phpdigest的简单介绍
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本文目录一览：
- 1、这个php方法怎么改写成 python
- 2、大神看看这个代码在php怎么加密 啊
- 3、php 服务器变量$_SERVER 服务器环境变量 $_ENV
- 4、php 计算时间差 求某个时间是几分钟之前、几小时之前、几天之前
- 5、php digest session id怎么赋值
- 6、php的memcached分布式hash算法,如何解决分布不均?crc32这个算法没办法把key值均匀的分布出去
这个php方法怎么改写成 python
OK，首先我不懂PHP，但是看你补充的描述大致能明白。
其次，如果这里的$_GET可以理解为字典，对于$nonce = $_GET["nonce"]，[]中的nonce是属性，而$nonce是属性的值的话，那么我下面写的应该问题不大。
第三，private function，这个应该是写在类里的吧，python里除非你通过对方法和属性的名字进行处理，否则是没有私有的概念的。
代码：
import hashlib
def checkSignature(_GET): #如果不传参的话，也可以用全局变量，但不推荐
signature = _GET["signature"]
timestamp = _GET["timestamp"]
nonce = _GET["nonce"]
token = TOKEN # 这个不清楚是什么
tmpArr = [token, timestamp, nonce]
tmpArr.sort()
tmpStr = hashlib.sha1(''.join(tmpArr)) # ''.join ,前面是个空字符，不是空白字符，""，引号中间没有任何字符。
# 这里有个问题，我对你原来的php下sha1后的字符串什么样不了解。python的sha1处理后会返回一个sha1对象，如何从这个对象获得字符串，可以用两个方法：digest()，hexdigest()。digest我不太了解，hexdigest返回一个每一个字符都是16进制字符的字符串。
if tmpStr.hexdigest() == signature:
return ture
else:
return false
最后，注意统一缩紧方式，only space or only tab.
大神看看这个代码在php怎么加密 啊
首先 这不是php 代码，如果想加密的话，可以把他当 字符串 用 rsa 加密，客户端获取后，根据 rsa key 解密即可
php 服务器变量$_SERVER 服务器环境变量 $_ENV
PHP $_SERVER 变量
$_SERVER 是一个包含诸如头信息（header）、路径（path）和脚本位置（script locations）的数组。它是 PHP 中一个超级全局变量，我们可以在 PHP 程序的任何地方直接访问它。
$_SERVER 包含着众多的信息，你可以尝试直接打印它：
print_r($_SERVER);
$_SERVER 数组元素
更多情况下，我们只需要 $_SERVER 数组中的某些元素（数组单元）。$_SERVER 数组包含的元素如下：
页面程序相关
$_SERVER[‘PHP_SELF’]：相对于网站根目录的路径及 PHP 程序名称，与 document root 相关。
$_SERVER[‘HTTP_REFERER’]：链接到当前页面的前一页面的 URL 地址。
$_SERVER[‘SCRIPT_NAME’]：相对于网站根目录的路径及 PHP 程序文件名称 。
$_SERVER[‘REQUEST_URI’]：访问此页面所需的 URI 。
$_SERVER[‘SCRIPT_FILENAME’]：当前运行 PHP 程序的绝对路径及文件名。
$_SERVER[‘PATH_TRANSLATED’]：当前 PHP 程序所在文件系统（不是文档根目录）的基本路径。
$_SERVER[‘QUERY_STRING’]：查询（query）的字符串（URL 中第一个问号 ? 之后的内容但不包括 # 后面的内容）。
$_SERVER[‘argv’]：传递给当前 PHP 程序的参数。
$_SERVER[‘argc’]：命令行模式下，包含传递给程序的命令行参数的个数。
$_SERVER[‘REQUEST_TIME’]：请求开始时的时间戳，从 PHP 5.1.0 起有效。
$_SERVER[‘REQUEST_METHOD’]：访问页面时的请求方法，例如：“GET”、“HEAD”，“POST”或“PUT”。
$_SERVER[‘HTTP_ACCEPT’]：当前请求的 Accept: 头信息的内容。
$_SERVER[‘HTTP_ACCEPT_CHARSET’]：当前请求的 Accept-Charset: 头信息的内容。例如：“iso-8859-1,*,utf-8”。
$_SERVER[‘HTTP_ACCEPT_ENCODING’]：当前请求的 Accept-Encoding: 头信息的内容。例如：“gzip”。
$_SERVER[‘HTTP_ACCEPT_LANGUAGE’]：当前请求的 Accept-Language: 头信息的内容。例如：“zh-cn”。
$_SERVER[‘HTTP_CONNECTION’]：当前请求的 Connection: 头信息的内容。例如：“Keep-Alive”。
$_SERVER[‘HTTP_HOST’]：当前请求的 Host: 头信息的内容。
$_SERVER[‘HTTPS’]：如果 PHP 程序是通过 HTTPS 协议被访问，则被设为一个非空的值。
$_SERVER[‘PHP_AUTH_DIGEST’]：当作为 Apache 模块运行时，进行 HTTP Digest 认证的过程中，此变量被设置成客户端发送的“Authorization”HTTP 头内容（以便作进一步的认证操作）。
$_SERVER[‘PHP_AUTH_USER’]：当 PHP 运行在 Apache 或 IIS（PHP 5 是 ISAPI）模块方式下，并且正在使用 HTTP 认证功能，这个变量便是用户输入的用户名。
$_SERVER[‘PHP_AUTH_PW’]：当 PHP 运行在 Apache 或 IIS（PHP 5 是 ISAPI）模块方式下，并且正在使用 HTTP 认证功能，这个变量便是用户输入的密码。
$_SERVER[‘AUTH_TYPE’]：当 PHP 运行在 Apache 模块方式下，并且正在使用 HTTP 认证功能，这个变量便是认证的类型。
服务器端相关
$_SERVER[‘DOCUMENT_ROOT’]：当前运行 PHP 程序所在的文档根目录，在服务器配置文件中定义。
$_SERVER[‘GATEWAY_INTERFACE’]：服务器使用的 CGI 规范的版本，例如：“CGI/1.1”。
$_SERVER[‘SERVER_ADDR’]：当前运行 PHP 程序所在的服务器的 IP 地址。
$_SERVER[‘SERVER_NAME’]：当前运行 PHP 程序所在的服务器的名称。
$_SERVER[‘SERVER_ADMIN’]：Apache 服务器配置文件中的 SERVER_ADMIN 参数。
$_SERVER[‘SERVER_PORT’]：服务器所使用的端口。如果使用 SSL 安全连接，则这个值为用户设置的 HTTP 端口。
$_SERVER[‘SERVER_SIGNATURE’]：包含服务器版本和虚拟主机名的字符串。
$_SERVER[‘SERVER_SOFTWARE’]：服务器标识的字串，在响应请求时的头信息中给出。
$_SERVER[‘SERVER_PROTOCOL’]：请求页面时通信协议的名称和版本，例如：“HTTP/1.0”。
其他杂项
$_SERVER[‘HTTP_USER_AGENT’]：当前请求的 User-Agent: 头信息的内容，该字符串表明了访问该页面的用户代理的信息。
$_SERVER[‘REMOTE_ADDR’]：正在浏览当前页面用户的 IP 地址。
$_SERVER[‘REMOTE_HOST’]：正在浏览当前页面用户的主机名。
$_SERVER[‘REMOTE_PORT’]：用户连接到服务器时所使用的端口。
注意，如果以命令行方式运行 PHP，上面列出的元素几乎没有有效的（或是没有任何实际意义的）。
PHP $_ENV 变量
$_ENV 是一个包含服务器端环境变量的数组。它是 PHP 中一个超级全局变量，我们可以在 PHP 程序的任何地方直接访问它。
$_ENV 只是被动的接受服务器端的环境变量并把它们转换为数组元素，你可以尝试直接打印它：
print_r($_ENV);
限于篇幅，在此不再列出打印的结果，且不同的服务器上，打印出的结果可能是完全不同的。
$_ENV 数组元素
$_ENV 数组中的元素（数组单元）随服务器环境不同而有较大差异，所以无法像 $_SERVER 那样列出完整的列表。以下是 $_ENV 数组包含的比较通用的元素：
$_SERVER[‘PATH’]：环境变量 PATH 路径。
$_SERVER[‘CLASSPATH’]：系统 CLASSPATH 路径。
$_SERVER[‘LIB’]：系统 LIB 库路径。
$_SERVER[‘INCLUDE’]：系统 Include 路径，注意与 PHP 的包含路径是不一样的。
$_SERVER[‘OS’]：操作系统类型。
$_SERVER[‘LANG’]：系统语言，如 en_US 或 zh_CN。
$_SERVER[‘PWD’]：当前工作目录。
$_SERVER[‘TEMP’]：系统 TEMP 路径。
$_SERVER[‘AP_PARENT_PID’]：当前进程 ID 号。
$_SERVER[‘NUMBER_OF_PROCESSORS’]：系统 CPU 数目。
$_ENV 为空的原因及解决办法
如果打印输出 $_ENV 为空，可以检查一下 php.ini 的配置：
variables_order = "EGPCS"
上述配置表示 PHP 接受的外部变量来源及顺序，EGPCS 是 Environment、Get、Post、Cookies 和 Server 的缩写。如果 variables_order 的配置中缺少 E ，则 PHP 无法接受环境变量，那么 $_ENV 也就为空了。
php 计算时间差 求某个时间是几分钟之前、几小时之前、几天之前
php计算时间的应用主要有如下几个：
echo "br***************用PHP打印出前一天的时间***************br";
echo date("Y-m-d ",strtotime(" -1 day"));//昨天
echo 'br';
echo date("Y-m-d ",strtotime(" +1 day")); //明天
echo "br********************输出当前时间*********************br";
echo date("Y年m月d日 l H:i:s A"); //2011年08月29日 Monday 04:52:25 AM
echo 'br';
echo date("y-n-j D h:i:s a"); //11-8-29 Mon 04:52:25 am
echo 'br';
echo date("Y年n月j日 l G:i:s a",strtotime("now"));//2011年8月29日 Monday 7:56:05 am
echo "br*****************两个日期之间的天数******************br";
$str1=strtotime("2007-02-08");
$str2=strtotime("now");
print_r (floor(($str2-$str1)/(3600*24)));
echo "br**********************倒计时*************************br";
$time1=strtotime("2012-7-18 17:30:00");
$time2=strtotime("now");
$sec=$time1-$time2;
$year=floor($sec/3600/24/365);//年
$temp=$sec-$year*365*24*3600;
$month=floor($temp/3600/24/30);//月
$temp=$temp-$month*30*24*3600;
$day=floor($temp/3600/24);//日
$temp=$temp-$day*3600*24;
$hour=floor($temp/3600);//小时
$temp=$temp-$hour*3600;
$minute=floor($temp/60);//分
$second=$temp-$minute*60;//秒
echo "距离培训毕业还有".$year."年".$month."月".$day."天".$hour."小时".$minute."分".$second."秒";
php digest session id怎么赋值
前序：
首先要明白PHPSESSID看似多次刷新都不会改变其实是没有删除本地相关联的cookie，删除的方法
session_destroy();//删除服务器端的session文件
setcookie(session_name(),'',time()-3600,'/');//删除本地相关联的cookie
session_unset();//清空内存中的cookie或者是$_SESSION = array();
然后再刷新相应的页面你就会看到PHPSESSID会发生变化了，根据此可以得：如果session文件已经创建则不重新生成PHPSESSID,否则需要重新生成，生成规则，就看下边喽……！
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现在经过测试应该是不是检测session文件是否存在，而是检测PHPSESSID的cookie是否存在并且是否未过期！特此更正！
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可能PHP开发者心中多少都思考过这么两个问题：
种植在客户端浏览器中的PHPSESSIONID会出现重复吗？
PHPSESSIONID安全性如何，有没可能被黑客轻易的仿造呢？
带上这个问题，我稍微注意了一下PHP的源码后，疑问也就有了答案。
PHP在使用默认的 session.save_handler = files 方式时，PHPSESSIONID的生产算法原理如下：
hash_func = md5 / sha1 #可由php.ini配置
PHPSESSIONID = hash_func(客户端IP + 当前时间（秒）+ 当前时间（微妙）+ PHP自带的随机数生产器)
从以上hash_func(*)中的数据采样值的内容分析，多个用户在同一台服务器时所生产的PHPSESSIONID重复的概率极低（至少为百万份之一），设想，但台动态Web Server能到2000/rps已经很强悍了。
另外，黑客如果要猜出某一用户的PHPSESSIONID，则他也必须知道“客户端IP、当前时间（秒、微妙）、随机数”等数据方可模拟。
以下是截取PHP源码中PHPSESSIONID实现片段：
gettimeofday(tv, NULL);
if (
zend_hash_find(EG(symbol_table), "_SERVER", sizeof("_SERVER"), (void **) array) == SUCCESS
Z_TYPE_PP(array) == IS_ARRAY zend_hash_find(Z_ARRVAL_PP(array), "REMOTE_ADDR", sizeof("REMOTE_ADDR"), (void **) token) == SUCCESS)
{
remote_addr = Z_STRVAL_PP(token);
}
spprintf(buf, 0, "%.15s%ld%ld%0.8F", remote_addr ? remote_addr : "", tv.tv_sec, (long int)tv.tv_usec, php_combined_lcg(TSRMLS_C) * 10);
switch (PS(hash_func))
{
case PS_HASH_FUNC_MD5:
PHP_MD5Init(md5_context);
PHP_MD5Update(md5_context, (unsigned char *) buf, strlen(buf));
digest_len = 16;
break;
case PS_HASH_FUNC_SHA1:
PHP_SHA1Init(sha1_context);
PHP_SHA1Update(sha1_context, (unsigned char *) buf, strlen(buf));
digest_len = 20;
break;
default:
php_error_docref(NULL TSRMLS_CC, E_ERROR, "Invalid session hash function");
efree(buf);
return NULL;
}
php的memcached分布式hash算法,如何解决分布不均?crc32这个算法没办法把key值均匀的分布出去
memcached的总结和分布式一致性hash
当前很多大型的web系统为了减轻数据库服务器负载，会采用memchached作为缓存系统以提高响应速度。
目录： （）
memchached简介
hash
取模
一致性hash
虚拟节点
源码解析
参考资料
1. memchached简介
memcached是一个开源的高性能分布式内存对象缓存系统。
其实思想还是比较简单的，实现包括server端（memcached开源项目一般只单指server端）和client端两部分:
server端本质是一个in-memory key-value store，通过在内存中维护一个大的hashmap用来存储小块的任意数据，对外通过统一的简单接口（memcached protocol）来提供操作。
client端是一个library，负责处理memcached protocol的网络通信细节，与memcached server通信，针对各种语言的不同实现分装了易用的API实现了与不同语言平台的集成。
web系统则通过client库来使用memcached进行对象缓存。
2. hash
memcached的分布式主要体现在client端，对于server端，仅仅是部署多个memcached server组成集群，每个server独自维护自己的数据（互相之间没有任何通信），通过daemon监听端口等待client端的请求。
而在client端，通过一致的hash算法，将要存储的数据分布到某个特定的server上进行存储，后续读取查询使用同样的hash算法即可定位。
client端可以采用各种hash算法来定位server：
取模
最简单的hash算法
targetServer = serverList[hash(key) % serverList.size]
直接用key的hash值（计算key的hash值的方法可以自由选择，比如算法CRC32、MD5,甚至本地hash系统，如java的hashcode）模上server总数来定位目标server。这种算法不仅简单，而且具有不错的随机分布特性。
但是问题也很明显，server总数不能轻易变化。因为如果增加/减少memcached server的数量，对原先存储的所有key的后续查询都将定位到别的server上，导致所有的cache都不能被命中而失效。
一致性hash
为了解决这个问题，需要采用一致性hash算法（consistent hash）
相对于取模的算法，一致性hash算法除了计算key的hash值外，还会计算每个server对应的hash值，然后将这些hash值映射到一个有限的值域上（比如0~2^32）。通过寻找hash值大于hash(key)的最小server作为存储该key数据的目标server。如果找不到，则直接把具有最小hash值的server作为目标server。
为了方便理解，可以把这个有限值域理解成一个环，值顺时针递增。
如上图所示，集群中一共有5个memcached server，已通过server的hash值分布到环中。
如果现在有一个写入cache的请求，首先计算x=hash(key)，映射到环中，然后从x顺时针查找，把找到的第一个server作为目标server来存储cache，如果超过了2^32仍然找不到，则命中第一个server。比如x的值介于A~B之间，那么命中的server节点应该是B节点
可以看到，通过这种算法，对于同一个key，存储和后续的查询都会定位到同一个memcached server上。
那么它是怎么解决增/删server导致的cache不能命中的问题呢？
假设，现在增加一个server F，如下图
此时，cache不能命中的问题仍然存在，但是只存在于B~F之间的位置（由C变成了F），其他位置（包括F~C）的cache的命中不受影响（删除server的情况类似）。尽管仍然有cache不能命中的存在，但是相对于取模的方式已经大幅减少了不能命中的cache数量。
虚拟节点
但是，这种算法相对于取模方式也有一个缺陷：当server数量很少时，很可能他们在环中的分布不是特别均匀，进而导致cache不能均匀分布到所有的server上。
如图，一共有3台server – 1，2，4。命中4的几率远远高于1和2。
为解决这个问题，需要使用虚拟节点的思想：为每个物理节点（server）在环上分配100～200个点，这样环上的节点较多，就能抑制分布不均匀。
当为cache定位目标server时，如果定位到虚拟节点上，就表示cache真正的存储位置是在该虚拟节点代表的实际物理server上。
另外，如果每个实际server的负载能力不同，可以赋予不同的权重，根据权重分配不同数量的虚拟节点。
// 采用有序map来模拟环
this.consistentBuckets = new TreeMap();
MessageDigest md5 = MD5.get();//用MD5来计算key和server的hash值
// 计算总权重
if ( this.totalWeight for ( int i = 0; i this.weights.length; i++ )
this.totalWeight += ( this.weights[i] == null ) ? 1 : this.weights[i];
} else if ( this.weights == null ) {
this.totalWeight = this.servers.length;
}
// 为每个server分配虚拟节点
for ( int i = 0; i servers.length; i++ ) {
// 计算当前server的权重
int thisWeight = 1;
if ( this.weights != null this.weights[i] != null )
thisWeight = this.weights[i];
// factor用来控制每个server分配的虚拟节点数量
// 权重都相同时，factor=40
// 权重不同时，factor=40*server总数*该server权重所占的百分比
// 总的来说，权重越大，factor越大，可以分配越多的虚拟节点
double factor = Math.floor( ((double)(40 * this.servers.length * thisWeight)) / (double)this.totalWeight );
for ( long j = 0; j factor; j++ ) {
// 每个server有factor个hash值
// 使用server的域名或IP加上编号来计算hash值
// 比如server - "172.45.155.25:11111"就有factor个数据用来生成hash值：
// 172.45.155.25:11111-1, 172.45.155.25:11111-2, ..., 172.45.155.25:11111-factor
byte[] d = md5.digest( ( servers[i] + "-" + j ).getBytes() );
// 每个hash值生成4个虚拟节点
for ( int h = 0 ; h 4; h++ ) {
Long k =
((long)(d[3+h*4]0xFF) 24)
| ((long)(d[2+h*4]0xFF) 16)
| ((long)(d[1+h*4]0xFF) 8 )
| ((long)(d[0+h*4]0xFF));
// 在环上保存节点
consistentBuckets.put( k, servers[i] );
}
}
// 每个server一共分配4*factor个虚拟节点
}
// 采用有序map来模拟环
this.consistentBuckets = new TreeMap();
MessageDigest md5 = MD5.get();//用MD5来计算key和server的hash值
// 计算总权重
if ( this.totalWeight for ( int i = 0; i this.weights.length; i++ )
this.totalWeight += ( this.weights[i] == null ) ? 1 : this.weights[i];
} else if ( this.weights == null ) {
this.totalWeight = this.servers.length;
}
// 为每个server分配虚拟节点
for ( int i = 0; i servers.length; i++ ) {
// 计算当前server的权重
int thisWeight = 1;
if ( this.weights != null this.weights[i] != null )
thisWeight = this.weights[i];
// factor用来控制每个server分配的虚拟节点数量
// 权重都相同时，factor=40
// 权重不同时，factor=40*server总数*该server权重所占的百分比
// 总的来说，权重越大，factor越大，可以分配越多的虚拟节点
double factor = Math.floor( ((double)(40 * this.servers.length * thisWeight)) / (double)this.totalWeight );
for ( long j = 0; j factor; j++ ) {
// 每个server有factor个hash值
// 使用server的域名或IP加上编号来计算hash值
// 比如server - "172.45.155.25:11111"就有factor个数据用来生成hash值：
// 172.45.155.25:11111-1, 172.45.155.25:11111-2, ..., 172.45.155.25:11111-factor
byte[] d = md5.digest( ( servers[i] + "-" + j ).getBytes() );
// 每个hash值生成4个虚拟节点
for ( int h = 0 ; h 4; h++ ) {
Long k =
((long)(d[3+h*4]0xFF) 24)
| ((long)(d[2+h*4]0xFF) 16)
| ((long)(d[1+h*4]0xFF) 8 )
| ((long)(d[0+h*4]0xFF));
// 在环上保存节点
consistentBuckets.put( k, servers[i] );
}
}
// 每个server一共分配4*factor个虚拟节点
}
// 用MD5来计算key的hash值
MessageDigest md5 = MD5.get();
md5.reset();
md5.update( key.getBytes() );
byte[] bKey = md5.digest();
// 取MD5值的低32位作为key的hash值
long hv = ((long)(bKey[3]0xFF) 24) | ((long)(bKey[2]0xFF) 16) | ((long)(bKey[1]0xFF) 8 ) | (long)(bKey[0]0xFF);
// hv的tailMap的第一个虚拟节点对应的即是目标server
SortedMap tmap = this.consistentBuckets.tailMap( hv );
return ( tmap.isEmpty() ) ? this.consistentBuckets.firstKey() : tmap.firstKey();
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