Transposition ciphers working
[cipher-tools.git] / cipher.py
index f271120ccefcc7a687edd63964653547199c404c..d2619029de591af1d07e5f85160e187629332751 100644 (file)
--- a/cipher.py
+++ b/cipher.py
@@ -1,18 +1,8 @@
 import string
 import collections
-import norms
 import logging
-import math
-from itertools import zip_longest
-from segment import segment
-from multiprocessing import Pool
-
-# To time a run:
-#
-# import timeit
-# c5a = open('2012/5a.ciphertext', 'r').read()
-# timeit.timeit('keyword_break(c5a)', setup='gc.enable() ; from __main__ import c5a ; from cipher import keyword_break', number=1)
-# timeit.repeat('keyword_break_mp(c5a, chunksize=500)', setup='gc.enable() ; from __main__ import c5a ; from cipher import keyword_break_mp', repeat=5, number=1
+from itertools import zip_longest, cycle, chain
+from language_models import *
 
 logger = logging.getLogger(__name__)
 logger.addHandler(logging.FileHandler('cipher.log'))
@@ -20,41 +10,14 @@ logger.setLevel(logging.WARNING)
 #logger.setLevel(logging.INFO)
 #logger.setLevel(logging.DEBUG)
 
-english_counts = collections.defaultdict(int)
-with open('count_1l.txt', 'r') as f:
-    for line in f:
-        (letter, count) = line.split("\t")
-        english_counts[letter] = int(count)
-normalised_english_counts = norms.normalise(english_counts)
 
-english_bigram_counts = collections.defaultdict(int)
-with open('count_2l.txt', 'r') as f:
-    for line in f:
-        (bigram, count) = line.split("\t")
-        english_bigram_counts[bigram] = int(count)
-normalised_english_bigram_counts = norms.normalise(english_bigram_counts)
-
-with open('words.txt', 'r') as f:
-    keywords = [line.rstrip() for line in f]
-
-modular_division_table = [[0]*26 for x in range(26)]
+modular_division_table = [[0]*26 for _ in range(26)]
 for a in range(26):
     for b in range(26):
         c = (a * b) % 26
         modular_division_table[b][c] = a
 
 
-def sanitise(text):
-    """Remove all non-alphabetic characters and convert the text to lowercase
-    
-    >>> sanitise('The Quick')
-    'thequick'
-    >>> sanitise('The Quick BROWN fox jumped! over... the (9lazy) DOG')
-    'thequickbrownfoxjumpedoverthelazydog'
-    """
-    sanitised = [c.lower() for c in text if c in string.ascii_letters]
-    return ''.join(sanitised)
-
 def ngrams(text, n):
     """Returns all n-grams of a text
     
@@ -67,20 +30,22 @@ def ngrams(text, n):
     """
     return [text[i:i+n] for i in range(len(text)-n+1)]
 
-def every_nth(text, n):
+def every_nth(text, n, fillvalue=''):
     """Returns n strings, each of which consists of every nth character, 
     starting with the 0th, 1st, 2nd, ... (n-1)th character
     
     >>> every_nth(string.ascii_lowercase, 5)
     ['afkpuz', 'bglqv', 'chmrw', 'dinsx', 'ejoty']
-    >>> every_nth(string.ascii_lowercase, 1)                                                                                                              
+    >>> every_nth(string.ascii_lowercase, 1)
     ['abcdefghijklmnopqrstuvwxyz']
     >>> every_nth(string.ascii_lowercase, 26) # doctest: +NORMALIZE_WHITESPACE
     ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h', 'i', 'j', 'k', 'l', 'm', 'n', 
      'o', 'p', 'q', 'r', 's', 't', 'u', 'v', 'w', 'x', 'y', 'z']
+    >>> every_nth(string.ascii_lowercase, 5, fillvalue='!')
+    ['afkpuz', 'bglqv!', 'chmrw!', 'dinsx!', 'ejoty!']
     """
     split_text = [text[i:i+n] for i in range(0, len(text), n)]
-    return [''.join(l) for l in zip_longest(*split_text, fillvalue='')]
+    return [''.join(l) for l in zip_longest(*split_text, fillvalue=fillvalue)]
 
 def combine_every_nth(split_text):
     """Reforms a text split into every_nth strings
@@ -95,43 +60,56 @@ def combine_every_nth(split_text):
     return ''.join([''.join(l) 
                     for l in zip_longest(*split_text, fillvalue='')])
 
+def chunks(text, n, fillvalue=None):
+    """Split a text into chunks of n characters
+
+    >>> chunks('abcdefghi', 3)
+    ['abc', 'def', 'ghi']
+    >>> chunks('abcdefghi', 4)
+    ['abcd', 'efgh', 'i']
+    >>> chunks('abcdefghi', 4, fillvalue='!')
+    ['abcd', 'efgh', 'i!!!']
+    """
+    if fillvalue:
+        padding = fillvalue[0] * (n - len(text) % n)
+    else:
+        padding = ''
+    return [(text+padding)[i:i+n] for i in range(0, len(text), n)]
 
-def frequencies(text):
-    """Count the number of occurrences of each character in text
+def transpose(items, transposition):
+    """Moves items around according to the given transposition
     
-    >>> sorted(frequencies('abcdefabc').items())
-    [('a', 2), ('b', 2), ('c', 2), ('d', 1), ('e', 1), ('f', 1)]
-    >>> sorted(frequencies('the quick brown fox jumped over the lazy ' \
-         'dog').items()) # doctest: +NORMALIZE_WHITESPACE
-    [(' ', 8), ('a', 1), ('b', 1), ('c', 1), ('d', 2), ('e', 4), ('f', 1), 
-     ('g', 1), ('h', 2), ('i', 1), ('j', 1), ('k', 1), ('l', 1), ('m', 1), 
-     ('n', 1), ('o', 4), ('p', 1), ('q', 1), ('r', 2), ('t', 2), ('u', 2), 
-     ('v', 1), ('w', 1), ('x', 1), ('y', 1), ('z', 1)]
-    >>> sorted(frequencies('The Quick BROWN fox jumped! over... the ' \
-         '(9lazy) DOG').items()) # doctest: +NORMALIZE_WHITESPACE
-    [(' ', 8), ('!', 1), ('(', 1), (')', 1), ('.', 3), ('9', 1), ('B', 1), 
-     ('D', 1), ('G', 1), ('N', 1), ('O', 2), ('Q', 1), ('R', 1), ('T', 1), 
-     ('W', 1), ('a', 1), ('c', 1), ('d', 1), ('e', 4), ('f', 1), ('h', 2), 
-     ('i', 1), ('j', 1), ('k', 1), ('l', 1), ('m', 1), ('o', 2), ('p', 1), 
-     ('r', 1), ('t', 1), ('u', 2), ('v', 1), ('x', 1), ('y', 1), ('z', 1)]
-    >>> sorted(frequencies(sanitise('The Quick BROWN fox jumped! over... ' \
-         'the (9lazy) DOG')).items()) # doctest: +NORMALIZE_WHITESPACE
-    [('a', 1), ('b', 1), ('c', 1), ('d', 2), ('e', 4), ('f', 1), ('g', 1), 
-     ('h', 2), ('i', 1), ('j', 1), ('k', 1), ('l', 1), ('m', 1), ('n', 1), 
-     ('o', 4), ('p', 1), ('q', 1), ('r', 2), ('t', 2), ('u', 2), ('v', 1), 
-     ('w', 1), ('x', 1), ('y', 1), ('z', 1)]
+    >>> transpose(['a', 'b', 'c', 'd'], (0,1,2,3))
+    ['a', 'b', 'c', 'd']
+    >>> transpose(['a', 'b', 'c', 'd'], (3,1,2,0))
+    ['d', 'b', 'c', 'a']
+    >>> transpose([10,11,12,13,14,15], (3,2,4,1,5,0))
+    [13, 12, 14, 11, 15, 10]
     """
-    counts = collections.defaultdict(int)
-    for c in text: 
-        counts[c] += 1
-    return counts
-letter_frequencies = frequencies
+    transposed = [''] * len(transposition)
+    for p, t in enumerate(transposition):
+       transposed[p] = items[t]
+    return transposed
+
+def untranspose(items, transposition):
+    """Undoes a transpose
+    
+    >>> untranspose(['a', 'b', 'c', 'd'], [0,1,2,3])
+    ['a', 'b', 'c', 'd']
+    >>> untranspose(['d', 'b', 'c', 'a'], [3,1,2,0])
+    ['a', 'b', 'c', 'd']
+    >>> untranspose([13, 12, 14, 11, 15, 10], [3,2,4,1,5,0])
+    [10, 11, 12, 13, 14, 15]
+    """
+    transposed = [''] * len(transposition)
+    for p, t in enumerate(transposition):
+       transposed[t] = items[p]
+    return transposed
 
 def deduplicate(text):
     return list(collections.OrderedDict.fromkeys(text))
 
 
-
 def caesar_encipher_letter(letter, shift):
     """Encipher a letter, given a shift amount
 
@@ -239,8 +217,9 @@ def affine_decipher_letter(letter, multiplier=1, adder=0, one_based=True):
             alphabet_start = ord('a')
         cipher_number = ord(letter) - alphabet_start
         if one_based: cipher_number += 1
-        plaintext_number = ( modular_division_table[multiplier]
-                                                   [(cipher_number - adder) % 26] )
+        plaintext_number = ( 
+            modular_division_table[multiplier]
+                                  [(cipher_number - adder) % 26] )
         if one_based: plaintext_number -= 1
         return chr(plaintext_number % 26 + alphabet_start) 
     else:
@@ -387,177 +366,153 @@ def scytale_decipher(message, rows):
     return ''.join([''.join(c) for c in zip_longest(*columns, fillvalue='')])
 
 
-def caesar_break(message, 
-                 metric=norms.euclidean_distance, 
-                 target_counts=normalised_english_counts, 
-                 message_frequency_scaling=norms.normalise):
-    """Breaks a Caesar cipher using frequency analysis
-    
-    >>> caesar_break('ibxcsyorsaqcheyklxivoexlevmrimwxsfiqevvmihrsasrxliwyrh' \
-          'ecjsppsamrkwleppfmergefifvmhixscsymjcsyqeoixlm') # doctest: +ELLIPSIS
-    (4, 0.31863952890183...)
-    >>> caesar_break('wxwmaxdgheetgwuxztgptedbgznitgwwhpguxyhkxbmhvvtlbhgtee' \
-          'raxlmhiixweblmxgxwmhmaxybkbgztgwztsxwbgmxgmert') # doctest: +ELLIPSIS
-    (19, 0.42152901235832...)
-    >>> caesar_break('yltbbqnqnzvguvaxurorgenafsbezqvagbnornfgsbevpnaabjurer' \
-          'svaquvzyvxrnznazlybequrvfohgriraabjtbaruraprur') # doctest: +ELLIPSIS
-    (13, 0.316029208075451...)
+def transpositions_of(keyword):
+    """Finds the transpostions given by a keyword. For instance, the keyword
+    'clever' rearranges to 'celrv', so the first column (0) stays first, the
+    second column (1) moves to third, the third column (2) moves to second, 
+    and so on.
+
+    If passed a tuple, assume it's already a transposition and just return it.
+
+    >>> transpositions_of('clever')
+    (0, 2, 1, 4, 3)
+    >>> transpositions_of('fred')
+    (3, 2, 0, 1)
+    >>> transpositions_of((3, 2, 0, 1))
+    (3, 2, 0, 1)
     """
-    sanitised_message = sanitise(message)
-    best_shift = 0
-    best_fit = float("inf")
-    for shift in range(26):
-        plaintext = caesar_decipher(sanitised_message, shift)
-        counts = message_frequency_scaling(letter_frequencies(plaintext))
-        fit = metric(target_counts, counts)
-        logger.debug('Caesar break attempt using key {0} gives fit of {1} '
-                      'and decrypt starting: {2}'.format(shift, fit, plaintext[:50]))
-        if fit < best_fit:
-            best_fit = fit
-            best_shift = shift
-    logger.info('Caesar break best fit: key {0} gives fit of {1} and '
-                'decrypt starting: {2}'.format(best_shift, best_fit, 
-                    caesar_decipher(sanitised_message, best_shift)[:50]))
-    return best_shift, best_fit
-
-def affine_break(message, 
-                 metric=norms.euclidean_distance, 
-                 target_counts=normalised_english_counts, 
-                 message_frequency_scaling=norms.normalise):
-    """Breaks an affine cipher using frequency analysis
-    
-    >>> affine_break('lmyfu bkuusd dyfaxw claol psfaom jfasd snsfg jfaoe ls ' \
-          'omytd jlaxe mh jm bfmibj umis hfsul axubafkjamx. ls kffkxwsd jls ' \
-          'ofgbjmwfkiu olfmxmtmwaokttg jlsx ls kffkxwsd jlsi zg tsxwjl. jlsx ' \
-          'ls umfjsd jlsi zg hfsqysxog. ls dmmdtsd mx jls bats mh bkbsf. ls ' \
-          'bfmctsd kfmyxd jls lyj, mztanamyu xmc jm clm cku tmmeaxw kj lai kxd ' \
-          'clm ckuxj.') # doctest: +ELLIPSIS
-    ((15, 22, True), 0.23570361818655...)
+    if isinstance(keyword, tuple):
+        return keyword
+    else:
+        key = deduplicate(keyword)
+        transpositions = tuple(key.index(l) for l in sorted(key))
+        return transpositions
+
+def pad(message_len, group_len, fillvalue):
+    padding_length = group_len - message_len % group_len
+    if padding_length == group_len: padding_length = 0
+    padding = ''
+    for i in range(padding_length):
+        if callable(fillvalue):
+            padding += fillvalue()
+        else:
+            padding += fillvalue
+    return padding
+
+def column_transposition_encipher(message, keyword, fillvalue=' ', 
+      fillcolumnwise=False,
+      emptycolumnwise=False):
+    """Enciphers using the column transposition cipher.
+    Message is padded to allow all rows to be the same length.
+
+    >>> column_transposition_encipher('hellothere', 'abcdef', fillcolumnwise=True)
+    'hlohr eltee '
+    >>> column_transposition_encipher('hellothere', 'abcdef', fillcolumnwise=True, emptycolumnwise=True)
+    'hellothere  '
+    >>> column_transposition_encipher('hellothere', 'abcdef')
+    'hellothere  '
+    >>> column_transposition_encipher('hellothere', 'abcde')
+    'hellothere'
+    >>> column_transposition_encipher('hellothere', 'abcde', fillcolumnwise=True, emptycolumnwise=True)
+    'hellothere'
+    >>> column_transposition_encipher('hellothere', 'abcde', fillcolumnwise=True, emptycolumnwise=False)
+    'hlohreltee'
+    >>> column_transposition_encipher('hellothere', 'abcde', fillcolumnwise=False, emptycolumnwise=True)
+    'htehlelroe'
+    >>> column_transposition_encipher('hellothere', 'abcde', fillcolumnwise=False, emptycolumnwise=False)
+    'hellothere'
+    >>> column_transposition_encipher('hellothere', 'clever', fillcolumnwise=True, emptycolumnwise=True)
+    'heotllrehe'
+    >>> column_transposition_encipher('hellothere', 'clever', fillcolumnwise=True, emptycolumnwise=False)
+    'holrhetlee'
+    >>> column_transposition_encipher('hellothere', 'clever', fillcolumnwise=False, emptycolumnwise=True)
+    'htleehoelr'
+    >>> column_transposition_encipher('hellothere', 'clever', fillcolumnwise=False, emptycolumnwise=False)
+    'hleolteher'
+    >>> column_transposition_encipher('hellothere', 'cleverly')
+    'hleolthre e '
+    >>> column_transposition_encipher('hellothere', 'cleverly', fillvalue='!')
+    'hleolthre!e!'
+    >>> column_transposition_encipher('hellothere', 'cleverly', fillvalue=lambda: '*')
+    'hleolthre*e*'
     """
-    sanitised_message = sanitise(message)
-    best_multiplier = 0
-    best_adder = 0
-    best_one_based = True
-    best_fit = float("inf")
-    for one_based in [True, False]:
-        for multiplier in range(1, 26, 2):
-            for adder in range(26):
-                plaintext = affine_decipher(sanitised_message, 
-                                            multiplier, adder, one_based)
-                counts = message_frequency_scaling(letter_frequencies(plaintext))
-                fit = metric(target_counts, counts)
-                logger.debug('Affine break attempt using key {0}x+{1} ({2}) '
-                             'gives fit of {3} and decrypt starting: {4}'.
-                             format(multiplier, adder, one_based, fit, 
-                                    plaintext[:50]))
-                if fit < best_fit:
-                    best_fit = fit
-                    best_multiplier = multiplier
-                    best_adder = adder
-                    best_one_based = one_based
-    logger.info('Affine break best fit with key {0}x+{1} ({2}) gives fit of {3} '
-                'and decrypt starting: {4}'.format(
-                    best_multiplier, best_adder, best_one_based, best_fit, 
-                    affine_decipher(sanitised_message, best_multiplier, 
-                        best_adder, best_one_based)[:50]))
-    return (best_multiplier, best_adder, best_one_based), best_fit
-
-def keyword_break(message, 
-                  wordlist=keywords, 
-                  metric=norms.euclidean_distance, 
-                  target_counts=normalised_english_counts, 
-                  message_frequency_scaling=norms.normalise):
-    """Breaks a keyword substitution cipher using a dictionary and 
-    frequency analysis
-
-    >>> keyword_break(keyword_encipher('this is a test message for the ' \
-          'keyword decipherment', 'elephant', 1), \
-          wordlist=['cat', 'elephant', 'kangaroo']) # doctest: +ELLIPSIS
-    (('elephant', 1), 0.41643991598441...)
+    transpositions = transpositions_of(keyword)
+    message += pad(len(message), len(transpositions), fillvalue)
+    if fillcolumnwise:
+        rows = every_nth(message, len(message) // len(transpositions))
+    else:
+        rows = chunks(message, len(transpositions))
+    transposed = [transpose(r, transpositions) for r in rows]
+    if emptycolumnwise:
+        return combine_every_nth(transposed)
+    else:
+        return ''.join(chain(*transposed))
+
+def column_transposition_decipher(message, keyword, fillvalue=' ', 
+      fillcolumnwise=False,
+      emptycolumnwise=False):
+    """Deciphers using the column transposition cipher.
+    Message is padded to allow all rows to be the same length.
+
+    >>> column_transposition_decipher('hellothere', 'abcde', fillcolumnwise=True, emptycolumnwise=True)
+    'hellothere'
+    >>> column_transposition_decipher('hlohreltee', 'abcde', fillcolumnwise=True, emptycolumnwise=False)
+    'hellothere'
+    >>> column_transposition_decipher('htehlelroe', 'abcde', fillcolumnwise=False, emptycolumnwise=True)
+    'hellothere'
+    >>> column_transposition_decipher('hellothere', 'abcde', fillcolumnwise=False, emptycolumnwise=False)
+    'hellothere'
+    >>> column_transposition_decipher('heotllrehe', 'clever', fillcolumnwise=True, emptycolumnwise=True)
+    'hellothere'
+    >>> column_transposition_decipher('holrhetlee', 'clever', fillcolumnwise=True, emptycolumnwise=False)
+    'hellothere'
+    >>> column_transposition_decipher('htleehoelr', 'clever', fillcolumnwise=False, emptycolumnwise=True)
+    'hellothere'
+    >>> column_transposition_decipher('hleolteher', 'clever', fillcolumnwise=False, emptycolumnwise=False)
+    'hellothere'
     """
-    best_keyword = ''
-    best_wrap_alphabet = True
-    best_fit = float("inf")
-    for wrap_alphabet in range(3):
-        for keyword in wordlist:
-            plaintext = keyword_decipher(message, keyword, wrap_alphabet)
-            counts = message_frequency_scaling(letter_frequencies(plaintext))
-            fit = metric(target_counts, counts)
-            logger.debug('Keyword break attempt using key {0} (wrap={1}) '
-                         'gives fit of {2} and decrypt starting: {3}'.format(
-                             keyword, wrap_alphabet, fit, 
-                             sanitise(plaintext)[:50]))
-            if fit < best_fit:
-                best_fit = fit
-                best_keyword = keyword
-                best_wrap_alphabet = wrap_alphabet
-    logger.info('Keyword break best fit with key {0} (wrap={1}) gives fit of '
-                '{2} and decrypt starting: {3}'.format(best_keyword, 
-                    best_wrap_alphabet, best_fit, sanitise(
-                        keyword_decipher(message, best_keyword, 
-                                         best_wrap_alphabet))[:50]))
-    return (best_keyword, best_wrap_alphabet), best_fit
-
-def keyword_break_mp(message, 
-                     wordlist=keywords, 
-                     metric=norms.euclidean_distance, 
-                     target_counts=normalised_english_counts, 
-                     message_frequency_scaling=norms.normalise, 
-                     chunksize=500):
-    """Breaks a keyword substitution cipher using a dictionary and 
-    frequency analysis
-
-    >>> keyword_break_mp(keyword_encipher('this is a test message for the ' \
-          'keyword decipherment', 'elephant', 1), \
-          wordlist=['cat', 'elephant', 'kangaroo']) # doctest: +ELLIPSIS
-    (('elephant', 1), 0.41643991598441...)
+    # >>> column_transposition_decipher('hleolteher', 'clever')
+    # 'hellothere'
+    # >>> column_transposition_decipher('hleolthre!e!', 'cleverly', fillvalue='?')
+    # 'hellothere!!'
+    # >>> column_transposition_decipher('htleehoelr', 'clever', columnwise=True)
+    # 'hellothere'
+    # """
+    transpositions = transpositions_of(keyword)
+    message += pad(len(message), len(transpositions), '*')
+    if emptycolumnwise:
+        rows = every_nth(message, len(message) // len(transpositions))
+    else:
+        rows = chunks(message, len(transpositions))
+    untransposed = [untranspose(r, transpositions) for r in rows]
+    if fillcolumnwise:
+        return combine_every_nth(untransposed)
+    else:
+        return ''.join(chain(*untransposed))
+
+
+def vigenere_encipher(message, keyword):
+    """Vigenere encipher
+
+    >>> vigenere_encipher('hello', 'abc')
+    'hfnlp'
     """
-    with Pool() as pool:
-        helper_args = [(message, word, wrap, metric, target_counts, 
-                        message_frequency_scaling) 
-                       for word in wordlist for wrap in range(3)]
-        breaks = pool.starmap(keyword_break_one, helper_args, chunksize) # Gotcha: the helper function here needs to be defined at the top level (limitation of Pool.starmap)
-        return min(breaks, key=lambda k: k[1])
-
-def keyword_break_one(message, keyword, wrap_alphabet, metric, target_counts, 
-                      message_frequency_scaling):
-    plaintext = keyword_decipher(message, keyword, wrap_alphabet)
-    counts = message_frequency_scaling(letter_frequencies(plaintext))
-    fit = metric(target_counts, counts)
-    logger.debug('Keyword break attempt using key {0} (wrap={1}) gives fit of '
-                 '{2} and decrypt starting: {3}'.format(keyword, 
-                     wrap_alphabet, fit, sanitise(plaintext)[:50]))
-    return (keyword, wrap_alphabet), fit
-
-def scytale_break(message, 
-                  metric=norms.euclidean_distance, 
-                  target_counts=normalised_english_bigram_counts, 
-                  message_frequency_scaling=norms.normalise):
-    """Breaks a Scytale cipher
-    
-    >>> scytale_break('tfeulchtrtteehwahsdehneoifeayfsondmwpltmaoalhikotoere' \
-           'dcweatehiplwxsnhooacgorrcrcraotohsgullasenylrendaianeplscdriioto' \
-           'aek') # doctest: +ELLIPSIS
-    (6, 0.83453041115025...)
+    shifts = [ord(l) - ord('a') for l in sanitise(keyword)]
+    pairs = zip(message, cycle(shifts))
+    return ''.join([caesar_encipher_letter(l, k) for l, k in pairs])
+
+def vigenere_decipher(message, keyword):
+    """Vigenere decipher
+
+    >>> vigenere_decipher('hfnlp', 'abc')
+    'hello'
     """
-    best_key = 0
-    best_fit = float("inf")
-    for key in range(1, 20):
-        if len(message) % key == 0:
-            plaintext = scytale_decipher(message, key)
-            counts = message_frequency_scaling(frequencies(
-                         ngrams(sanitise(plaintext), 2)))
-            fit = metric(target_counts, counts)
-            logger.debug('Scytale break attempt using key {0} gives fit of '
-                         '{1} and decrypt starting: {2}'.format(key, 
-                             fit, sanitise(plaintext)[:50]))
-            if fit < best_fit:
-                best_fit = fit
-                best_key = key
-    logger.info('Scytale break best fit with key {0} gives fit of {1} and '
-                'decrypt starting: {2}'.format(best_key, best_fit, 
-                    sanitise(scytale_decipher(message, best_key))[:50]))
-    return best_key, best_fit
+    shifts = [ord(l) - ord('a') for l in sanitise(keyword)]
+    pairs = zip(message, cycle(shifts))
+    return ''.join([caesar_decipher_letter(l, k) for l, k in pairs])
+
+beaufort_encipher=vigenere_decipher
+beaufort_decipher=vigenere_encipher
 
 
 if __name__ == "__main__":