有关john所用字典文件

无论是kali中自带john这个密码破解工具,还是自己安装的这个程序,john都有自己使用的默认字典文件

一:自己安装的john工具

默认字典文件在Jhon the Ripper目录下的john.conf中,你会看到单词列表所指向的字典文件

二:kali自带的john工具

默认的john.conf文件位置在/usr/share/john当中:

找到john.conf文件后,打开文件,可以找到所指向的字典文件,如下图:

上面提到的是john所使用的默认字典,当你使用时,可以使用默认字典,如果你想换一个字典使用,可以在john -h中根据相关的参数,进行换字典,若果你想修改默认字典,那么就去找到该默认字典,去修改;如果想换一个默认字典,那么就需要修改john.conf中字典文件的指向。

<think>我们被问到:h5py是否支持存储字典类型数据?根据引用[4]:h5py文件包含两种主要对象:dataset(类似数组)和group(类似字典,可以包含其他dataset和group)。因此,我们可以利用group来模拟字典的结构。但是,需要注意的是,h5py并不直接支持将Python字典作为一个整体存储为一个dataset,因为dataset要求数据是类似数组的(即可以转换为numpy数组的类型)。然而,我们可以将字典拆解,将字典的键值对存储为group下的各个dataset或子group。具体方法如下:1.对于简单值(如标量、字符串、数组)可以直接存储为dataset。2.对于嵌套字典,可以创建子group,然后在子group中继续存储。引用[3]中的示例展示了如何读取一个group(subgroup)并列出其下的所有键(keys),这类似于字典的操作。因此,答案是:h5py不直接支持将整个字典作为一个dataset存储,但可以通过group和dataset的组合来存储字典结构。下面我们给出一个存储字典的示例:</think>### HDF5 存储字典类型数据的完整指南 HDF5 本身不直接支持字典类型数据,但通过 `h5py` 的 **分组(group)** 机制可以完美模拟字典结构。以下是原理和实现方法: #### 🗂️ 存储原理 1. **HDF5 核心结构**: - **Group**:类似文件夹的容器,可嵌套其他组或数据集,行为类似 Python 字典(键值对)[^4] - **Dataset**:存储实际数据的类数组对象 ```mermaid graph TD A[HDF5 File] --> B[Group '/'] B --> C[Dataset 'array_data'] B --> D[Group 'dict_data'] D --> E[Dataset 'key1'] D --> F[Dataset 'key2'] ``` 2. **字典映射规则**: | 字典结构 | HDF5 等效结构 | |---------|--------------| | 键(key) | Group 或 Dataset 的名称 | | 值(value) | Dataset 存储的数据 | | 嵌套字典 | 嵌套的 Group | #### 💻 存储字典的代码实现 ```python import h5py import numpy as np # 示例字典(包含标量、数组、嵌套字典) data_dict = { 'metadata': {'author': 'John', 'date': '2023-10-01'}, 'temperatures': np.linspace(20, 30, 5), 'pressure': 1013.25, 'flags': [True, False, True] } def save_dict_to_hdf5(filename, data_dict): with h5py.File(filename, 'w') as f: # 递归存储函数 def _save_dict(group, data): for key, value in data.items(): if isinstance(value, dict): # 创建子组处理嵌套字典 subgroup = group.create_group(key) _save_dict(subgroup, value) else: # 存储非字典数据 if isinstance(value, (list, tuple)): value = np.array(value) # 转换为numpy数组 group.create_dataset(key, data=value) _save_dict(f, data_dict) # 保存字典 save_dict_to_hdf5('data_with_dict.h5', data_dict) ``` #### 📖 读取字典数据 ```python def load_dict_from_hdf5(filename): def _load_dict(group): data = {} for key in group.keys(): item = group[key] if isinstance(item, h5py.Group): # 递归加载子组(嵌套字典) data[key] = _load_dict(item) else: # 加载数据集 data[key] = item[()] # [()] 获取完整数据 # 处理特殊类型转换 if isinstance(data[key], bytes): data[key] = data[key].decode('utf-8') return data with h5py.File(filename, 'r') as f: return _load_dict(f) # 读取并验证 loaded_dict = load_dict_from_hdf5('data_with_dict.h5') print(loaded_dict['metadata']['author']) # 输出: John print(loaded_dict['temperatures']) # 输出: [20. 22.5 25. 27.5 30.] ``` #### ⚠️ 重要注意事项 1. **键的限制**: - 键必须是**字符串类型** - 避免使用 `/` 字符(HDF5 路径分隔符) ```python # 错误示例 invalid_dict = {'a/b': 1} # 会创建子组a和数据集b # 正确做法 valid_dict = {'a_b': 1} # 使用替代分隔符 ``` 2. **数据类型处理**: - 字符串默认存储为**字节串**,读取时需解码: ```python # 存储时自动转换 f.create_dataset('text', data="Hello".encode('utf-8')) # 读取时解码 text = f['text'][()].decode('utf-8') ``` - Python 列表/元组需转为 NumPy 数组存储 3. **不可存储类型**: - Python 对象(如自定义类实例) - 函数或代码对象 - 复杂容器(如 `defaultdict`) #### 🔄 替代方案:序列化存储 对于无法直接存储的类型,可先序列化: ```python import json # 存储复杂字典 complex_dict = {'set_data': {1, 2, 3}} with h5py.File('complex.h5', 'w') as f: json_str = json.dumps(complex_dict) f.create_dataset('json_data', data=json_str.encode('utf-8')) # 读取时反序列化 with h5py.File('complex.h5', 'r') as f: loaded = json.loads(f['json_data'][()].decode('utf-8')) print(loaded) # 输出: {'set_data': [1, 2, 3]} ``` ### 总结 ✅ **h5py 支持字典存储**: - 通过 **Group/Dataset 层级结构**模拟字典[^4] - 嵌套字典 → 嵌套 Group[^1] - 键值对 → Group 中的 Dataset - 需注意**键的命名规则**和**数据类型转换** > 对于科学计算场景,这种存储方式比 JSON/Pickle 更高效: > - 支持部分读取(无需加载整个文件) > - 内置压缩功能 > - 跨平台兼容性 ---
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