中国的居民身份证有18位。其中前17位是信息码,最后1位是校验码。每位信息码可以是0-9的数字,而校验码可以是0-9或X,其中X表示10。
身份证校验码算法:
设18位身份证号序列从左到右为:
引用
a[0], a[1], a[2], a[3], ..., a[16], a[17]
其中a[i]表示第i位数字,i=0,1,2,...,17,如果最后一位(校验位)是X,则a[17]=10
每一位被赋予一个“权值”,其中,第i位的权值w[i]的计算方法是:
引用
w[i] = 2**(17-i) % 11
其中,i=0,1,2,3,...,17,运算符按Python惯例:x**y表示x的y次方,x%y表示x除以y的余数。
如果一个身份证号是正确的,那么:
引用
(a[0]*w[0] + a[1]*w[1] + a[2]*w[2] + ... + a[16]*w[16] + a[17]*w[17]) % 11 == 1
实际上,校验位a[17]的计算方法,就是巧妙地选择一个值使得上式成立。
根据上述算法,下面是一个验证身份证号正确性的程序。
初学者————代码没有什么依照编写规范,流水账的模式。还有两个功能没有实现:
1、依照身份证号码的区域代码解析所在区域;
2、将身份证校验码的校验作为前置判断,如果错误就不再解析其他内容,汗,我还不会;
ID=input('请输入十八位身份证号码: ') if len(ID)==18: print("你的身份证号码是 "+ID) else: print("错误的身份证号码") ID_add=ID[0:6] ID_birth=ID[6:14] ID_sex=ID[14:17] ID_check=ID[17] #ID_add是身份证中的区域代码,如果有一个行政区划代码字典,就可以用获取大致地址# year=ID_birth[0:4] moon=ID_birth[4:6] day=ID_birth[6:8] print("生日: "+year+'年'+moon+'月'+day+'日') if int(ID_sex)%2==0: print('性别:女') else: print('性别:男') #此部分应为错误判断,如果错误就不应有上面的输出,如何实现?# W=[7,9,10,5,8,4,2,1,6,3,7,9,10,5,8,4,2] ID_num=[18,17,16,15,14,13,12,11,10,9,8,7,6,5,4,3,2] ID_CHECK=['1','0','X','9','8','7','6','5','4','3','2'] ID_aXw=0 for i in range(len(W)): ID_aXw=ID_aXw+int(ID[i])*W[i] ID_Check=ID_aXw%11 if ID_check==ID_CHECK[ID_Check]: print('正确的身份证号码') else: print('错误的身份证号码')
我们再来看一个更加完善些的示例
import re #Errors=['验证通过!','身份证号码位数不对!','身份证号码出生日期超出范围或含有非法字符!','身份证号码校验错误!','身份证地区非法!'] def checkIdcard(idcard): Errors=['验证通过!','身份证号码位数不对!','身份证号码出生日期超出范围或含有非法字符!','身份证号码校验错误!','身份证地区非法!'] area={"11":"北京","12":"天津","13":"河北","14":"山西","15":"内蒙古","21":"辽宁","22":"吉林","23":"黑龙江","31":"上海","32":"江苏","33":"浙江","34":"安徽","35":"福建","36":"江西","37":"山东","41":"河南","42":"湖北","43":"湖南","44":"广东","45":"广西","46":"海南","50":"重庆","51":"四川","52":"贵州","53":"云南","54":"西藏","61":"陕西","62":"甘肃","63":"青海","64":"宁夏","65":"新疆","71":"台湾","81":"香港","82":"澳门","91":"国外"} idcard=str(idcard) idcard=idcard.strip() idcard_list=list(idcard) #地区校验 if(not area[(idcard)[0:2]]): print Errors[4] #15位身份号码检测 if(len(idcard)==15): if((int(idcard[6:8])+1900) % 4 == 0 or((int(idcard[6:8])+1900) % 100 == 0 and (int(idcard[6:8])+1900) % 4 == 0 )): erg=re.compile('[1-9][0-9]{5}[0-9]{2}((01|03|05|07|08|10|12)(0[1-9]|[1-2][0-9]|3[0-1])|(04|06|09|11)(0[1-9]|[1-2][0-9]|30)|02(0[1-9]|[1-2][0-9]))[0-9]{3}$')#//测试出生日期的合法性 else: ereg=re.compile('[1-9][0-9]{5}[0-9]{2}((01|03|05|07|08|10|12)(0[1-9]|[1-2][0-9]|3[0-1])|(04|06|09|11)(0[1-9]|[1-2][0-9]|30)|02(0[1-9]|1[0-9]|2[0-8]))[0-9]{3}$')#//测试出生日期的合法性 if(re.match(ereg,idcard)): print Errors[0] else: print Errors[2] #18位身份号码检测 elif(len(idcard)==18): #出生日期的合法性检查 #闰年月日:((01|03|05|07|08|10|12)(0[1-9]|[1-2][0-9]|3[0-1])|(04|06|09|11)(0[1-9]|[1-2][0-9]|30)|02(0[1-9]|[1-2][0-9])) #平年月日:((01|03|05|07|08|10|12)(0[1-9]|[1-2][0-9]|3[0-1])|(04|06|09|11)(0[1-9]|[1-2][0-9]|30)|02(0[1-9]|1[0-9]|2[0-8])) if(int(idcard[6:10]) % 4 == 0 or (int(idcard[6:10]) % 100 == 0 and int(idcard[6:10])%4 == 0 )): ereg=re.compile('[1-9][0-9]{5}19[0-9]{2}((01|03|05|07|08|10|12)(0[1-9]|[1-2][0-9]|3[0-1])|(04|06|09|11)(0[1-9]|[1-2][0-9]|30)|02(0[1-9]|[1-2][0-9]))[0-9]{3}[0-9Xx]$')#//闰年出生日期的合法性正则表达式 else: ereg=re.compile('[1-9][0-9]{5}19[0-9]{2}((01|03|05|07|08|10|12)(0[1-9]|[1-2][0-9]|3[0-1])|(04|06|09|11)(0[1-9]|[1-2][0-9]|30)|02(0[1-9]|1[0-9]|2[0-8]))[0-9]{3}[0-9Xx]$')#//平年出生日期的合法性正则表达式 #//测试出生日期的合法性 if(re.match(ereg,idcard)): #//计算校验位 S = (int(idcard_list[0]) + int(idcard_list[10])) * 7 + (int(idcard_list[1]) + int(idcard_list[11])) * 9 + (int(idcard_list[2]) + int(idcard_list[12])) * 10 + (int(idcard_list[3]) + int(idcard_list[13])) * 5 + (int(idcard_list[4]) + int(idcard_list[14])) * 8 + (int(idcard_list[5]) + int(idcard_list[15])) * 4 + (int(idcard_list[6]) + int(idcard_list[16])) * 2 + int(idcard_list[7]) * 1 + int(idcard_list[8]) * 6 + int(idcard_list[9]) * 3 Y = S % 11 M = "F" JYM = "10X98765432" M = JYM[Y]#判断校验位 if(M == idcard_list[17]):#检测ID的校验位 print Errors[0] else: print Errors[3] else: print Errors[2] else: print Errors[1]
可以通过命令行输入。第一个命令行参数是身份证号。输出Valid或Invalid。
#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- USAGE="""\ USAGE: python shenfenzheng.py shenfenzhenghao """ chmap = { '0':0,'1':1,'2':2,'3':3,'4':4,'5':5,'6':6,'7':7,'8':8,'9':9, 'x':10,'X':10 } def ch_to_num(ch): return chmap[ch] def verify_string(s): char_list = list(s) num_list = [ch_to_num(ch) for ch in char_list] return verify_list(num_list) def verify_list(l): sum = 0 for ii,n in enumerate(l): i = 18-ii weight = 2**(i-1) % 11 sum = (sum + n*weight) % 11 # print "i=%d,weight=%d,n=%d,sum=%d"%(i,weight,n,sum) # print sum return sum==1 if __name__=='__main__': import sys if len(sys.argv)!=2: print USAGE sys.exit(1) result = verify_string(sys.argv[1]) if result: print "Valid" else: print "Invalid"
命令行使用举例:
引用
$ python shenfenzheng.py 320105198209275127

Pythonは学習と使用が簡単ですが、Cはより強力ですが複雑です。 1。Python構文は簡潔で初心者に適しています。動的なタイピングと自動メモリ管理により、使いやすくなりますが、ランタイムエラーを引き起こす可能性があります。 2.Cは、高性能アプリケーションに適した低レベルの制御と高度な機能を提供しますが、学習しきい値が高く、手動メモリとタイプの安全管理が必要です。

PythonとCは、メモリ管理と制御に大きな違いがあります。 1。Pythonは、参照カウントとガベージコレクションに基づいて自動メモリ管理を使用し、プログラマーの作業を簡素化します。 2.Cには、メモリの手動管理が必要であり、より多くの制御を提供しますが、複雑さとエラーのリスクが増加します。どの言語を選択するかは、プロジェクトの要件とチームテクノロジースタックに基づいている必要があります。

科学コンピューティングにおけるPythonのアプリケーションには、データ分析、機械学習、数値シミュレーション、視覚化が含まれます。 1.numpyは、効率的な多次元配列と数学的関数を提供します。 2。ScipyはNumpy機能を拡張し、最適化と線形代数ツールを提供します。 3. Pandasは、データ処理と分析に使用されます。 4.matplotlibは、さまざまなグラフと視覚的な結果を生成するために使用されます。

PythonまたはCを選択するかどうかは、プロジェクトの要件に依存するかどうかは次のとおりです。1)Pythonは、簡潔な構文とリッチライブラリのため、迅速な発展、データサイエンス、スクリプトに適しています。 2)Cは、コンピレーションと手動メモリ管理のため、システムプログラミングやゲーム開発など、高性能および基礎となる制御を必要とするシナリオに適しています。

Pythonは、データサイエンスと機械学習で広く使用されており、主にそのシンプルさと強力なライブラリエコシステムに依存しています。 1)Pandasはデータ処理と分析に使用され、2)Numpyが効率的な数値計算を提供し、3)SCIKIT-LEARNは機械学習モデルの構築と最適化に使用されます。これらのライブラリは、Pythonをデータサイエンスと機械学習に理想的なツールにします。

Pythonを1日2時間学ぶだけで十分ですか?それはあなたの目標と学習方法に依存します。 1)明確な学習計画を策定し、2)適切な学習リソースと方法を選択します。3)実践的な実践とレビューとレビューと統合を練習および統合し、統合すると、この期間中にPythonの基本的な知識と高度な機能を徐々に習得できます。

Web開発におけるPythonの主要なアプリケーションには、DjangoおよびFlaskフレームワークの使用、API開発、データ分析と視覚化、機械学習とAI、およびパフォーマンスの最適化が含まれます。 1。DjangoandFlask Framework:Djangoは、複雑な用途の迅速な発展に適しており、Flaskは小規模または高度にカスタマイズされたプロジェクトに適しています。 2。API開発:フラスコまたはdjangorestFrameworkを使用して、Restfulapiを構築します。 3。データ分析と視覚化:Pythonを使用してデータを処理し、Webインターフェイスを介して表示します。 4。機械学習とAI:Pythonは、インテリジェントWebアプリケーションを構築するために使用されます。 5。パフォーマンスの最適化:非同期プログラミング、キャッシュ、コードを通じて最適化

Pythonは開発効率でCよりも優れていますが、Cは実行パフォーマンスが高くなっています。 1。Pythonの簡潔な構文とリッチライブラリは、開発効率を向上させます。 2.Cのコンピレーションタイプの特性とハードウェア制御により、実行パフォーマンスが向上します。選択を行うときは、プロジェクトのニーズに基づいて開発速度と実行効率を比較検討する必要があります。


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