVPR]DeepVideo-R1:基于难度感知回归GRPO的视频强化微调框架详解

突破视频大语言模型推理瓶颈,在多个视频基准上实现SOTA性能 一、核心问题与创新亮点 1.1 GRPO在视频任务中的两大挑战 ​安全措施依赖问题​ GRPO使用min和clip函数限制策略更新幅度,导致: 梯度抑制:当新旧策略差异过大时梯度消失收敛困难:策略无法充分优化# 传统GRPO的梯…...

Unity3D中Gfx.WaitForPresent优化方案

前言 在Unity中,Gfx.WaitForPresent占用CPU过高通常表示主线程在等待GPU完成渲染(即CPU被阻塞),这表明存在GPU瓶颈或垂直同步/帧率设置问题。以下是系统的优化方案: 对惹,这里有一个游戏开发交流小组&…...

Qt Widget类解析与代码注释

#include "widget.h" #include "ui_widget.h"Widget::Widget(QWidget *parent): QWidget(parent), ui(new Ui::Widget) {ui->setupUi(this); }Widget::~Widget() {delete ui; }//解释这串代码,写上注释 当然可以!这段代码是 Qt …...

LeetCode - 394. 字符串解码

题目 394. 字符串解码 - 力扣(LeetCode) 思路 使用两个栈:一个存储重复次数,一个存储字符串 遍历输入字符串: 数字处理:遇到数字时,累积计算重复次数左括号处理:保存当前状态&a…...

MODBUS TCP转CANopen 技术赋能高效协同作业

在现代工业自动化领域,MODBUS TCP和CANopen两种通讯协议因其稳定性和高效性被广泛应用于各种设备和系统中。而随着科技的不断进步,这两种通讯协议也正在被逐步融合,形成了一种新型的通讯方式——开疆智能MODBUS TCP转CANopen网关KJ-TCPC-CANP…...

VTK如何让部分单位不可见

最近遇到一个需求&#xff0c;需要让一个vtkDataSet中的部分单元不可见&#xff0c;查阅了一些资料大概有以下几种方式 1.通过颜色映射表来进行&#xff0c;是最正规的做法 vtkNew<vtkLookupTable> lut; //值为0不显示&#xff0c;主要是最后一个参数&#xff0c;透明度…...

基于 TAPD 进行项目管理

起因 自己写了个小工具&#xff0c;仓库用的Github。之前在用markdown进行需求管理&#xff0c;现在随着功能的增加&#xff0c;感觉有点难以管理了&#xff0c;所以用TAPD这个工具进行需求、Bug管理。 操作流程 注册 TAPD&#xff0c;需要提供一个企业名新建一个项目&#…...

HubSpot推出与ChatGPT的深度集成引发兴奋与担忧

上周三&#xff0c;HubSpot宣布已构建与ChatGPT的深度集成&#xff0c;这一消息在HubSpot用户和营销技术观察者中引发了极大的兴奋&#xff0c;但同时也存在一些关于数据安全的担忧。 许多网络声音声称&#xff0c;这对SaaS应用程序和人工智能而言是一场范式转变。 但向任何技…...

Python网页自动化Selenium中文文档

1. 安装 1.1. 安装 Selenium Python bindings 提供了一个简单的API&#xff0c;让你使用Selenium WebDriver来编写功能/校验测试。 通过Selenium Python的API&#xff0c;你可以非常直观的使用Selenium WebDriver的所有功能。 Selenium Python bindings 使用非常简洁方便的A…...

自然语言处理——文本分类

文本分类 传统机器学习方法文本表示向量空间模型 特征选择文档频率互信息信息增益&#xff08;IG&#xff09; 分类器设计贝叶斯理论&#xff1a;线性判别函数 文本分类性能评估P-R曲线ROC曲线 将文本文档或句子分类为预定义的类或类别&#xff0c; 有单标签多类别文本分类和多…...