使用load_pem_public_key()函数加载PEM格式的公钥并进行加密的效率分析

在Python中，可以使用cryptography库来加载PEM格式的公钥并进行加密。cryptography是一个功能强大且易于使用的加密/解密库，使用起来非常方便。

要加载PEM格式的公钥并进行加密，首先需要安装cryptography库。可以使用以下命令进行安装：

pip install cryptography

下面是一个使用load_pem_public_key()函数加载PEM格式的公钥并进行加密的示例：

from cryptography.hazmat.primitives import serialization
from cryptography.hazmat.primitives.asymmetric import padding
from cryptography.hazmat.primitives import hashes

# PEM格式的公钥字符串
pem_public_key = """
-----BEGIN PUBLIC KEY-----
MIGbMBAGByqGSM49AgEGBSuBBAAjA4GGAAQBhG1X1k5RM6uTIoyK2EnsQxVyhLQz
U3f9cUzycrTx5zS9Y09miI0O9auT2gKdkfLCWxKDHwGzwH0Nnr4TwZLA1fmoyg2J
y8Q0r1l5hLUc6aiBQS+n3JNlnT9mSIT+Eki0G2CsQwXyMzwuTcDQGCgnURYwkk30
hAI0Bo/dSMWA0s0mUVEUmfU=
-----END PUBLIC KEY-----
"""

# 加载PEM格式的公钥
public_key = serialization.load_pem_public_key(
    pem_public_key.encode('utf-8'),
)

# 要加密的数据
data = b"Hello, World!"

# 使用公钥加密数据
encrypted_data = public_key.encrypt(
    data,
    padding.OAEP(
        mgf=padding.MGF1(algorithm=hashes.SHA256()),
        algorithm=hashes.SHA256(),
        label=None
    )
)

print("加密后的数据：", encrypted_data.hex())

在上面的示例中，我们首先定义了一个PEM格式的公钥字符串。然后使用load_pem_public_key()函数加载这个公钥，返回的public_key对象就是可以用来加密的公钥。

接下来，我们定义了一个要加密的数据data，并使用公钥对其进行加密。encrypt()方法接受两个参数，待加密的数据和填充方式。在示例中，我们使用了OAEP填充方式，其中hashes.SHA256()表示使用SHA256哈希算法进行填充。

最后，我们打印出加密后的数据encrypted_data，可以看到它是一个由十六进制表示的字节串。

需要注意的是，加载公钥和加密数据都是非常快速的操作，在绝大多数情况下不会成为性能瓶颈。但是，加密数据的大小对执行时间会有一定的影响。较大的数据会导致加密操作需要更多的计算资源和时间。

要进行效率分析，可以使用Python的time模块来计算加载公钥和加密数据所需的时间。以下是一个例子：

import time
from cryptography.hazmat.primitives import serialization
from cryptography.hazmat.primitives.asymmetric import padding
from cryptography.hazmat.primitives import hashes

# 记录加载公钥开始的时间
start_time = time.time()

# 导入PEM格式的公钥
pem_public_key = """
-----BEGIN PUBLIC KEY-----
MIGbMBAGByqGSM49AgEGBSuBBAAjA4GGAAQBhG1X1k5RM6uTIoyK2EnsQxVyhLQz
U3f9cUzycrTx5zS9Y09miI0O9auT2gKdkfLCWxKDHwGzwH0Nnr4TwZLA1fmoyg2J
y8Q0r1l5hLUc6aiBQS+n3JNlnT9mSIT+Eki0G2CsQwXyMzwuTcDQGCgnURYwkk30
hAI0Bo/dSMWA0s0mUVEUmfU=
-----END PUBLIC KEY-----
"""

public_key = serialization.load_pem_public_key(
    pem_public_key.encode('utf-8'),
)

# 计算加载公钥所需的时间
elapsed_time = time.time() - start_time
print("加载公钥所需时间：", elapsed_time)

# 记录加密数据开始的时间
start_time = time.time()

# 要加密的数据
data = b"Hello, World!"

# 使用公钥加密数据
encrypted_data = public_key.encrypt(
    data,
    padding.OAEP(
        mgf=padding.MGF1(algorithm=hashes.SHA256()),
        algorithm=hashes.SHA256(),
        label=None
    )
)

# 计算加密数据所需的时间
elapsed_time = time.time() - start_time
print("加密数据所需时间：", elapsed_time)

在上面的例子中，我们使用time.time()函数记录加载公钥和加密数据的开始时间，并在操作完成后计算所需的时间。这样我们可以得到加载公钥和加密数据所需的时间，从而进行效率分析。

需要注意的是，为了准确性，在进行效率分析时应该考虑多次测试并取平均值。此外，实际的执行时间还可能受到硬件性能和系统负载等因素的影响。所以，仅仅根据一次测试结果来判断效率可能不够准确。