微信公眾號token驗證失敗解決方案
我用的是python3+,而官網(wǎng)給的例子是python2的寫法。問題就在python版本不同。
下面是截取官方的實例代碼的一部分
list = [token, timestamp, nonce] list.sort() sha1 = hashlib.sha1() map(sha1.update, list) hashcode = sha1.hexdigest()
我就直接告訴你這一段錯了。也是在我對比微信驗證時發(fā)送的信息后才得出的結論。以下是在網(wǎng)上找到的加密原理,可以選擇性看看。
當我們點擊了提交后,微信服務器會向我們所填寫的那個URL發(fā)起一個GET請求,并攜帶以下幾個參數(shù):timestamp, nonce, echostr, signature。
其中timestamp是一個時間戳,nonce是一個隨機數(shù),echostr也是隨機數(shù),這幾個都很普通,重點在于signature,它的生成方式是將nonce、timestamp和token(也就是我們在網(wǎng)頁中配置的TOKNE)三個字符串按照字典序排序后,對排序后得到的字符串數(shù)組使用哈希加密算法得到。
我們的服務器在收到這個GET請求后,提取對應的參數(shù),并按照前面說的方式生成hashcode,如果這個值與參數(shù)中的signature相同,那么我們就將echostr返回給微信服務器,否則返回空值。
微信服務器收到這個echostr之后,驗證這個值與它發(fā)送的echostr值是否相同,如果相同,說明這個值的確是由我們的服務器返回的,從而完成驗證,今后所有的信息就都可以發(fā)送到這個服務器地址上。
這里面涉及到了一些安全認證的相關知識,有興趣的朋友可以去查閱更詳細的資料??偟膩碚f,就是讓通信的雙方都能夠確認對方的真實身份。
token驗證失敗的原因在于map函數(shù)。應該是python的2和3不一樣吧。map函數(shù)第一個參數(shù)是一個函數(shù),第二個參數(shù)是一個列表。作用是把第一個函數(shù)依次作用于列表中的每個元素。
這里我又學到了hashlib的一些東西。update是防止數(shù)據(jù)過大,所以可以用update依次添加要加密的數(shù)據(jù)。
所以綜上可以看出,微信的加密就是現(xiàn)將list排序,然后依次將排序后的列表的每個元素用update合并成總的要加密的數(shù)據(jù)。貼一段代碼幫助理解
import hashlib
sha1 = hashlib.sha1()
sha1.update('a'.encode('utf-8'))
sha1.update('b'.encode('utf-8'))
sha1.update('c'.encode('utf-8'))
等同于:
sha1.update('abc'.encode('utf-8'))
hashcode = sha1.hexdigest() #獲取加密串
所以在python3下,加密的算法要改成如下
list = [token, timestamp, nonce]
list.sort()
sha1 = hashlib.sha1()
sha1.update(list[0].encode('utf-8'))
sha1.update(list[1].encode('utf-8'))
sha1.update(list[2].encode('utf-8'))
hashcode = sha1.hexdigest()
經(jīng)過一通折騰,終于解決問題了。忍不住吐槽,python3都這么長時間了,為什么開發(fā)文檔還不更新。而且還有好多程序都還是在python2下。唉,又是python一大詬病。
以上就是本文的全部內容,希望對大家的學習有所幫助,也希望大家多多支持腳本之家。
相關文章
Python +Selenium解決圖片驗證碼登錄或注冊問題(推薦)
這篇文章主要介紹了Python Selenium解決圖片驗證碼登錄或注冊問題,本文通過實例代碼給大家介紹的非常詳細,具有一定的參考借鑒價值,需要的朋友可以參考下2020-02-02
python中pip安裝庫時出現(xiàn)Read?timed?out解決辦法
最近需要使用pip庫,安裝的時候出現(xiàn)問題,本文就詳細的介紹一下python中pip安裝庫時出現(xiàn)Read?timed?out解決辦法,具有一定的參考價值,感興趣的可以了解一下2022-03-03
PyTorch中的神經(jīng)網(wǎng)絡 Mnist 分類任務
這篇文章主要介紹了PyTorch中的神經(jīng)網(wǎng)絡 Mnist 分類任務,在本次的分類任務當中,我們使用的數(shù)據(jù)集是 Mnist 數(shù)據(jù)集,這個數(shù)據(jù)集大家都比較熟悉,需要的朋友可以參考下2023-03-03

