用Python中的hashlib实现md5和sha加密

文章目录

• • 一、用 pandas 读取 Excel 数据
  • 二、加密库 hashlib
  • 三、 pandas中的 map() 方法
  • 四、数据加密工具

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本文分享知识：

1. pandas读取Excel数据 read_excel()
2. 使用Python的加密库 hashlib
3. pandas中map方法使用
4. pandas写入Excel数据 to_excel()

项目源码地址：https://gitee.com/myrensheng/encryption

我这里有一份客户的Excel数据，里面有客户的手机号和身份证号信息，这些信息不能泄露，你加密一下发给我。

面对经理紧急安排的任务，小凡不敢懈怠，暂时放下手中正在处理的任务，将精力集中到数据加密这件事情上。

小凡思考了一会，数据加密，常用的加密算法有：md5和sha，既然没有要求，那就选择最简单的md5加密吧。

不一会，小凡脑海中就构思出了两种解决办法：

1、在Excel中调用md5加密函数，但这个需要安装加密文件，时间上可能来不及

2、用Python中的加密库，只需要读取Excel中的数据，再将加密好的数据导出为Excel即可

经过慎重的考虑，小凡决定使用Python进行数据加密。

一、用 pandas 读取 Excel 数据

import pandas as pd
# Excel文件
excel_path = "./test.xlsx"
# pandas读取Excel数据，并保存到 df 变量中
df = pd.read_excel(excel_path)
# 随机查看5条数据
df.sample(5)

read_excel() 常用参数：

io：excel文件地址

sheet_name：默认为第一个表格

header：头部（列名）从第几行开始，默认第一行

除了用pandas还可以用xlrd库读取Excel，xlwt将数据写入Excel，详情请看：第三章内容

二、加密库 hashlib

获取到数据后，开始加密。我们先学习一下如何使用加密库hashlib，加密一个客户的身份证号？

import hashlib
# 加密的字符串
string = "730763747019734357"
# 字符串进行 utf-8 编码
utf_8_str = str(string).encode("utf8")
# 调用 hashlib.md5() 方法进行加密
encry_result = hashlib.md5(utf_8_str).hexdigest()
encry_result
# 'f29e8eb231261735b849ad248ff50573'

这样就把一个字符串用 md5 的方法加密完成啦。让我们稍微修饰一下，编写一个加密的函数。

def encryption_str(string, encry_model="md5_32", encry_style=True):
    # 加密为 utf-8 编码
    utf_8_str = str(string).encode("utf8")
    # 函数字典
    param_dict = {
        "md5_32": hashlib.md5(utf_8_str),
        "md5_16": hashlib.md5(utf_8_str),
        "sha1": hashlib.sha1(utf_8_str),
        "sha224": hashlib.sha224(utf_8_str),
        "sha256": hashlib.sha256(utf_8_str),
        "sha512": hashlib.sha512(utf_8_str)
    }
    encry_result = param_dict[encry_model].hexdigest()
    if encry_model == 'md5_16':
        encry_result = encry_result[8:-8]
    # 返回结果
    return encry_result if encry_style == "小写" else encry_result.upper()

嗯，只是稍微修改一下。

三、 pandas中的 map() 方法

现在有1000多条数据，怎样才能将这么多的数据一次性加密完成呢？

这就需要用到 map() 方法：

pandas.series.map(arg,na_action=None)，arg为一个函数，将series中的每一个数据作为arg函数的参数

经常与 lambda 函数连用，即：

df[“列名”].map(lambda x:func(x))

表示将该列的每一个数据 x，传递给 func()，并把函数的返回值组成新的列

df["手机号_md5"] = df["手机号"].map(lambda x:encryption_str(x))
df["身份证号_md5"] = df["身份证号"].map(lambda x:encryption_str(x))
df.sample(5)

数据已经加密完成啦，接下来就把数据重新保存为 Excel 发给经理。

pandas.DataFrame.to_excel() 常用参数：

sheet_name：工作表名，默认为 sheet1

index：是否输入索引，默认为 True

# 将数据保存到新的 excel 中
df.to_excel("./客户数据_md5加密.xlsx")

整个过程耗时15分钟，小凡检查了一下加密后的数据，确定没有问题，便将Excel发给经理。

见经理一直没有回消息，小凡继续做着先前的数据报告。

四、数据加密工具

过了一会，经理过来啦。

做的很好，能告诉我怎么做的吗？经理问。

小凡将自己如何用Python加密数据的步骤讲给经理听，但是经理好像听不太懂。

有没有什么工具，直接就将excel数据加密完成，不用写代码？经理期待的问到。

没有吧，网上的工具都只能加密一个字符串，没有直接加密excel文件的工具。不过，有什么是Python不能实现的呢？

小凡将自己如何用Python加密数据的步骤讲给经理听，但是经理好像听不太懂。

有没有什么工具，直接就将excel数据加密完成，不用写代码？经理期待的问到。

没有吧，网上的工具都只能加密一个字符串，没有直接加密excel文件的工具。不过，有什么是Python不能实现的呢？

于是，小凡决定用Python做个加密工具，这样操作起来就很方便啦。