1.python 哈希表+双向链表
2.Python常用模块（十、源码hashlib模块）
3.python模块之hashlib: md5和sha算法
4.Python爬虫之JS逆向哈希算法分析
5.「Python系列」Python random模块、哈希hashlib模块
6.Python 哈希表的源码实现——字典

python 哈希表+双向链表

       Python中，结合哈希表和双向链表的哈希巧妙设计，使得LRU（Least Recently Used）缓存策略得以高效实现。源码LRU算法基于数据项的哈希书架html源码访问频率，倾向于保留最近被访问的源码项目，而淘汰长时间未触及的哈希项目。哈希表作为核心数据结构，源码提供了快速的哈希数据查找，其与双向链表的源码结合则确保了对访问顺序的实时维护。

       一个简单的哈希Python实现示例如下，使用列表维护访问顺序，源码尽管这可能在移除操作中带来O(n)的哈希时间复杂度，但演示了LRU的源码基本理念。在实践中，为了提升性能，专业实现通常会采用双向链表和哈希表的组合，链表确保元素顺序，哈希表则用于存储键和链表节点，实现高效查找和更新。

       LRUCache 实现中，双向链表与哈希表紧密结合。element样式源码链表通过添加伪头和伪尾节点简化插入和删除操作，每次访问都会将节点移动到链表头部，代表最近使用。当缓存满时，最久未使用的数据会被链表尾部移除。哈希表则负责存储键和节点指针，确保了get和put操作的平均时间复杂度为O(1)。

       Python中的哈希表通常通过内置字典实现，利用其快速的查找特性，为LRU算法提供了理想的底层支持。

Python常用模块（十、hashlib模块）

       Python的hashlib模块在处理数据加密和哈希运算时，扮演着至关重要的角色。想象一下，哈希算法就像是一个工厂，我们通过m.update()函数向工厂输送材料，工厂对这些材料进行加工处理，最终产出的便是哈希值。

       然而，尽管哈希算法在数据保护方面具有强大的功能，它仍存在一个显著的弱点，那就是素材 解析 源码通过所谓的“撞库”攻击，有可能反推出原始数据。因此，为了增强安全性，我们通常会将自定义的key与哈希算法结合使用。

       为了模拟这种攻击场景，让我们通过实际操作来体验一下。在Python中，hmac模块提供了这样的功能，它首先对创建的key和内容进行进一步的处理，然后再进行加密过程。在使用时，务必注意对hmac模块的正确调用，以确保数据的完整性和安全性。

       此外，hashlib模块还提供了多种哈希算法，如MD5、SHA1、SHA等，用户可以根据实际需求选择最适合的算法。通过合理运用这些功能，我们能够有效提升数据的安全性，并防止数据在传输或存储过程中被非法访问或篡改。手写springmvc源码

python模块之hashlib: md5和sha算法

       hashlib库专为哈希算法提供支持，包括md5, sha1, sha, sha, sha, sha算法，操作简便。

       隐私保护集合交集(PSI)计算涉及安全多方计算领域，具有理论与实践双重价值。

       联邦学习进程开始时，PSI计算扮演关键角色。参与方将数据与salt进行哈希处理，确保攻击者无法从哈希结果推断原始数据信息。

Python爬虫之JS逆向哈希算法分析

       提示：本文案例列分享中的关键信息已做Base编码处理

       在 JavaScript 和 Python 中，实现 JS 加密的方法可以帮助我们快速还原加密过程。即使有些网站在加密过程中还进行了其他处理，但基本方法是一样的。

       消息摘要算法/签名算法：MD5、SHA、HMAC

       1、MD5

       简介：MD5 消息摘要算法，又称哈希算法、散列算法，由美国密码学家罗纳德·李维斯特设计，于 年公布。它是股价限制源码一种单向加密算法，加密后的明文无法解密。摘要算法的特点是密文长度固定，通过函数将任意长度的数据转换为固定长度的数据串，通常用进制字符串表示。两个不同的明文使用摘要算法后，其密文可能相同，但概率极低。

       JavaScript 实现

       Python 实现

       总结：MD5 哈希将其视为十六进制数，MD5 哈希长度为 位，通常由 个十六进制数字表示。

       2、SHA

       简介：SHA 安全哈希算法，由美国国家安全局设计，适用于数字签名标准中定义的数字签名算法。SHA 通常指 SHA 家族的五个算法，分别是 SHA-1、SHA-、SHA-、SHA-、SHA-。SHA 是比 MD5 更安全的摘要算法，MD5 的密文是 位，而 SHA-1 是 位，版本越强，密文越长，速度越慢。

       JavaScript 实现

       Python 实现

       3、HMAC

       简介：HMAC 散列消息认证码、密钥相关的哈希运算消息认证码，于 年提出， 年公布。HMAC 加密算法是一种基于加密 Hash 函数和共享密钥的消息认证协议，要求通信双方共享密钥 key、约定算法、对报文进行 Hash 运算，形成固定长度的认证码。通信双方通过认证码的校验来确定报文的合法性。

       JavaScript 实现

       Python 实现

       4、实战案例1 - 案例md5加密逆向

       逆向目标

       逆向分析

       Python 代码模拟

       salt: 时间戳 sign: dbfba8fafcaf5e签名

       解析：n.md5("fanyideskweb" + e + i + "Tbh5E8=q6U3EXe+&L[4c@") e = 待翻译字符串 i = 时间戳 salt: 时间戳 + 随机的以内整数

       2 - 案例sha系列

       逆向目标

       抓包分析：调试加密地点

       Python 代码实现

「Python系列」Python random模块、hashlib模块

       Python random模块和hashlib模块详解

       Python编程中，random模块提供了强大的随机数生成功能，其中包括：

random.random(): 生成[0.0, 1.0)的随机浮点数。

random.uniform(a, b): 生成[a, b)范围内的随机浮点数。

random.randint(a, b): 生成[a, b]内的随机整数。

random.randrange(start, stop, step): 选择[start, stop)范围内的随机整数，步长为step。

random.choice(seq): 随机从seq中选取一个元素。

random.shuffle(seq): 将seq中的元素随机排序。

random.sample(seq, k): 从seq中随机选择k个不重复元素，返回列表。

random.bytes(n): 生成n个随机字节。

random.seed(a): 设置随机数种子，相同种子生成相同序列。

random.getrandbits(k): 生成k位的随机整数。

       ...以及其他高级函数如triangular, betavariate, expovariate, normalvariate等。

       另一方面，hashlib模块是Python的加密工具，它支持多种哈希算法，如MD5、SHA1、SHA等，例如：

hashlib.new(): 创建哈希对象，支持多种哈希类型。

哈希文件内容: 通过函数hash_file(path, hash_type=SHA)实现，它读取文件并计算哈希，适用于大文件。

Python 哈希表的实现——字典

       哈希表（hash table）是一种基于“键-值对”存储数据的数据结构。在哈希表中，键通过哈希函数转换为哈希值，这个哈希值决定了数据在数组中的位置，使得数据检索变得非常快速。哈希函数的关键在于能够将键转换为在哈希表中均匀分布的索引，尽量避免哈希冲突，即两个不同的键被转换为相同的哈希值。

       为了实现一个简易版本的哈希表，我们可以创建一个哈希函数，将键的首字母的 ASCII 值与哈希表的大小取余。例如，对于歌手名作为键，我们使用这个简易哈希函数计算索引。然而，这种做法会导致碰撞，即不同的键可能产生相同的哈希值，如“Juice WRLD”和“J.cole”的首字母相同，导致索引冲突。为了减少碰撞，应设计一个健壮的哈希函数，使其均匀地分布在哈希表中，同时尽量减少冲突的发生。

       哈希表的优点在于其快速的检索、插入和删除操作，常数时间复杂度 O(1) 的性能。此外，哈希表可以存储不同类型的键值对，并且可以动态调整大小，使其在实际应用中非常灵活。在 Python 中，字典就是一种实现哈希表功能的数据结构，底层通过哈希函数处理键并将其映射到哈希表中相应的位置。

       在 Python 中，字典的键是唯一且不可变的，当创建字典并添加键值对时，Python 会自动计算哈希值，从而将键映射到哈希表的特定位置。在检索、插入或删除操作时，Python 通过哈希值快速定位到值的存储位置，无需考虑字典的大小。

       虽然 Python 的字典在处理哈希冲突时采用线性探测（Linear Probing）等方法，避免哈希冲突，但这也可能导致聚集问题，即连续的空位置被占用后，新元素可能被迫放入这些区域，从而影响哈希表的性能。当哈希表的装载率超过%时，Python 的字典会自动扩容，以缓解聚集问题并保持高效的性能。

       总的来说，哈希表是一种高效的数据结构，通过哈希函数将键转换为哈希值，实现快速的数据检索、插入和删除操作。在 Python 中，字典作为实现哈希表功能的数据结构，提供了简洁且高效的方式来处理键值对数据。