博客
关于我
uni-app中添加AES加密教程
阅读量:164 次
发布时间:2019-02-28

本文共 702 字,大约阅读时间需要 2 分钟。

在Uniapp项目中集成JSEncrypt进行加密处理,可以按照以下步骤进行操作:

  • 安装依赖
    通过Yarn或npm安装JSEncrypt包:
  • yarn add jsencrypt --type=dep  或者  npm install jsencrypt --save-dev
    1. 解压并替换文件
      安装完成后,进入项目的node_modules文件夹,找到jsencrypt包:
    2. cd node_modules  cd jsencrypt

      jsencrypt.js文件从bin文件夹中解压出来,替换原有文件。

      1. 引入依赖
        在项目文件中使用以下代码引入JSEncrypt:
      2. import JSEncrypt from 'jsencrypt'
        1. 实现加密解密功能
          在方法中使用JSEncrypt进行加密和解密操作:
        2. methods: {  encryptedData(publicKey, data) {    const encryptor = new JSEncrypt()    encryptor.setPublicKey(publicKey)    return encryptor.encrypt(data)  },  decryptData(privateKey, secretWord) {    const decrypt = new JSEncrypt()    decrypt.setPrivateKey(privateKey)    return decrypt.decrypt(secretWord)  }}

          注意:确保在项目中正确导入并设置公钥和私钥,JSEncrypt库能够正常运行。

    转载地址:http://xxec.baihongyu.com/

    你可能感兴趣的文章
    OpenCV与AI深度学习 | 使用单相机对已知物体进行3D位置估计
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 初学者指南 -- 什么是迁移学习?
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 十分钟掌握Pytorch搭建神经网络的流程
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 基于GAN的零缺陷样本产品表面缺陷检测
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 基于OpenCV和深度学习预测年龄和性别
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 基于OpenCV实现模糊检测 / 自动对焦
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 基于Python和OpenCV将图像转为ASCII艺术效果
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 基于PyTorch实现Faster RCNN目标检测
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 基于PyTorch语义分割实现洪水识别(数据集 + 源码)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 基于YOLO11的车体部件检测与分割
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 基于YoloV11自定义数据集实现车辆事故检测(有源码,建议收藏!)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 基于YOLOv8 + BotSORT实现球员和足球检测与跟踪 (步骤 + 源码)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 基于YOLOv8实现高级目标检测和区域计数
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 基于YOLOv8的停车对齐检测
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 基于YoloV8的药丸/片剂类型识别
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 基于YOLO和EasyOCR从视频中识别车牌
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 基于图像处理的火焰检测算法(颜色+边缘)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 基于拉普拉斯金字塔实现图像融合(步骤 + 代码)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 基于机器视觉的磁瓦表面缺陷检测方案
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 基于深度学习的轮胎缺陷检测系统
    查看>>