从0开始python学习-54.python中flask创建MD5和base64加密校验的接口

MD5加密接口

python 复制代码
import hashlib
from flask import Flask, request, jsonify

# 初始化一个flask的对象
app = Flask(__name__)

# MD5加密校验数据请求
# 定义用户数据
user_data = [
    {"username": "admin1", "password": "E10ADC3949BA59ABBE56E057F20F883E"}, # 123456
    {"username": "admin2", "password": "C33367701511B4F6020EC61DED352059"} # 654321
]

# 请求接口-form
@app.route("/post_md5",methods=['post'])
def post_MD5():
    username = request.form.get('username')
    password = request.form.get('password')

    if not username or not password:
        return jsonify({'error': '用户名和密码是必填项'})

    # 计算密码的MD5哈希值--注意user_data中的password是大写,所以这里需要转成大写
    hash_pwd = hashlib.md5(password.encode()).hexdigest().upper()

    # 遍历用户数据,匹配用户名和密码进行校验
    for user in user_data:
        if user['username'] == username and user['password'] == hash_pwd:
            return jsonify({'message': '登录成功'})

    return jsonify({'error': '用户名或密码不正确'})

if __name__ == '__main__':
    app.run()

base64加密接口

python 复制代码
# 初始化一个flask的对象
app = Flask(__name__)

# 定义用户数据
user_data2 = [
    {"username": "admin1", "password": "MTIzNDU2"}, # 123456
    {"username": "admin2", "password": "NjU0MzIx"} # 654321
]
@app.route('/post_base64', methods=['POST'])
def post_base64():
    username = request.json.get('username')
    password = request.json.get('password')

    if not username or not password:
        return jsonify({'error': '用户名和密码是必填项'})


    # 进行 base64 编码
    encoded_password = base64.b64encode(password.encode()).decode()

    # 遍历用户数据,查找匹配的用户名和密码
    for user in user_data2:
        if user['username'] == username and user['password'] == encoded_password:
            return jsonify({'message': '登录成功'})

    return jsonify({'error': '用户名或密码不正确'})

if __name__ == '__main__':
    app.run()
相关推荐
llqbzllll13 分钟前
Spring AI 工具调用不是反射一下就结束:用 2.0.1 跑通失败恢复与调用上限
人工智能·后端
北冥有鱼被烹13 分钟前
砷化镓与磷化铟:光模块的地基——从化学键到AI缺货潮的底层逻辑
人工智能·python
狼爷1 小时前
Rust/Go/Java/Python/PHP 大比拼:负载下后端框架到底差多少?
java·后端·编程语言
~kiss~1 小时前
LangChain 基础学习
学习·langchain
一木 之林1 小时前
提示词工程学习总结:用 Few-shot 把大模型调教成金融文本分类、抽取与匹配的自动化流水线
人工智能·学习·计算机视觉·金融·分类
for_ever_love__1 小时前
线性回归与梯度下降——从零手写一个模型
python·机器学习·线性回归·梯度下降
mantou1322 小时前
我给 AI Agent 做了个「油猴」:让 Claude Code / Codex 直接用你已登录的浏览器
前端·javascript·后端
程序员老赵2 小时前
Docker 部署 DeepSeek Harness:轻松搭建局域网里的 AI Agent 平台
后端·ai编程·deepseek
code_whiter2 小时前
7.自动化测试常用函数
python·功能测试
传奇开心果编程2 小时前
【Compose Multiplatform 跨端开发学与练】第7课 平台适配与互操作
android·windows·学习·ui·ios·kotlin·composer