Golang生成随机数和MD5加密

本文介绍了一种使用Go语言生成指定长度随机字符串的方法,并实现了标准32位MD5摘要的生成。通过这两个实用函数,可以增强应用程序的安全性和唯一标识生成能力。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

import (
   "crypto/md5"
   "encoding/hex"
   "math/rand"
   "time"
)
//生成随机字符串
func GetRandomString(length int) string{
	str := "0123456789abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ"
	bytes := []byte(str)
	result := []byte{}
	r := rand.New(rand.NewSource(time.Now().UnixNano()))
	for i := 0; i < length; i++ {
		result = append(result, bytes[r.Intn(len(bytes))])
	}
	return string(result)
}
// 生成32位MD5
func MD5(text string) string{
   ctx := md5.New()
   ctx.Write([]byte(text))
   return hex.EncodeToString(ctx.Sum(nil))
}

### 在 Golang生成随机数Golang生成随机数通常依赖于标准库中的 `math/rand` `crypto/rand` 包。下面详细介绍两种方式及其具体应用。 #### 使用 `math/rand` 包生成随机数 `math/rand` 提供了一组用于生成随机数的函数,这些函数基于线性同余发生器(LCG)。如果不设置种子,程序每次运行都会得到相同的随机数序列。因此,在大多数情况下都需要调用 `rand.Seed()` 来初始化随机数生成器。 ```go package main import ( "fmt" "math/rand" "time" ) func main() { rand.Seed(time.Now().UnixNano()) // 设置随机数种子[^1] randomInt := rand.Intn(10) // 生成范围为 [0, 10) 的整数 fmt.Println("Random Integer:", randomInt) randomFloat := rand.Float64() // 生成范围为 [0.0, 1.0) 的浮点数 fmt.Println("Random Float:", randomFloat) permutedNumbers := rand.Perm(5) // 返回一个打乱顺序后的前 N 个自然数列表 fmt.Println("Permuted Numbers:", permutedNumbers) } ``` 以上代码展示了如何生成不同类型的随机数值以及如何创建一组排列好的随机数列[^3]。 #### 利用 `crypto/rand` 实现更强安全性需求下的随机数生成 当应用程序涉及到密码学用途时,应该选择更为安全可靠的随机源。此时推荐使用来自 `crypto/rand` 包内的功能,因为它们提供了操作系统层面的安全熵池支持,从而能够提供更高品质的随机比特流。 下面是关于怎样借助该包构建任意长度字节数组的例子: ```go package main import ( "crypto/rand" "encoding/hex" "fmt" "log" ) func generateSecureToken(length int) (string, error) { tokenBytes := make([]byte, length) _, err := rand.Read(tokenBytes) // 将随机字节读入到 tokenBytes 数组中[^2] if err != nil { return "", err } return hex.EncodeToString(tokenBytes), nil } func main() { tokenStr, err := generateSecureToken(16) // 创建具有指定大小的安全令牌字符串表示形式 if err != nil { log.Fatal(err) } fmt.Println("Generated Secure Token:", tokenStr) } ``` 这里我们定义了一个辅助函数 `generateSecureToken` ,它接受期望获得的字节数作为参数,并返回经过十六进制编码处理过的最终结果。如果遇到任何异常状况,则停止执行并向终端打印错误消息。 --- 总结而言,针对普通的非敏感型应用场景可以选择效率较高的 `math/rand` 解决方案;而一旦牵涉到加密运算等领域的时候就务必切换至具备充分安全保障特性的替代品 &mdash;&mdash; 即 `crypto/rand` 。
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