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

Python은 배우고 사용하기 쉽고 C는 더 강력하지만 복잡합니다. 1. Python Syntax는 간결하며 초보자에게 적합합니다. 동적 타이핑 및 자동 메모리 관리를 사용하면 사용하기 쉽지만 런타임 오류가 발생할 수 있습니다. 2.C는 고성능 응용 프로그램에 적합한 저수준 제어 및 고급 기능을 제공하지만 학습 임계 값이 높고 수동 메모리 및 유형 안전 관리가 필요합니다.

Python과 C는 메모리 관리 및 제어에 상당한 차이가 있습니다. 1. Python은 참조 계산 및 쓰레기 수집을 기반으로 자동 메모리 관리를 사용하여 프로그래머의 작업을 단순화합니다. 2.C는 메모리 수동 관리가 필요하므로 더 많은 제어를 제공하지만 복잡성과 오류 위험을 증가시킵니다. 선택할 언어는 프로젝트 요구 사항 및 팀 기술 스택을 기반으로해야합니다.

과학 컴퓨팅에서 Python의 응용 프로그램에는 데이터 분석, 머신 러닝, 수치 시뮬레이션 및 시각화가 포함됩니다. 1.numpy는 효율적인 다차원 배열 및 수학적 함수를 제공합니다. 2. Scipy는 Numpy 기능을 확장하고 최적화 및 선형 대수 도구를 제공합니다. 3. 팬더는 데이터 처리 및 분석에 사용됩니다. 4. matplotlib는 다양한 그래프와 시각적 결과를 생성하는 데 사용됩니다.

Python 또는 C를 선택할 것인지 프로젝트 요구 사항에 따라 다릅니다. 1) Python은 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리로 인해 빠른 개발, 데이터 과학 및 스크립팅에 적합합니다. 2) C는 컴파일 및 수동 메모리 관리로 인해 시스템 프로그래밍 및 게임 개발과 같은 고성능 및 기본 제어가 필요한 시나리오에 적합합니다.

Python은 데이터 과학 및 기계 학습에 널리 사용되며 주로 단순성과 강력한 라이브러리 생태계에 의존합니다. 1) 팬더는 데이터 처리 및 분석에 사용되며, 2) Numpy는 효율적인 수치 계산을 제공하며 3) Scikit-Learn은 기계 학습 모델 구성 및 최적화에 사용되며 이러한 라이브러리는 Python을 데이터 과학 및 기계 학습에 이상적인 도구로 만듭니다.

하루에 2 시간 동안 파이썬을 배우는 것으로 충분합니까? 목표와 학습 방법에 따라 다릅니다. 1) 명확한 학습 계획을 개발, 2) 적절한 학습 자원 및 방법을 선택하고 3) 실습 연습 및 검토 및 통합 연습 및 검토 및 통합,이 기간 동안 Python의 기본 지식과 고급 기능을 점차적으로 마스터 할 수 있습니다.

웹 개발에서 Python의 주요 응용 프로그램에는 Django 및 Flask 프레임 워크 사용, API 개발, 데이터 분석 및 시각화, 머신 러닝 및 AI 및 성능 최적화가 포함됩니다. 1. Django 및 Flask 프레임 워크 : Django는 복잡한 응용 분야의 빠른 개발에 적합하며 플라스크는 소형 또는 고도로 맞춤형 프로젝트에 적합합니다. 2. API 개발 : Flask 또는 DjangorestFramework를 사용하여 RESTFULAPI를 구축하십시오. 3. 데이터 분석 및 시각화 : Python을 사용하여 데이터를 처리하고 웹 인터페이스를 통해 표시합니다. 4. 머신 러닝 및 AI : 파이썬은 지능형 웹 애플리케이션을 구축하는 데 사용됩니다. 5. 성능 최적화 : 비동기 프로그래밍, 캐싱 및 코드를 통해 최적화

Python은 개발 효율에서 C보다 낫지 만 C는 실행 성능이 높습니다. 1. Python의 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리는 개발 효율성을 향상시킵니다. 2.C의 컴파일 유형 특성 및 하드웨어 제어는 실행 성능을 향상시킵니다. 선택할 때는 프로젝트 요구에 따라 개발 속도 및 실행 효율성을 평가해야합니다.


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