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schnorr-python: 用简单的Python测试Schnorr签名方案

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简介:
Schnorr-Python 是一个利用 Python 简化 Schnorr 数字签名算法实现与验证的项目,旨在提供一个易于理解和测试的框架。 schnorr-python 是在椭圆曲线 secp256k1 上实现 Schnorr 签名的工具。参考相关资料可以更好地理解和使用它。

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  • schnorr-python: PythonSchnorr
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    Schnorr-Python 是一个利用 Python 简化 Schnorr 数字签名算法实现与验证的项目,旨在提供一个易于理解和测试的框架。 schnorr-python 是在椭圆曲线 secp256k1 上实现 Schnorr 签名的工具。参考相关资料可以更好地理解和使用它。
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    本文介绍了如何在Eclipse开发环境中实现Schnorr数字签名算法。通过详细步骤和代码示例,帮助开发者理解和应用这一安全协议。 本段落详细介绍了在Eclipse环境中实现Schnorr数字签名的方法,并提供了示例代码供参考。对于对此话题感兴趣的读者来说,这篇文章具有较高的参考价值。
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    本教程详细介绍了如何使用Python编程语言创建和处理电子签名。通过简单的代码示例和图形界面库的应用,帮助用户轻松掌握电子签名的生成方法和技术细节。适合初学者入门学习。 电子签名在现代数字化时代扮演着重要的角色,特别是在文件签署和合同确认等场景。本段落将介绍如何使用Python编程语言轻松制作电子签名,避免使用复杂的图形编辑软件如Photoshop,并且保证安全。 1. **引言** - 由于新冠疫情的影响,许多纸质文档的签署环节转向了电子化,对电子签名的需求日益增加。 - Photoshop虽然功能强大,但安装过程繁琐,占用大量系统资源。对于简单的电子签名制作来说显得过于复杂和重型。 - 在线转换工具可能涉及数据安全问题,因此使用Python编写自定义的电子签名程序更可靠。 2. **代码解析** - 我们需要导入必要的库:`PIL`(Python Imaging Library)用于处理图像、`numpy`用于数组操作以及`argparse`和`os`分别用来命令行参数解析及文件路径管理。 - `read_img()`函数读取图片,并将其转换为包含透明度通道的RGBA格式,这一步是必要的因为签名通常需要有透明背景。 - 通过检查像素值来识别黑色区域并设置其透明度以形成电子签名。`get_elesign()`函数将非签名部分设为完全透明以便于后续处理。 - `clip_image()`函数根据确定的边界点剪切出实际的签名,保存新的图片文件。 3. **主要步骤** - 用户通过命令行参数提供签名图像路径(可以是单个文件或目录)。 - 对每个输入的图像使用`read_img()`读取并转换为适合处理的形式。 - `get_elesign()`遍历像素确定签名轮廓,将非签名区域设为透明。 - 根据找到的边界点剪裁出新的电子签名图片,并保存。 4. **安全性与自定义** - 使用自制程序可以确保个人隐私安全,避免敏感信息上传至第三方网站的风险。 - 用户可以通过修改代码实现个性化的签名处理功能,例如调整边缘平滑度或透明阈值等选项以满足具体需求。 5. **总结** 通过Python制作电子签名是一种高效且安全的方法,特别适用于需要批量处理的情况。这种方法不仅节省了资源和时间成本,还提高了效率并保证数据的安全性。
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    BLS(Boneh-Lynn-Shacham)签名方案是一种基于配对密码学的数字签名算法,以其短签名、结合多个签名的能力以及在各种加密货币中的应用而著称。 关于BLS签名算法的原始论文由Lynn B. Short撰写,题为《基于Weil配对的短签名方案》(Short signatures from the Weil pairing),发表于2001年的ASIACRYPT会议。该文提出了一种针对椭圆曲线和超椭圆曲线的短签名方案,其安全假设是计算Diffie-Hellman问题。对于标准的安全参数设置,BLS签名长度约为相同安全级别的DSA签名的一半。此方案特别适用于需要人工输入或通过低带宽传输签名的应用场景。文中还探讨了该算法在签名聚合和批处理验证方面的性能表现。
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    《Python Pytest单元测试官方文档》是pytest框架的权威指南,详细介绍了使用pytest进行高效、灵活的自动化测试的方法和最佳实践。 Python 单元测试是软件开发过程中的重要环节,它确保代码的各个部分按预期工作。Pytest 是一个功能强大且灵活的 Python 测试框架,简化了测试编写与执行的过程。下面将详细介绍 Pytest 的一些核心特性、启动方式以及如何进行测试实践。 ### Pytest 的启动方式 #### 命令行启动 1. **基础启动**:在命令行中直接输入 `pytest` 不加任何参数时,Pytest 将从当前目录开始查找并执行所有符合测试规范的 Python 文件(通常以 `test_` 开头或包含 `Test` 类名的文件)。 2. **指定测试模块**:通过 `pytest test_mod.py` 可运行指定模块中的所有测试用例。 3. **指定目录**:使用 `pytest testdir` 会递归地执行该目录下所有子目录中的测试用例。 4. **具体方法启动**:通过 `pytest testmod.py::test_func` 或 `pytest test_mod.py::TestClass::test_method` 可直接执行特定的测试函数或类方法。 #### 代码启动 Pytest 还可以通过在测试代码中调用 API 来启动测试,通常用于集成到其他工具或者持续集成流程当中。 ### 如何使用 Pytest #### 测试用例和断言 除了简单的 `assert` 断言语句外,Pytest 提供了丰富的内置断言库(如 `pytest.assertEqual()`、`pytest.assertNotIn()`)以使测试代码更加清晰易懂。 #### Fixtures Fixtures 是 Pytest 的核心功能之一,它们提供了一种定义共享资源的方法。例如数据库连接和临时目录等可以通过 fixtures 来实现,并且可以作为参数传递给测试函数来确保每个测试用例都有独立的环境。 ```python import pytest @pytest.fixture def temp_dir(): new_dir = mkdtemp() yield new_dir rmtree(new_dir) def test_file_in_temp(temp_dir): filename = os.path.join(temp_dir, testfile.txt) with open(filename,w) as f: f.write(content) assert os.path.exists(filename) ``` #### 参数化测试 使用 `@pytest.mark.parametrize` 可以对测试函数进行参数化,快速覆盖多种场景。 ```python @pytest.mark.parametrize((input, expected), [(1, 2), (3, 6)]) def test_square(input, expected): assert square(input) == expected ``` #### 描述性标记 通过 `@pytest.mark` 可以为测试函数添加描述性的标签,用于筛选、分类或控制执行。 ```python @pytest.mark.slow def test_something_slow(): #... ``` #### 捕获输出 Pytest 提供了捕获标准输出(stdout)、标准错误(stderr)和警告的功能以确保测试的整洁性。 ```python def test_output_capturing(): with pytest.raises(AssertionError): with pytest.capture_stdout() as captured: print(Captured Output) assert Expected not in captured.getvalue() ``` ### 插件系统 Pytest 具有强大的插件生态系统,可以扩展其功能。例如用于生成覆盖率报告、HTML 报告或持续集成集成等。安装这些插件通常通过 `pip install pytest-plugin-name` 完成。 #### 编写插件 编写 Pytest 插件涉及定义钩子函数,这些函数会在 Pytest 运行的不同阶段被调用。 ```python from pytest import hookspec @hookspec(firstresult=True) def pytest_configure(config): # 配置阶段的钩子 pass @hookspec(firstresult=True) def pytest_runtest_protocol(item, nextitem): # 测试执行阶段的钩子 pass @hookspec(firstresult=True) def pytest_terminal_summary(terminalreporter, exitstatus): # 报告阶段的钩子 pass ``` 以上只是 Pytest 功能的一小部分,完整文档涵盖了更多高级特性和实践技巧。通过阅读官方文档,开发者可以深入了解并充分利用 Pytest 的优势构建高质量 Python 应用程序。
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