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出售捕鱼源码源码访问频率，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。商城源码可以积分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，那就是怎么安装软件源码通过所谓的“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。有域名 有源码
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arduino串口函数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。
