Хеширование в Python используя hashlib

Библиотека hashlib предоставляет алгоритмы хеширования, которые позволяют создавать уникальные хеш-суммы для данных. Это полезно для проверки целостности файлов, хранения паролей в безопасной форме и других задач безопасности данных.

Пример кода:

import hashlib

# Пример хеширования строки с использованием SHA-256
data_to_hash = "Hello, World!"
hashed_data = hashlib.sha256(data_to_hash.encode()).hexdigest()

print(f"Исходные данные: {data_to_hash}")
print(f"Хеш-сумма (SHA-256): {hashed_data}")

В этом примере мы используем алгоритм SHA-256 из библиотеки hashlib для создания хеш-суммы строки "Hello, World!". Результат выводится в шестнадцатеричном формате.

Библиотека hashlib является одним из лучших инструментов для обеспечения безопасности данных в Python. Путем использования различных алгоритмов хеширования, таких как MD5, SHA-256 и других, вы можете обеспечить целостность данных и повысить уровень безопасности ваших приложений.

#python #hashlib

Форматируем строку для URL-адреса

Для начала стоит вспомнить, что слаг (slug) — это уникальная строка-идентификатор, понятная человеку и содержащая только "безопасные" символы: латинские символы в нижнем регистре, цифры и дефис.

Чаще всего такое понятие можно встретить в контексте URL-адресов. Например, можно формировать слаг из названия какой-нибудь статьи и вставлять его в ссылку, чтобы людям было понятно, куда они переходят.

Выше в коде мы написали простую функцию, где использовали методы lower() для приведения в нижний регистр и strip() для удаления пробелов слева и справа.

Также для удаления некоторых символов и замены на знак дефиса были использованы регулярные выражения и встроенный пакет re для работы с ними.

#python #re

Работа с данными в Python используя Pydantic

Pydantic - это библиотека для Python, предназначенная для парсинга и валидации данных. Она использует статическую типизацию для атрибутов классов, что облегчает проверку данных при создании объектов.

Этот инструмент особенно полезен при работе с JSON: он автоматизирует проверку структуры, необходимых полей и значений.

Pydantic поддерживает не только стандартные типы данных, но и специализированные, такие как email, URL-адреса и номера платежных карт.

Для более подробного примера и документации можно обратиться сюда.

#python #pydantic