第七章用Python实现对Excel文件中的数据进行md5加密

本文可以学习到以下内容：

1. 使用 pandas 中的 to_excel 生成 excel 数据
2. 使用 pandas 中的 read_excel 读取 excel数据
3. 使用 pandas 中的 map 函数加密手机号的身份证号
4. 使用 hashlib 库对数据进行 md5、sha加密

获取数据

数据保存在 sqlite3 数据库中，用户表 users 中保存的数据有：用户id（user_id）、用户姓名（username）、用户年龄（age）、用户手机号（mobile）以及用户身份证（idcard）。

小凡通过下面代码获取数据库中的数据：

import os
import pandas as pd
import numpy as np
from sqlalchemy import create_engine

# 数据库地址：数据库放在上一级目录下
db_path = os.path.join(os.path.dirname(os.getcwd()), "data.db")
engine_path = "sqlite:///" + db_path
# 创建数据库引擎
engine = create_engine(engine_path)

sql = """
select 
*
from
users
"""

df = pd.read_sql(sql, engine)

# 生成excel文件
df.to_excel("./md5加密数据.xlsx",index=False)
# 读取生成的Excel文件
md5_excel_df = pd.read_excel("./md5加密数据.xlsx")
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数据预览：

加密函数

在对接不同的第三方公司，需要的加密方式也不同，小凡为了节省时间，将常用的加密方式封装为函数（encryption_str）。

函数需要传入以下参数：加密的字符串（string）、加密算法（encry_model）、加密类型（encry_style），该函数返回加密后的字符串。

加密函数如下：

def encryption_str(string, encry_model="md5_32", encry_style=True):
    import hashlib
    # 加密为 utf-8 编码
    utf_8_str = str(string).encode("utf8")
    # 函数字典
    param_dict = {
        "md5_32": hashlib.md5(utf_8_str),
        "md5_16": hashlib.md5(utf_8_str),
        "sha1": hashlib.sha1(utf_8_str),
        "sha224": hashlib.sha224(utf_8_str),
        "sha256": hashlib.sha256(utf_8_str),
        "sha512": hashlib.sha512(utf_8_str)
    }
    encry_result = param_dict[encry_model].hexdigest()
    if encry_model == 'md5_16':
        encry_result = encry_result[8:-8]
    # 返回结果
    return encry_result if encry_style == "小写" else encry_result.upper()
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数据加密

使用 pandas 中的map方法对手机号（mobile）和身份证号（idcard）列进行加密。

md5_excel_df["mobile_md5"] = md5_excel_df["mobile"].map(lambda x:encryption_str(x))
md5_excel_df["idcard_md5"] = md5_excel_df["idcard"].map(lambda x:encryption_str(x,"md5_16","大写"))
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数据加密结果如下：

结尾

使用 pandas中的to_excel方法将加密后的数据保存到Excel中，代码如下：

md5_excel_df.to_excel("./md5加密数据已完成.xlsx",index=False)
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源码地址

链接：https://pan.baidu.com/s/1rySQlwUvNkVC89qHcvbiRQ?pwd=xuyt
提取码：xuyt