digestpp 开源项目教程
2024-09-18 03:38:15作者:管翌锬
1. 项目介绍
digestpp 是一个基于 C++11 的头文件库,专门用于消息摘要(Message Digest)的计算。该项目旨在提供一个现代化、灵活且通用的 C++ API,用于各种加密哈希函数。它支持多种哈希算法,包括但不限于 SHA-256、SHA-512、BLAKE2、SHA-3 等。
主要特点:
- C++11 标准:完全兼容 C++11 标准,易于集成到现代 C++ 项目中。
- 头文件库:无需编译,只需包含头文件即可使用。
- 多种哈希算法:支持多种常见的哈希算法,满足不同场景的需求。
- 灵活的 API:提供简洁且灵活的 API,方便开发者进行定制和扩展。
2. 项目快速启动
2.1 环境准备
确保你的开发环境已经安装了支持 C++11 的编译器,如 GCC 或 Clang。
2.2 下载与安装
通过 Git 克隆项目到本地:
git clone https://github.com/kerukuro/digestpp.git
2.3 编写代码
以下是一个简单的示例,展示如何使用 digestpp 计算 SHA-256 哈希值。
#include <iostream>
#include "digestpp.hpp"
int main() {
std::string input = "The quick brown fox jumps over the lazy dog";
std::string hash = digestpp::sha256().absorb(input).hexdigest();
std::cout << "SHA-256 Hash: " << hash << std::endl;
return 0;
}
2.4 编译与运行
使用以下命令编译并运行代码:
g++ -std=c++11 -o example example.cpp
./example
运行结果将输出 input 字符串的 SHA-256 哈希值。
3. 应用案例和最佳实践
3.1 文件完整性校验
在文件传输或存储过程中,可以使用 digestpp 计算文件的哈希值,以确保文件的完整性。
#include <fstream>
#include <iostream>
#include "digestpp.hpp"
int main() {
std::ifstream file("example.txt", std::ios::binary);
std::string hash = digestpp::sha256().absorb(file).hexdigest();
std::cout << "File SHA-256 Hash: " << hash << std::endl;
return 0;
}
3.2 密码存储
在密码存储系统中,可以使用 digestpp 计算密码的哈希值,并将哈希值存储在数据库中,而不是明文密码。
#include <iostream>
#include "digestpp.hpp"
int main() {
std::string password = "my_secret_password";
std::string hash = digestpp::sha256().absorb(password).hexdigest();
std::cout << "Password Hash: " << hash << std::endl;
return 0;
}
4. 典型生态项目
4.1 OpenSSL
digestpp 可以作为 OpenSSL 的补充,提供更多现代化的哈希算法支持。开发者可以在需要时选择使用 digestpp 或 OpenSSL,以满足不同的需求。
4.2 Crypto++
Crypto++ 是一个广泛使用的加密库,digestpp 可以与其结合使用,提供更丰富的哈希算法选择。
4.3 Botan
Botan 是另一个强大的加密库,digestpp 可以与其集成,提供更灵活的哈希计算功能。
通过这些生态项目的结合,digestpp 可以在各种加密和安全应用中发挥重要作用。
登录后查看全文
热门项目推荐
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin08
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
热门内容推荐
最新内容推荐
Python小说下载神器:一键获取番茄小说完整内容如何用md2pptx快速将Markdown文档转换为专业PPT演示文稿 📊京东评价自动化工具:用Python脚本解放双手的高效助手三步掌握Payload-Dumper-Android:革新性OTA提取工具的核心价值定位终极Obsidian模板配置指南:10个技巧打造高效个人知识库终极指南:5步解锁Rockchip RK3588全部潜力,快速上手Ubuntu 22.04操作系统WebPlotDigitizer 安装配置指南:从图像中提取数据的开源工具终极FDS入门指南:5步掌握火灾动力学模拟技巧高效获取无损音乐:跨平台FLAC音乐下载工具全解析终极指南:5步复现Spring Boot高危漏洞CVE-2016-1000027
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
530
3.74 K
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
336
177
Ascend Extension for PyTorch
Python
338
401
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
302
355
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
885
595
暂无简介
Dart
770
191
华为昇腾面向大规模分布式训练的多模态大模型套件,支撑多模态生成、多模态理解。
Python
114
139
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
12
1
openJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力
TSX
986
246