暗号化されたファイルを Python で開くには、次の操作が必要です: 1. 暗号化ライブラリのインストール; 2. ライブラリのインポート; 3. 暗号化キーの取得; 4. Fernet オブジェクトの作成; 5. 暗号化されたファイルを開いて読み取る; 6. データの復号化; 7 . 復号化されたファイルを書き込みます。
#Python を使用して暗号化されたファイルを開く方法
Python で暗号化されたファイルを開くには、次の手順が必要です。 :
1. 必要なライブラリをインストールします
ファイルを復号化するには、cryptography ライブラリをインストールする必要があります。次のコマンドを使用してインストールします。
<code>pip install cryptography</code>
2. ライブラリをインポートします。
Python スクリプトで、cryptography ライブラリをインポートします。
import cryptography from cryptography.fernet import Fernet
3. 暗号化キーの取得##ファイルを復号化するには暗号化キーが必要です。キーはバイト文字列である必要があります:
encryption_key = b'' # 这里填写您的加密密钥字节字符串4. Fernet オブジェクトを作成します
Fernet オブジェクトはファイルの復号化に使用されます:
fernet = Fernet(encryption_key)
5. 暗号化されたファイルを開いて読み取ります
#
with open('encrypted_file.txt', 'rb') as f: encrypted_data = f.read()6. データを復号化します#
decrypted_data = fernet.decrypt(encrypted_data)
7. 復号化されたファイルを書き込みます
with open('decrypted_file.txt', 'wb') as f: f.write(decrypted_data)
例:
import cryptography from cryptography.fernet import Fernet encryption_key = b'YOUR_ENCRYPTION_KEY_BYTE_STRING' fernet = Fernet(encryption_key) with open('encrypted_file.txt', 'rb') as f: encrypted_data = f.read() decrypted_data = fernet.decrypt(encrypted_data) with open('decrypted_file.txt', 'wb') as f: f.write(decrypted_data)
以上がPythonで暗号化されたファイルを開く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。

Numpyを使用して多次元配列を作成すると、次の手順を通じて実現できます。1)numpy.array()関数を使用して、np.array([[1,2,3]、[4,5,6]])などの配列を作成して2D配列を作成します。 2)np.zeros()、np.ones()、np.random.random()およびその他の関数を使用して、特定の値で満たされた配列を作成します。 3)アレイの形状とサイズの特性を理解して、サブアレイの長さが一貫していることを確認し、エラーを回避します。 4)np.reshape()関数を使用して、配列の形状を変更します。 5)コードが明確で効率的であることを確認するために、メモリの使用に注意してください。

BroadcastinginNumPyisamethodtoperformoperationsonarraysofdifferentshapesbyautomaticallyaligningthem.Itsimplifiescode,enhancesreadability,andboostsperformance.Here'showitworks:1)Smallerarraysarepaddedwithonestomatchdimensions.2)Compatibledimensionsare

Forpythondatastorage、chooseLists forfficability withmixeddatypes、array.arrayformemory-efficienthogeneousnumericaldata、およびnumpyArrays foradvancednumericalcomputing.listSareversatilebuteficient efficient forlargeNumericaldatates;

pythonlistsarebetterthanarrays formangingdiversedatypes.1)listscanholdelementsofdifferenttypes、2)adearedditionsandremovals、3)theeofferintutiveoperation likeslicing、but4)theearlessememory-effice-hemory-hemory-hemory-hemory-hemory-adlower-dslorededatas。

toaccesselementsinapythonarray、useindexing:my_array [2] Accessesthirderement、Returning3.pythonuseszero basedIndexing.1)usepositiveandnegativeindexing:my_list [0] forteefirstelement、my_list [-1] exterarast.2)

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