Java里用AES/ECB/PKCS5Padding做的加解密,Python 3.7怎么等效实现?

以下是将包含 ShardingJdbc AES 加密解密功能(含默认字符集设置及加解密方法)从 Java 转换到 Python 3.7 的示例代码。假设 Java 代码中 AES 使用 ECB 模式和 PKCS5Padding 填充方式。 ```python from Crypto.Cipher import AES from Crypto.Util.Padding import pad, unpad import base64 # 默认字符集 DEFAULT_CHARSET = 'utf-8' def aes_encrypt(plaintext, key): # 将 key 转换为 16 字节(AES-128) key = key.encode(DEFAULT_CHARSET)[:16] cipher = AES.new(key, AES.MODE_ECB) # 对明文进行填充 padded_plaintext = pad(plaintext.encode(DEFAULT_CHARSET), AES.block_size) # 加密 encrypted_bytes = cipher.encrypt(padded_plaintext) # 转换为 Base64 编码的字符串 encrypted_base64 = base64.b64encode(encrypted_bytes).decode(DEFAULT_CHARSET) return encrypted_base64 def aes_decrypt(ciphertext, key): # 将 key 转换为 16 字节(AES-128) key = key.encode(DEFAULT_CHARSET)[:16] cipher = AES.new(key, AES.MODE_ECB) # 将 Base64 编码的密文转换为字节 encrypted_bytes = base64.b64decode(ciphertext) # 解密 decrypted_bytes = cipher.decrypt(encrypted_bytes) # 去除填充 unpadded_decrypted_bytes = unpad(decrypted_bytes, AES.block_size) # 转换为字符串 decrypted_text = unpadded_decrypted_bytes.decode(DEFAULT_CHARSET) return decrypted_text # 示例使用 plaintext = "Hello, ShardingJdbc!" key = "1234567890123456" # 16 字节密钥 encrypted = aes_encrypt(plaintext, key) print(f"Encrypted: {encrypted}") decrypted = aes_decrypt(encrypted, key) print(f"Decrypted: {decrypted}") ``` ### 注意事项 - 在 Python 中使用 AES 加密解密,Windows 下需要安装 `pycryptodome` 模块,Linux 下可以安装 `pycrypto` 模块,也可以安装 `Crypto`,但可能需要调整目录名称以避免 `ModuleNotFoundError` [^4]。 - 此示例代码使用 ECB 模式和 PKCS5Padding 填充方式,与 Java 代码保持一致。

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

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内容概要:本文围绕“绿电直连型电氢氨园区优化运行”开展创新性研究,提出一种集成绿色电力直接连接的电-氢-氨多能耦合系统优化运行模型,结合Matlab与Python实现仿真建模、数据分析与优化求解,配套提供完整代码、实测数据集及详尽Word论文。研究系统性地构建了涵盖典型日功率平衡、绿电渗透率影响、连续负荷调节、离散设备启停调度以及全年多场景评估的综合优化框架,重点解决高比例可再生能源接入下的能量协同调度问题,通过优化制氢、储氢与电解氮制氨过程,提升绿电就地消纳能力,降低碳排放强度,并增强园区能源系统的经济性与运行稳定性。; 适合人群:具备电力系统分析、能源工程、优化建模或新能源系统设计等相关背景的研究生、科研人员及从事氢能、综合能源系统开发的工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于研究高比例可再生能源条件下电-氢-氨多能互补系统的协同优化机制与调度策略;②支撑高水平学术论文撰写、科研项目申报或实际绿电制氢制氨园区的规划设计与运行管理,实现绿电高效转化、存储与综合利用的量化评估与方案验证; 阅读建议:建议结合所提供的模型代码与数据,依照论文结构逐步复现各章节仿真案例,重点关注目标函数构建逻辑、多类型约束条件(如功率平衡、设备运行限值、启停机制)的数学表达,以及不同渗透率与负荷场景下的敏感性分析结果,深入掌握绿电直连型园区的能量管理策略与优化方法体系。

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