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多种加密方案的 Python 实现

Project description

LibTakiyasha

LibTakiyasha 是一个 Python 音频加密/解密工具库(当然也可用于加密非音频数据),支持多种加密文件格式。不提供任何命令行或图形界面支持。

使用前必读

本项目是以学习和技术研究的初衷创建的,修改、再分发时请遵循 License

本项目的设计灵感,以及部分解密方案,来源于:

本项目没有所谓的“默认密钥”或“内置密钥”,打开/保存任何类型的加密文件都需要你提供对应的密钥。你需要自行寻找解密所需密钥或加密参数,在调用时作为参数传入。

你可以在内容提供商的应用程序中查找这些必需参数,或寻求同类项目以及他人的帮助,但请不要在 Issues/讨论区直接向作者索要所谓“缺失”的“内置密钥”。

LibTakiyasha 对输出数据的可用性(是否可以识别、播放等)不做任何保证。


特性

  • 使用纯 Python 代码编写
    • 兼容 Python 3.8 及后续版本,兼容多种 Python 解释器实现(见下文 #性能测试
    • 易于阅读,方便 Python 爱好者学习
    • (包括依赖库)无任何 C/C++ 扩展模块,跨平台性强

性能测试

由于 Python 语言自身原因,LibTakiyasha 相较于同类项目,运行速度较慢。因此我们使用不同解释器实现,对常用操作做了一些性能测试:

操作 测试大小 Python 3.10.9 (CPython) Python 3.8.12 (Pyston 2.3.5) Python 3.9.16 (PyPy 7.3.11)
NCM 加密 36.8 MiB 4.159s 2.159s 1.366s
NCM 解密 36.8 MiB 4.393s 2.360s 1.480s
QMCv1 加密 36.8 MiB 3.841s 2.116s 1.594s
QMCv1 解密 36.8 MiB 3.813s 2.331s 1.406s
QMCv2 掩码加密 36.8 MiB 4.065s 2.201s 1.727s
QMCv2 掩码解密 36.8 MiB 3.990s 2.200s 1.848s
QMCv2 RC4 加密 36.8 MiB 12.820s 5.596s 2.717s
QMCv2 RC4 解密 36.8 MiB 12.588s 5.913s 2.552s
KGM 解密 64.4 MiB 49.014s 22.053s 8.376s
VPR 解密 87.9 MiB 70.030s 32.252s 11.902s

仅在你对速度有要求时,可以考虑在调用 LibTakiyasha 时使用 PyPy/Pyston 解释器。

一般情况下,建议使用官方解释器实现(CPython)。

安装

可用的最新版本:2.1.0rc1,可前往发布页面PyPI 下载。

如果你要下载其他版本:

  • PyPI:https://pypi.org/project/libtakiyasha/#history ,挑选自己所需的版本,下载安装包,手动安装。
    • 或者使用 pip 安装:python -m pip install -U libtakiyasha==<你所需的版本>
  • 前往发布页面挑选自己所需的版本,下载安装包,手动安装。

依赖项

LibTakiyasha 依赖以下包,均可从 PyPI 获取:

常见问题

为什么 2.x 打开文件需要密钥,而 1.x 版本不需要?

这是出于以下考虑:

  • LibTakiyasha 是一个加解密库,当然需要为用户提供自定义密钥的权利
  • 为了保护本项目不受美国数字千年版权法Digital Millennium Copyright Act(DMCA)影响,避免仓库被误杀
    • 因此,本仓库所有 1.x 及更早版本的提交和发布版本都已删除。

如何使用?

LibTakiyasha 的文档(DocStrings)写得非常清晰,你可以在导入后,使用 Python 内置函数 help(<...>) 查看用法。

Project details


Download files

Download the file for your platform. If you're not sure which to choose, learn more about installing packages.

Source Distribution

libtakiyasha-2.1.0rc1.tar.gz (51.4 kB view hashes)

Uploaded Source

Built Distribution

libtakiyasha-2.1.0rc1-py3-none-any.whl (58.7 kB view hashes)

Uploaded Python 3

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