基于Python实现一个在线加密解密网站系统

本文涉及的产品
密钥管理服务KMS,1000个密钥,100个凭据,1个月
简介: 基于Python实现一个在线加密解密网站系统

在这个数字化时代,数据的安全和隐私变得越来越重要。想象一下,如果我们之间的通信被窃听,或者我们存储的数据被不正当地访问,将会有怎样的后果?这就是为什么加密技术在现代技术领域中变得如此重要的原因。
但加密技术听起来可能有些高深,让很多人望而生畏。今天,我要带领大家实现一个简单但功能强大的加密解密系统,并深入探讨它是如何工作的。

1. 什么是加密?

简单来说,加密就是将信息(例如一段文本)转换成一种只有拥有特定密钥的人才能理解的格式。而解密则是相反的过程,使用同样的密钥将加密的信息恢复成原始格式。

2. Python中的加密库:cryptography

我们将使用Python中的cryptography库来实现我们的加密解密系统。这是一个非常强大的库,为Python提供了大量的密码学工具。
首先,确保你安装了这个库:

pip install cryptography

3. Fernet: 一种对称加密方法

在cryptography库中,有一种名为Fernet的加密机制,它使用对称加密算法,意味着加密和解密使用的是同一个密钥。
使用Fernet的好处是它简单且易于使用,但与此同时它也非常安全。

from cryptography.fernet import Fernet
key = Fernet.generate_key()
cipher_suite = Fernet(key)

上面的代码生成了一个密钥,并创建了一个Fernet加密/解密套件。

4. 构建基于Flask的Web应用

要使我们的加密解密系统更加用户友好,我们将使用Python的Flask框架创建一个Web应用。用户可以通过Web界面轻松地进行加密和解密操作。

步骤一:安装Flask

pip install Flask

步骤二:创建Web应用

我们将创建一个简单的Web应用,允许用户输入文本进行加密,并在需要时解密。这里,我简化了代码以便更易于理解。
代码解读:
我们使用@app.route装饰器定义了两个路由:/encrypt和/decrypt。用户可以通过这两个端点分别进行加密和解密操作。

from flask import Flask, render_template, request, jsonify
from cryptography.fernet import Fernet

app = Flask(__name__)

# 硬编码的密钥,务必在生产环境中避免这样做
key = b'9P5o8VfVP54FAtlC5tgDc7dY-nQP-romGLMDx0tM8wY='
# key = Fernet.generate_key()  # 生成密钥
cipher_suite = Fernet(key)  # 创建加密/解密套件


@app.route('/')
def index():
    return render_template('index.html')


@app.route('/encrypt', methods=['POST'])
def encrypt():
    data = request.json
    text = data.get('text')
    encrypted_text = cipher_suite.encrypt(text.encode()).decode()
    return jsonify({
   
   "encrypted_text": encrypted_text})


@app.route('/decrypt', methods=['POST'])
def decrypt():
    data = request.json
    text = data.get('text')
    try:
        decrypted_text = cipher_suite.decrypt(text.encode()).decode()
    except:
        return jsonify({
   
   "error": "解密失败,请提供有效的加密数据"}), 400
    return jsonify({
   
   "decrypted_text": decrypted_text})


if __name__ == "__main__":
    app.run(debug=True)

5. 前端与后端交互

为了实现前端和后端之间的数据交互,我们使用了Ajax和JQuery。用户在网页上输入文本进行加密或解密后,数据会被发送到后端进行处理,并将结果返回给前端展示。
前端代码解读:
当用户点击“加密”或“解密”按钮时,我们使用JQuery发起Ajax请求到后端,并处理返回的结果。

// 当加密按钮被点击
$("#encryptBtn").click(function(){
// 发送加密请求
...
});

// 当解密按钮被点击
$("#decryptBtn").click(function(){
// 发送解密请求
...
});

6. 演示视频 and 完整代码

演示视频如下,篇幅所限,完整代码地址:https://mp.weixin.qq.com/s/qZFwVujok8MluqXxtTMPkA

加密

6. 总结

在这篇文章中,我们探讨了如何使用Python的cryptography库和Flask框架构建一个简单的加密解密系统。尽管这只是一个基础的示例,但它为我们展示了密码学的强大功能,并为进一步的探索打开了大门。
随着数字化时代的到来,学习和理解加密技术变得越来越重要。希望这篇文章能激发你对这一领域的兴趣,鼓励你深入研究并构建更加复杂的加密应用。

目录
相关文章
|
8天前
|
数据安全/隐私保护 Python
用python对文件内容进行加密的2种方式
这篇文章介绍了使用Python对文件内容进行加密的两种方式:利用`cryptography`库的Fernet对称加密和使用`rsa`库进行RSA非对称加密。
28 6
|
6天前
|
数据安全/隐私保护 Python
Python中的MD5加密“解密”
Python中的MD5加密“解密”
22 0
|
9天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
【新闻文本分类识别系统】Python+卷积神经网络算法+人工智能+深度学习+计算机毕设项目+Django网页界面平台
文本分类识别系统。本系统使用Python作为主要开发语言,首先收集了10种中文文本数据集("体育类", "财经类", "房产类", "家居类", "教育类", "科技类", "时尚类", "时政类", "游戏类", "娱乐类"),然后基于TensorFlow搭建CNN卷积神经网络算法模型。通过对数据集进行多轮迭代训练,最后得到一个识别精度较高的模型,并保存为本地的h5格式。然后使用Django开发Web网页端操作界面,实现用户上传一段文本识别其所属的类别。
22 1
【新闻文本分类识别系统】Python+卷积神经网络算法+人工智能+深度学习+计算机毕设项目+Django网页界面平台
|
3天前
|
数据采集 存储 XML
构建高效的Python爬虫系统
【9月更文挑战第30天】在数据驱动的时代,掌握如何快速高效地获取网络信息变得至关重要。本文将引导读者了解如何构建一个高效的Python爬虫系统,从基础概念出发,逐步深入到高级技巧和最佳实践。我们将探索如何使用Python的强大库如BeautifulSoup和Scrapy,以及如何应对反爬措施和提升爬取效率的策略。无论你是初学者还是有经验的开发者,这篇文章都将为你提供宝贵的知识和技能,帮助你在信息收集的海洋中航行得更远、更深。
15 6
|
4天前
|
人工智能 IDE 开发工具
Python实行任意文件的加密—解密
Python实行任意文件的加密—解密
13 2
|
6天前
|
数据采集 开发者 Python
Python之怎么爬取图片网站
Python之怎么爬取图片网站
|
7天前
|
Web App开发 存储 安全
Python编写脚本,打开浏览器输入网址,自动化登陆网站
Python编写脚本,打开浏览器输入网址,自动化登陆网站
13 4
|
5天前
|
人工智能 IDE 开发工具
Python实行任意文件的加密—解密
Python实行任意文件的加密—解密
12 1
|
10天前
|
机器学习/深度学习 数据挖掘 测试技术
自学Python的系统策略与步骤
通过遵循这些步骤和策略,你可以系统地自学Python,并有效地构建和深化你的编程知识和技能。
17 6
|
9天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
【果蔬识别系统】Python+卷积神经网络算法+人工智能+深度学习+计算机毕设项目+Django网页界面平台
【果蔬识别系统】Python+卷积神经网络算法+人工智能+深度学习+计算机毕设项目+Django网页界面平台。果蔬识别系统,本系统使用Python作为主要开发语言,通过收集了12种常见的水果和蔬菜('土豆', '圣女果', '大白菜', '大葱', '梨', '胡萝卜', '芒果', '苹果', '西红柿', '韭菜', '香蕉', '黄瓜'),然后基于TensorFlow库搭建CNN卷积神经网络算法模型,然后对数据集进行训练,最后得到一个识别精度较高的算法模型,然后将其保存为h5格式的本地文件方便后期调用。再使用Django框架搭建Web网页平台操作界面,实现用户上传一张果蔬图片识别其名称。
28 0
【果蔬识别系统】Python+卷积神经网络算法+人工智能+深度学习+计算机毕设项目+Django网页界面平台
下一篇
无影云桌面