pthon/struct-hashlib-hmac

struct

准确地讲，Python没有专门处理字节的数据类型。但由于b'str'可以表示字节，所以，字节数组＝二进制str。而在C语言中，我们可以很方便地用struct、union来处理字节，以及字节和int，float的转换。
在Python中，比方说要把一个32位无符号整数变成字节，也就是4个长度的bytes，你得配合位运算符这么写：

n = 10240099
b1 = (n & 0xff000000) >>24
b2 = (n & 0xff0000) >> 16
b3 = (n & 0xff00) >> 8
b4 = n & 0xff
bs = bytes([b1, b2, b3, b4])
print(bs)-->b'\x00\x9c@c'

非常麻烦。如果换成浮点数就无能为力了。
好在Python提供了一个struct模块来解决bytes和其他二进制数据类型的转换。
struct的pack函数把任意数据类型变成bytes：

>>> import struct
>>> struct.pack('>I', 10240099)
b'\x00\x9c@c'

pack的第一个参数是处理指令，'>I'的意思是：
>表示字节顺序是big-endian，也就是网络序，I表示4字节无符号整数。
后面的参数个数要和处理指令一致。
unpack把bytes变成相应的数据类型：

>>> struct.unpack('>IH', b'\xf0\xf0\xf0\xf0\x80\x80')
(4042322160, 32896)

根据>IH的说明，后面的bytes依次变为I：4字节无符号整数和H：2字节无符号整数。
所以，尽管Python不适合编写底层操作字节流的代码，但在对性能要求不高的地方，利用struct就方便多了。
struct模块定义的数据类型可以参考Python官方文档：https://docs.python.org/3/library/struct.html#format-characters
Windows的位图文件（.bmp）是一种非常简单的文件格式，我们来用struct分析一下。
首先找一个bmp文件，没有的话用“画图”画一个。
读入前30个字节来分析：

>>> s = b'\x42\x4d\x38\x8c\x0a\x00\x00\x00\x00\x00\x36\x00\x00\x00\x28\x00\x00\x00\x80\x02\x00\x00\x68\x01\x00\x00\x01\x00\x18\x00'

两个字节：'BM'表示Windows位图，'BA'表示OS/2位图； 一个4字节整数：表示位图大小； 一个4字节整数：保留位，始终为0； 一个4字节整数：实际图像的偏移量； 一个4字节整数：Header的字节数； 一个4字节整数：图像宽度； 一个4字节整数：图像高度； 一个2字节整数：始终为1； 一个2字节整数：颜色数。
所以，组合起来用unpack读取：

>>> struct.unpack('<ccIIIIIIHH', s)
(b'B', b'M', 691256, 0, 54, 40, 640, 360, 1, 24)

结果显示，b'B'、b'M'说明是Windows位图，位图大小为640x360，颜色数为24。

练习：请编写一个bmpinfo.py，可以检查任意文件是否是位图文件，如果是，打印出图片大小和颜色数。

import base64, struct
bmp_data = base64.b64decode('Qk1oAgAAAAAAADYAAAAoAAAAHAAAAAoAAAABABAAAAAAADICAAASCwAAEgsAA' +'AAAAAAAAAAA/3//f/9//3//f/9//3//f/9//3//f/9//3//f/9//3//f/9//3//f/9//3/' +'/f/9//3//f/9//3//f/9/AHwAfAB8AHwAfAB8AHwAfP9//3//fwB8AHwAfAB8/3//f/9/A' +'HwAfAB8AHz/f/9//3//f/9//38AfAB8AHwAfAB8AHwAfAB8AHz/f/9//38AfAB8/3//f/9' +'//3//fwB8AHz/f/9//3//f/9//3//f/9/AHwAfP9//3//f/9/AHwAfP9//3//fwB8AHz/f' +'/9//3//f/9/AHwAfP9//3//f/9//3//f/9//38AfAB8AHwAfAB8AHwAfP9//3//f/9/AHw' +'AfP9//3//f/9//38AfAB8/3//f/9//3//f/9//3//fwB8AHwAfAB8AHwAfAB8/3//f/9//' +'38AfAB8/3//f/9//3//fwB8AHz/f/9//3//f/9//3//f/9/AHwAfP9//3//f/9/AHwAfP9' +'//3//fwB8AHz/f/9/AHz/f/9/AHwAfP9//38AfP9//3//f/9/AHwAfAB8AHwAfAB8AHwAf' +'AB8/3//f/9/AHwAfP9//38AfAB8AHwAfAB8AHwAfAB8/3//f/9//38AfAB8AHwAfAB8AHw' +'AfAB8/3//f/9/AHwAfAB8AHz/fwB8AHwAfAB8AHwAfAB8AHz/f/9//3//f/9//3//f/9//' +'3//f/9//3//f/9//3//f/9//3//f/9//3//f/9//3//f/9//3//f/9//38AAA==')
def bmp_info(data):t = struct.unpack('<ccIIIIIIHH',data[0:30])if bytes.decode(t[0])+  bytes.decode(t[1])=='BM':return {'width':t[6],'height':t[7],'color':t[9]}else:print('文件不是位图')bi = bmp_info(bmp_data)
assert bi['width'] == 28
assert bi['height'] == 10
assert bi['color'] == 16
print('ok')

hashlib

摘要算法简介

Python的hashlib提供了常见的摘要算法，如MD5，SHA1等等。
什么是摘要算法呢？摘要算法又称哈希算法、散列算法。它通过一个函数，把任意长度的数据转换为一个长度固定的数据串（通常用16进制的字符串表示）。

举个例子，你写了一篇文章，内容是一个字符串'how to use python hashlib - by Michael'，并附上这篇文章的摘要是'2d73d4f15c0db7f5ecb321b6a65e5d6d'。如果有人篡改了你的文章，并发表为'how to use python hashlib - by Bob'，你可以一下子指出Bob篡改了你的文章，因为根据'how to use python hashlib - by Bob'计算出的摘要不同于原始文章的摘要。

可见，摘要算法就是通过摘要函数f()对任意长度的数据data计算出固定长度的摘要digest，目的是为了发现原始数据是否被人篡改过。
摘要算法之所以能指出数据是否被篡改过：   就是因为摘要函数是一个单向函数，计算f(data)很容易，但通过digest反推data却非常困难。而且，对原始数据做一个bit的修改，都会导致计算出的摘要完全不同。
我们以常见的摘要算法MD5为例，计算出一个字符串的MD5值：

import hashlibmd5 = hashlib.md5()
md5.update('how to use md5 in python hashlib?'.encode('utf-8'))
print(md5.hexdigest())
'计算结果如下：'
d26a53750bc40b38b65a520292f69306

如果数据量很大，可以分块多次调用update()，最后计算的结果是一样的：

import hashlibmd5 = hashlib.md5()
md5.update('how to use md5 in '.encode('utf-8'))
md5.update('python hashlib?'.encode('utf-8'))
print(md5.hexdigest())

试试改动一个字母，看看计算的结果是否完全不同。
MD5是最常见的摘要算法，速度很快，生成结果是固定的128 bit字节，通常用一个32位的16进制字符串表示。
另一种常见的摘要算法是SHA1，调用SHA1和调用MD5完全类似：

import hashlibsha1 = hashlib.sha1()
sha1.update('how to use sha1 in '.encode('utf-8'))
sha1.update('python hashlib?'.encode('utf-8'))
print(sha1.hexdigest())

SHA1的结果是160 bit字节，通常用一个40位的16进制字符串表示。
比SHA1更安全的算法是SHA256和SHA512，不过越安全的算法不仅越慢，而且摘要长度更长。
有没有可能两个不同的数据通过某个摘要算法得到了相同的摘要？完全有可能，因为任何摘要算法都是把无限多的数据集合映射到一个有限的集合中。这种情况称为碰撞，比如Bob试图根据你的摘要反推出一篇文章’how to learn hashlib in python - by Bob’，并且这篇文章的摘要恰好和你的文章完全一致，这种情况也并非不可能出现，但是非常非常困难。

摘要算法应用

摘要算法能应用到什么地方？举个常用例子：
任何允许用户登录的网站都会存储用户登录的用户名和口令。如何存储用户名和口令呢？方法是存到数据库表中：

name	password
michael	123456
bob	abc999
alice	alice2008

如果以明文保存用户口令，如果数据库泄露，所有用户的口令就落入黑客的手里。此外，网站运维人员是可以访问数据库的，也就是能获取到所有用户的口令。
正确的保存口令的方式是不存储用户的明文口令，而是存储用户口令的摘要，比如MD5：

username	password
michael	e10adc3949ba59abbe56e057f20f883e
bob	878ef96e86145580c38c87f0410ad153
alice	99b1c2188db85afee403b1536010c2c9

当用户登录时，首先计算用户输入的明文口令的MD5，然后和数据库存储的MD5对比，如果一致，说明口令输入正确，如果不一致，口令肯定错误。

练习 根据用户输入的口令，计算出存储在数据库中的MD5口令：

存储MD5的好处是即使运维人员能访问数据库，也无法获知用户的明文口令。
设计一个验证用户登录的函数，根据用户输入的口令是否正确，返回True或False：

import hashlibdef login(user, password):db = {'michael': 'e10adc3949ba59abbe56e057f20f883e','bob': '878ef96e86145580c38c87f0410ad153','alice': '99b1c2188db85afee403b1536010c2c9'}md5 = hashlib.md5()md5.update(password.encode('utf-8'))x = md5.hexdigest()#也可以直接写hashlib.md5(password.encode('utf-8')).hexdigest()if x == db[user]:return Trueelse:return False
assert login('michael', '123456')
assert login('bob', 'abc999')
assert login('alice', 'alice2008')
assert not login('michael', '1234567')
assert not login('bob', '123456')
assert not login('alice', 'Alice2008')
print('ok')

采用MD5存储口令是否就一定安全呢？也不一定。假设你是一个黑客，已经拿到了存储MD5口令的数据库，如何通过MD5反推用户的明文口令呢？暴力破解费事费力，真正的黑客不会这么干。

考虑这么个情况，很多用户喜欢用123456，888888，password这些简单的口令，于是，黑客可以事先计算出这些常用口令的MD5值，得到一个反推表：

'e10adc3949ba59abbe56e057f20f883e': '123456'
'21218cca77804d2ba1922c33e0151105': '888888'
'5f4dcc3b5aa765d61d8327deb882cf99': 'password'

这样，无需破解，只需要对比数据库的MD5，黑客就获得了使用常用口令的用户账号。
对于用户来讲，当然不要使用过于简单的口令。但是，我们能否在程序设计上对简单口令加强保护呢？
由于常用口令的MD5值很容易被计算出来，所以，要确保存储的用户口令不是那些已经被计算出来的常用口令的MD5，这一方法通过对原始口令加一个复杂字符串来实现，俗称“加盐”：

def calc_md5(password):return get_md5(password + 'the-Salt')

经过Salt处理的MD5口令，只要Salt不被黑客知道，即使用户输入简单口令，也很难通过MD5反推明文口令。

但是如果有两个用户都使用了相同的简单口令比如123456，在数据库中，将存储两条相同的MD5值，这说明这两个用户的口令是一样的。有没有办法让使用相同口令的用户存储不同的MD5呢？
如果假定用户无法修改登录名，就可以通过把登录名作为Salt的一部分来计算MD5，从而实现相同口令的用户也存储不同的MD5。

练习 根据用户输入的登录名和口令模拟用户注册，计算更安全的MD5：

db = {}def register(username, password):db[username] = get_md5(password + username + 'the-Salt')

然后，根据修改后的MD5算法实现用户登录的验证：

# -*- coding: utf-8 -*-
import hashlib, randomdef get_md5(s):return hashlib.md5(s.encode('utf-8')).hexdigest()class User(object):def __init__(self, username, password):self.username = usernameself.salt = ''.join([chr(random.randint(48, 122)) for i in range(20)])self.password = get_md5(password + self.salt)
db = {'michael': User('michael', '123456'),'bob': User('bob', 'abc999'),'alice': User('alice', 'alice2008')
}
def login(username, password):user = db[username]return user.password == get_md5(password+user.salt)
assert login('michael', '123456')
assert login('bob', 'abc999')
assert login('alice', 'alice2008')
assert not login('michael', '1234567')
assert not login('bob', '123456')
assert not login('alice', 'Alice2008')
print('ok')

hmac

通过哈希算法，我们可以验证一段数据是否有效，方法就是对比该数据的哈希值，例如，判断用户口令是否正确，我们用保存在数据库中的password_md5对比计算md5(password)的结果，如果一致，用户输入的口令就是正确的。
为了防止黑客通过彩虹表根据哈希值反推原始口令，在计算哈希的时候，不能仅针对原始输入计算，需要增加一个salt来使得相同的输入也能得到不同的哈希，这样，大大增加了黑客破解的难度。
如果salt是我们自己随机生成的，通常我们计算MD5时采用md5(message + salt)。但实际上，把salt看做一个“口令”，加salt的哈希就是：计算一段message的哈希时，根据不通口令计算出不同的哈希。要验证哈希值，必须同时提供正确的口令。
这实际上就是Hmac算法：Keyed-Hashing for Message Authentication。它通过一个标准算法，在计算哈希的过程中，把key混入计算过程中。
和我们自定义的加salt算法不同，Hmac算法针对所有哈希算法都通用，无论是MD5还是SHA-1。采用Hmac替代我们自己的salt算法，可以使程序算法更标准化，也更安全。
Python自带的hmac模块实现了标准的Hmac算法。我们来看看如何使用hmac实现带key的哈希。
我们首先需要准备待计算的原始消息message，随机key，哈希算法，这里采用MD5，使用hmac的代码如下：

>>> import hmac
>>> message = b'Hello, world!'
>>> key = b'secret'
>>> h = hmac.new(key, message, digestmod='MD5')
>>> # 如果消息很长，可以多次调用h.update(msg)
>>> h.hexdigest()
'fa4ee7d173f2d97ee79022d1a7355bcf'

可见使用hmac和普通hash算法非常类似。hmac输出的长度和原始哈希算法的长度一致。需要注意传入的key和message都是bytes类型，str类型需要首先编码为bytes。
注意：key是随机生成的，作为盐来干扰密码的破解，key应该是作为用户的明文被保存在服务器端或者数据库内，用户登陆时，自动添加。

练习：将上一节的salt改为标准的hmac算法，验证用户口令：

# -*- coding: utf-8 -*-
import hmac, randomdef hmac_md5(key, s):return hmac.new(key.encode('utf-8'), s.encode('utf-8'), 'MD5').hexdigest()class User(object):def __init__(self, username, password):self.username = usernameself.key = ''.join([chr(random.randint(48, 122)) for i in range(20)])self.password = hmac_md5(self.key, password)db = {'michael': User('michael', '123456'),'bob': User('bob', 'abc999'),'alice': User('alice', 'alice2008')
}
ef login(username, password):user = db[username]return user.password == hmac_md5(user.key, password)
assert login('michael', '123456')
assert login('bob', 'abc999')
assert login('alice', 'alice2008')
assert not login('michael', '1234567')
assert not login('bob', '123456')
assert not login('alice', 'Alice2008')
print('ok')