認証コードは、ロボットの登録や悪意のあるログインやクエリを防ぐためによく使用されます
しかし、認証コードは実際に実行できる機能ではなく、画像やウォーターマークを生成する必要があります。実際、各言語には、画像とテキストの透かしを生成するための関連関数があります。馴染みのあるphpも含めて(笑)、今日は主にPythonを使って検証コードを生成する方法をシェアします。
Python は主に次のモジュールを使用して検証コードを生成します: Image、ImageDraw、ImageFont、ImageFilter、および乱数生成モジュール Random。
コードは次のとおりです:
#!/usr/bin/env python #coding=utf-8 import random import Image, ImageDraw, ImageFont, ImageFilter _letter_cases = "abcdefghjkmnpqrstuvwxy" # 小写字母,去除可能干扰的i,l,o,z _upper_cases = _letter_cases.upper() # 大写字母 _numbers = ''.join(map(str, range(3, 10))) # 数字 init_chars = ''.join((_letter_cases, _upper_cases, _numbers)) fontType="/usr/share/fonts/truetype/freefont/FreeSans.ttf" def create_validate_code(size=(120, 30), chars=init_chars, img_type="GIF", mode="RGB", bg_color=(255, 255, 255), fg_color=(0, 0, 255), font_size=18, font_type=fontType, length=4, draw_lines=True, n_line=(1, 2), draw_points=True, point_chance = 2): ''' @todo: 生成验证码图片 @param size: 图片的大小,格式(宽,高),默认为(120, 30) @param chars: 允许的字符集合,格式字符串 @param img_type: 图片保存的格式,默认为GIF,可选的为GIF,JPEG,TIFF,PNG @param mode: 图片模式,默认为RGB @param bg_color: 背景颜色,默认为白色 @param fg_color: 前景色,验证码字符颜色,默认为蓝色#0000FF @param font_size: 验证码字体大小 @param font_type: 验证码字体,默认为 ae_AlArabiya.ttf @param length: 验证码字符个数 @param draw_lines: 是否划干扰线 @param n_lines: 干扰线的条数范围,格式元组,默认为(1, 2),只有draw_lines为True时有效 @param draw_points: 是否画干扰点 @param point_chance: 干扰点出现的概率,大小范围[0, 100] @return: [0]: PIL Image实例 @return: [1]: 验证码图片中的字符串 ''' width, height = size # 宽, 高 img = Image.new(mode, size, bg_color) # 创建图形 draw = ImageDraw.Draw(img) # 创建画笔 if draw_lines: create_lines(draw,n_line,width,height) if draw_points: create_points(draw,point_chance,width,height) strs = create_strs(draw,chars,length,font_type, font_size,width,height,fg_color) # 图形扭曲参数 params = [1 - float(random.randint(1, 2)) / 100, 0, 0, 0, 1 - float(random.randint(1, 10)) / 100, float(random.randint(1, 2)) / 500, 0.001, float(random.randint(1, 2)) / 500 ] img = img.transform(size, Image.PERSPECTIVE, params) # 创建扭曲 img = img.filter(ImageFilter.EDGE_ENHANCE_MORE) # 滤镜,边界加强(阈值更大) return img, strs def create_lines(draw,n_line,width,height): '''绘制干扰线''' line_num = random.randint(n_line[0],n_line[1]) # 干扰线条数 for i in range(line_num): # 起始点 begin = (random.randint(0, width), random.randint(0, height)) #结束点 end = (random.randint(0, width), random.randint(0, height)) draw.line([begin, end], fill=(0, 0, 0)) def create_points(draw,point_chance,width,height): '''绘制干扰点''' chance = min(100, max(0, int(point_chance))) # 大小限制在[0, 100] for w in xrange(width): for h in xrange(height): tmp = random.randint(0, 100) if tmp > 100 - chance: draw.point((w, h), fill=(0, 0, 0)) def create_strs(draw,chars,length,font_type, font_size,width,height,fg_color): '''绘制验证码字符''' '''生成给定长度的字符串,返回列表格式''' c_chars = random.sample(chars, length) strs = ' %s ' % ' '.join(c_chars) # 每个字符前后以空格隔开 font = ImageFont.truetype(font_type, font_size) font_width, font_height = font.getsize(strs) draw.text(((width - font_width) / 3, (height - font_height) / 3),strs, font=font, fill=fg_color) return ''.join(c_chars) if __name__ == "__main__": code_img = create_validate_code() code_img[0].save("validate.gif", "GIF") print code_img[1]

Pythonは、データサイエンス、Web開発、自動化タスクに適していますが、Cはシステムプログラミング、ゲーム開発、組み込みシステムに適しています。 Pythonは、そのシンプルさと強力なエコシステムで知られていますが、Cは高性能および基礎となる制御機能で知られています。

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Pythonは、Web開発、データサイエンス、機械学習、自動化、スクリプトの分野で広く使用されています。 1)Web開発では、DjangoおよびFlask Frameworksが開発プロセスを簡素化します。 2)データサイエンスと機械学習の分野では、Numpy、Pandas、Scikit-Learn、Tensorflowライブラリが強力なサポートを提供します。 3)自動化とスクリプトの観点から、Pythonは自動テストやシステム管理などのタスクに適しています。

2時間以内にPythonの基本を学ぶことができます。 1。変数とデータ型を学習します。2。ステートメントやループの場合などのマスター制御構造、3。関数の定義と使用を理解します。これらは、簡単なPythonプログラムの作成を開始するのに役立ちます。

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