


Erhalten einer verdeckten Passworteingabe in Python
Der Schutz vertraulicher Informationen ist bei der Skripterstellung von größter Bedeutung. Eine unter Linux weit verbreitete Technik besteht darin, die Passworteingabe während der Eingabe zu verbergen, wie man es bei der Ausführung von Sudo-Befehlen sieht. Dies stellt die Vertraulichkeit von Passwörtern während der Authentifizierung sicher.
Die Umsetzung dieser Funktionalität in Python-Skripte kann über die Funktion getpass.getpass() erreicht werden. Seine Einfachheit und Effektivität machen es zur idealen Wahl für die diskrete Passworterfassung. So können Sie es nutzen:
from getpass import getpass password = getpass.getpass()
Dieses Code-Snippet fordert den Benutzer zur Eingabe eines Passworts auf, ohne die eingegebenen Zeichen anzuzeigen. Stattdessen zeigt das Terminal Sternchen oder andere nicht offenbarende Zeichen an.
Optional können Sie eine benutzerdefinierte Eingabeaufforderung als Argument für getpass.getpass() angeben. Standardmäßig wird „Passwort:“ als Eingabeaufforderung verwendet.
Beachten Sie, dass diese Funktion auf der Verfügbarkeit eines Terminals basiert, das die Echosteuerung unterstützt. Bei der Ausführung im IDLE kann es zu einem Echoproblem kommen. Weitere Informationen finden Sie in der Dokumentation zu „GetPassWarning: Echo auf dem Terminal kann nicht gesteuert werden.“
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie kann ich in Python sicher eine verborgene Passworteingabe erhalten?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Die Gründe, warum Python -Skripte auf UNIX -Systemen nicht ausgeführt werden können, sind: 1) unzureichende Berechtigungen unter Verwendung von chmod xyour_script.py zur Erteilung von Ausführungsberechtigungen; 2) Falsche oder fehlende Shebang -Linie, Sie sollten #!/Usr/bin/envpython verwenden; 3) In falsche Einstellungen für die Umgebungsvariablen können Sie os.Environ -Debugging drucken. 4) Mit der falschen Python -Version können Sie die Version in der Shebang -Zeile oder der Befehlszeile angeben. 5) Abhängigkeitsprobleme unter Verwendung der virtuellen Umgebung, um Abhängigkeiten zu isolieren; 6) Syntaxfehler, verwenden Sie Python-Mpy_CompileYour_Script.py, um zu erkennen.

Die Verwendung von Python -Arrays eignet sich besser für die Verarbeitung großer Mengen von numerischen Daten als für Listen. 1) Arrays speichern mehr Speicher, 2) Arrays sind schneller nach numerischen Werten, 3) Konsistenz vom Arrays Kraftstyp, 4) Arrays sind mit C -Arrays kompatibel, sind jedoch nicht so flexibel und bequem wie Listen.

Listen besser voreflexibilität undmixdatatatypen, während Datensätze der überlegenen sumerischen Berechnungen sandlastete

NumpymanageMemoryforlargearrayseffictionlyusingViews, Kopien und Memory-Made.1) ViewsAllowsLicing Mit Outcopying, direktModifizierende Theoriginalarray.2) CopieScanbecreated withthecopy () methodeChoperingdata.3) Memory-Maddscanbeed-medellessive-made-mapedFileshandleshandLessive-massessive-massessiva

ListsinpythondonotRequireMportingamodule, whilearRays aus der FROMTHEARRAYMODULEDONEDANIMIMPORT.1) listet zur Verfügung gestellt.

PythonlistscanstoreanyDatatype, ArrayModulearraysStoreOnetype und NumpyarraysarefornumericalComputations.1) listet dieArversatile-memory-effizient.2) Arraymodulenarraysalememory-effizientforhomogeneData.3) Numpharraysareoptional-EffictionhomogenInData.3) nummodulenarraysoptionalinformanceIntata.3) nummodulearraysoptionalinformanceIntata.3) NumpharraysareoPresopplowancalinScesDataa.3) NumpharraysoePerformance

Wenn SietostoreavalueOfThewrongdatatypeinapythonarray, touencounteratypeerror.Thissisdustuetothearraymodules -SstrictTypeNeen -Forcortion, welche

PythonlistsarePartThestandardlibrary, whilearraysarenot.listarebuilt-in, vielseitig und UNDUSEDFORSPORINGECollections, während dieArrayRay-thearrayModulei und loses und loses und losesaluseduetolimitedFunctionality.


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