Python で検証コードをランダムに生成する方法はたくさんあります。今日は 2 つ挙げます。これに基づいて変更して、自分に合った検証コードのメソッドを設計することもできます。
方法 1:
range メソッドを使用します。 rangeメソッドについて 不明な学生は「Pythonで開発したrange()関数」の記事を参照してください
# -*- coding: utf-8 -*- import random def generate_verification_code(len=6): ''' 随机生成6位的验证码 ''' # 注意: 这里我们生成的是0-9A-Za-z的列表,当然你也可以指定这个list,这里很灵活 # 比如: code_list = ['P','y','t','h','o','n','T','a','b'] # PythonTab的字母 code_list = [] for i in range(10): # 0-9数字 code_list.append(str(i)) for i in range(65, 91): # 对应从“A”到“Z”的ASCII码 code_list.append(chr(i)) for i in range(97, 123): #对应从“a”到“z”的ASCII码 code_list.append(chr(i)) myslice = random.sample(code_list, len) # 从list中随机获取6个元素,作为一个片断返回 verification_code = ''.join(myslice) # list to string return verification_code
方法2:
randintメソッドを使う
# -*- coding: utf-8 -*- import random def generate_verification_code_v2(): ''' 随机生成6位的验证码 ''' code_list = [] for i in range(2): random_num = random.randint(0, 9) # 随机生成0-9的数字 # 利用random.randint()函数生成一个随机整数a,使得65<=a<=90 # 对应从“A”到“Z”的ASCII码 a = random.randint(65, 90) b = random.randint(97, 122) random_uppercase_letter = chr(a) random_lowercase_letter = chr(b) code_list.append(str(random_num)) code_list.append(random_uppercase_letter) code_list.append(random_lowercase_letter) verification_code = ''.join(code_list) return verification_code
テスト:
code = generate_verification_code(6) code2 = generate_verification_code_v2() print code print code2
出力結果:
Glc5Tr Hr6t7B
私は個人的に最初の方法を好みます。この方法はより柔軟であり、検証コードの長さを自由に設定できます。
以上がPython を使用して検証コードをランダムに生成する 2 つの方法の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

Arraysinpython、特にvianumpy、arecrucialinscientificComputing fortheirefficienty andversitility.1)彼らは、fornumericaloperations、data analysis、andmachinelearning.2)numpy'simplementation incensuresfasteroperationsthanpasteroperations.3)arayableminablecickick

Pyenv、Venv、およびAnacondaを使用して、さまざまなPythonバージョンを管理できます。 1)Pyenvを使用して、複数のPythonバージョンを管理します。Pyenvをインストールし、グローバルバージョンとローカルバージョンを設定します。 2)VENVを使用して仮想環境を作成して、プロジェクトの依存関係を分離します。 3)Anacondaを使用して、データサイエンスプロジェクトでPythonバージョンを管理します。 4)システムレベルのタスク用にシステムPythonを保持します。これらのツールと戦略を通じて、Pythonのさまざまなバージョンを効果的に管理して、プロジェクトのスムーズな実行を確保できます。

numpyarrayshaveveraladvantages-averstandardpythonarrays:1)thealmuchfasterduetocベースのインプレンテーション、2)アレモレメモリ効率、特にlargedatasets、および3)それらは、拡散化された、構造化された形成術科療法、

パフォーマンスに対する配列の均一性の影響は二重です。1)均一性により、コンパイラはメモリアクセスを最適化し、パフォーマンスを改善できます。 2)しかし、タイプの多様性を制限し、それが非効率につながる可能性があります。要するに、適切なデータ構造を選択することが重要です。

craftexecutablepythonscripts、次のようになります

numpyarraysarasarebetterfornumeroperations andmulti-dimensionaldata、whilethearraymoduleissuitable forbasic、1)numpyexcelsinperformance and forlargedatasentassandcomplexoperations.2)thearraymuremememory-effictientivearientfa

NumPyArraySareBetterforHeavyNumericalComputing、whilethearrayarayismoreSuitableformemory-constrainedprojectswithsimpledatatypes.1)numpyarraysofferarays andatiledance andpeperancedatasandatassandcomplexoperations.2)thearraymoduleisuleiseightweightandmemememe-ef

ctypesallowsinging andmanipulatingc-stylearraysinpython.1)usectypestointerfacewithclibrariesforperformance.2)createc-stylearraysfornumericalcomputations.3)passarraystocfunctions foreffientientoperations.how、how、becuutiousmorymanagemation、performanceo


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