密码学基础-常见数据类型转换set0

本文详细介绍了密码学中常见的类型转换方法,包括字符串、字节数组、十六进制字符串和整型之间的转换。覆盖了Python2和Python3的差异,提供了具体的代码实现。

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写在前面

初学密码学就被各种类型转换的代码实现难住了,当时心情可谓备受打击。所以还是菜鸟的我写篇博客记录一下自己学习到的东西,同时分享给大家。

首先我们得清楚常见的转换类型的形式。

类型实例
字符串str“hello world”
字节数组b’hello world’ 或b’\x1c\x01\x11’
十六进制字符串hex68656c6c6f20776f726c64
整型int十进制

转换

字符串与字节数组转换 在上一篇博客。
字节数组和十六进制字符串转换

1)十六进制字符串转换为字节数组
注:Python3与Python2在这个转换上有所不同我这个憨憨曾经备受困扰
Python2:
Python2中decode方法有hex这个参数,而Python3中没有。

def hex_to_bytelist(hexString):
    return [ord(c) for c in hexString.decode('hex')]

Python3:
Python3中新增了bytes这个对象类型, bytes.fromhex这个方法可以从十六进制字符串提取十六进制数并将其转换为字节。

def hex_to_bytelist(hexString):
    return bytes.fromhex(hexString)

2)字节数组转换为十六进制字符串
通用方法:

def bytelist_to_hex(bytelist):
    return ''.join(hex(x)[2:] if x>15 else'0'+hex(x)[2:] for x in bytelist)

python3方法

def bytelist_to_hex(bytelist):
	return bytelist.hex()

3)其他方法
binascii模块(字节–>十六进制字节)

import binascii
string1=b'hello'
string_hex= binascii.b2a_hex(string1)
print(string_hex)
print(bytes.fromhex('68656c6c6f').decode())

output

b'68656c6c6f'
hello
字符串和十六进制字符串的转换

1)字符串转换为十六进制字符串
Python2:

def str_to_hex(string):
    return string.encode('hex')

Python3: ①利用上面已经定义的函数进行转换 曲线救国
②引入codecs模块,利用codecs模块中的编码方法。
思路str—>字节—>十六进制字符串。(如下代码)

def str_to_hex(string):
    import codecs
    byte1=string.encode('utf-8')
    return (codecs.encode(byte1,'hex')).decode('utf-8')

2)十六进制字符串转换为字符串
Python2:

def hex_to_str(hexString):
   return hexString.decode('hex')

Python3:

def hex_to_str(hexString):
    return (bytes.fromhex(hex_string)).decode('utf-8')
整型和字节的转换

1)将字节转换为整型
int.from_bytes(bytes, byteorder, *, signed=False)
功能:res = int.from_bytes(x)的含义是把bytes类型的变量x,转化为十进制整数,并存入res中。
原理:bytes—>二进制数–>十进制数
参数:int.from_bytes(bytes, byteorder, *, signed=False)
       bytes是十六进制字节
        byteorder有big和little,big是顺序,little是倒序 (十六进制字节的顺序)
        sighed=true代表带正负号(二进制),false代表不带符号
        返回十进制数
2)将整型转换为字节
int.to_bytes()
功能:是int.from_bytes的逆过程,把十进制整数,转换为bytes类型的格式。
以上。

ENVI软件在遥感影像处理中扮演着至关重要的角色,其中影像的几何纠正功能对于确保影像数据的确性至关重要。几何纠正的过程涉及调整影像坐标,使其与实际地理坐标系统一致,这一步骤对于后续的分析和制图至关重要。 参考资源链接:[ENVI遥感影像处理全面指南:预处理、信息提取与三维可视化](https://wenku.youkuaiyun.com/doc/398pr5x5h3?spm=1055.2569.3001.10343) 具体步骤如下: 1. 打开ENVI软件,导入需要进行几何纠正遥感影像。 2. 选择相应的工具,例如“Basic Tools”菜单下的“Geometric Correction”选项。 3. 根据影像数据类型和需要达到的度,选择合适的纠正方法。ENVI提供了多种纠正算法,包括多项式模型、共线方程、地面控制点(GCP)校正等。 4. 如果使用GCP校正,需要在影像上选择若干地面控制点,并输入这些点的实际地理坐标,作为校正的基础。 5. 进行校正参数的计算,这个过程通常涉及到解算一个或多个多项式方程,以最小化影像中的点与真实地理坐标间的偏差。 6. 使用计算得到的参数进行影像的重新采样和配准,最终输出几何校正后的影像。 7. 校正结果需要评估,一般通过比较校正前后GCP的残差来验证校正度和效果。 适用场景: 几何纠正广泛应用于地形变化检测、土地利用调查、城市规划、环境监测等多个领域。在这些应用场景中,影像的几何准确性直接影响到分析结果的可靠性。 为了深入学习ENVI中遥感影像几何纠正的更多细节和高级应用,推荐参考《ENVI遥感影像处理全面指南:预处理、信息提取与三维可视化》一书。该指南不仅提供了理论知识,还详细介绍了操作步骤和实际应用案例,有助于读者全面掌握几何纠正的技巧和方法。 参考资源链接:[ENVI遥感影像处理全面指南:预处理、信息提取与三维可视化](https://wenku.youkuaiyun.com/doc/398pr5x5h3?spm=1055.2569.3001.10343)
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