node.bcrypt.js 技术文档
2024-12-23 21:29:34作者:范靓好Udolf
1. 安装指南
环境要求
- 使用稳定的 Node.js 版本,不稳定版本目前不支持。
- 确保安装了
node-gyp及其依赖项。 - Windows 用户需要安装 Visual Studio 的 C# 和 C++ 选项。
- Python 2.x 或 3.x。
- OpenSSL(仅在使用版本 <= 0.7.7 时需要)。
安装步骤
- 打开终端或命令行工具。
- 运行以下命令安装
bcrypt:npm install bcrypt
注意事项
- OS X 用户如果遇到 Xcode 相关错误,可以运行以下命令:
sudo xcode-select -switch /Applications/Xcode.app/Contents/Developer - 如果遇到预编译二进制文件下载失败的问题,请确保安装了所有必要的依赖项。
2. 项目的使用说明
异步模式(推荐)
生成密码哈希
-
技术 1:分步生成盐和哈希
const bcrypt = require('bcrypt'); const saltRounds = 10; const myPlaintextPassword = 's0/\/\P4$$w0rD'; bcrypt.genSalt(saltRounds, function(err, salt) { bcrypt.hash(myPlaintextPassword, salt, function(err, hash) { // 将哈希存储到数据库中 }); }); -
技术 2:自动生成盐和哈希
bcrypt.hash(myPlaintextPassword, saltRounds, function(err, hash) { // 将哈希存储到数据库中 });
验证密码
bcrypt.compare(myPlaintextPassword, hash, function(err, result) {
// result == true
});
bcrypt.compare(someOtherPlaintextPassword, hash, function(err, result) {
// result == false
});
同步模式
生成密码哈希
-
技术 1:分步生成盐和哈希
const salt = bcrypt.genSaltSync(saltRounds); const hash = bcrypt.hashSync(myPlaintextPassword, salt); // 将哈希存储到数据库中 -
技术 2:自动生成盐和哈希
const hash = bcrypt.hashSync(myPlaintextPassword, saltRounds); // 将哈希存储到数据库中
验证密码
bcrypt.compareSync(myPlaintextPassword, hash); // true
bcrypt.compareSync(someOtherPlaintextPassword, hash); // false
为什么推荐使用异步模式?
异步模式不会阻塞事件循环,适合在服务器上使用。同步模式会阻塞事件循环,影响应用的响应性能。
3. 项目API使用文档
异步API
-
bcrypt.genSalt(rounds, minor, cb)rounds:哈希处理的代价(默认:10)。minor:bcrypt的次版本(默认:'b')。cb:回调函数,返回生成的盐。
-
bcrypt.hash(data, salt, cb)data:要加密的数据。salt:用于哈希的盐。cb:回调函数,返回生成的哈希。
-
bcrypt.compare(data, encrypted, cb)data:明文密码。encrypted:存储的哈希密码。cb:回调函数,返回比较结果。
同步API
-
bcrypt.genSaltSync(rounds, minor)rounds:哈希处理的代价(默认:10)。minor:bcrypt的次版本(默认:'b')。
-
bcrypt.hashSync(data, salt)data:要加密的数据。salt:用于哈希的盐。
-
bcrypt.compareSync(data, encrypted)data:明文密码。encrypted:存储的哈希密码。
4. 项目安装方式
通过 NPM 安装
npm install bcrypt
依赖项安装
node-gyp的依赖项安装指南可以在 node-gyp 官方文档 中找到。- Windows 用户需要确保安装了 Visual Studio 的 C# 和 C++ 选项。
- Python 2.x 或 3.x 也需要安装。
预编译二进制文件
- 项目提供了针对 Windows x32/x64、Linux x64(GlibC 和 musl)、macOS 的预编译二进制文件。
- 如果遇到下载失败的问题,请确保安装了所有必要的依赖项。
通过以上步骤,您可以顺利安装并使用 node.bcrypt.js 进行密码哈希处理。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
atomcodeClaude Code 的开源替代方案。连接任意大模型,编辑代码,运行命令,自动验证 — 全自动执行。用 Rust 构建,极致性能。 | An open-source alternative to Claude Code. Connect any LLM, edit code, run commands, and verify changes — autonomously. Built in Rust for speed. Get StartedRust0119- DDeepSeek-V4-ProDeepSeek-V4-Pro(总参数 1.6 万亿,激活 49B)面向复杂推理和高级编程任务,在代码竞赛、数学推理、Agent 工作流等场景表现优异,性能接近国际前沿闭源模型。Python00
MiMo-V2.5-ProMiMo-V2.5-Pro作为旗舰模型,擅⻓处理复杂Agent任务,单次任务可完成近千次⼯具调⽤与⼗余轮上 下⽂压缩。Python00
GLM-5.1GLM-5.1是智谱迄今最智能的旗舰模型,也是目前全球最强的开源模型。GLM-5.1大大提高了代码能力,在完成长程任务方面提升尤为显著。和此前分钟级交互的模型不同,它能够在一次任务中独立、持续工作超过8小时,期间自主规划、执行、自我进化,最终交付完整的工程级成果。Jinja00
SenseNova-U1-8B-MoT-SFTenseNova U1 是一系列全新的原生多模态模型,它在单一架构内实现了多模态理解、推理与生成的统一。 这标志着多模态AI领域的根本性范式转变:从模态集成迈向真正的模态统一。SenseNova U1模型不再依赖适配器进行模态间转换,而是以原生方式在语言和视觉之间进行思考与行动。Python00
MiniMax-M2.7MiniMax-M2.7 是我们首个深度参与自身进化过程的模型。M2.7 具备构建复杂智能体应用框架的能力,能够借助智能体团队、复杂技能以及动态工具搜索,完成高度精细的生产力任务。Python00
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选
收起
暂无描述
Dockerfile
718
4.6 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
588
729
deepin linux kernel
C
29
16
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++
980
965
Claude Code 的开源替代方案。连接任意大模型,编辑代码,运行命令,自动验证 — 全自动执行。用 Rust 构建,极致性能。 | An open-source alternative to Claude Code. Connect any LLM, edit code, run commands, and verify changes — autonomously. Built in Rust for speed.
Get Started
Rust
792
119
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
420
366
Oohos_react_native
React Native鸿蒙化仓库
C++
341
390
昇腾LLM分布式训练框架
Python
155
183
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
142
226
暂无简介
Dart
963
240