pysftp로 호스트 키 확인
이 문서에서는 pysftp를 사용하여 알려진_hosts 파일에 대해 SSH 호스트 키를 확인할 때 직면하는 문제를 해결합니다. 원래 오류는 pysftp가 지정된 위치에서 호스트 키를 찾지 못해 발생합니다.
pysftp 포기 및 Paramiko의 대체 사용
pysftp 라이브러리에는 다음과 관련된 알려진 버그가 있습니다. 호스트 키 처리가 가능하며 대신 Paramiko를 직접 사용하는 것이 좋습니다. Paramiko는 호스트 키 확인을 포함하여 SSH 연결을 위한 강력하고 잘 지원되는 API를 제공합니다.
Paramiko로 호스트 키 관리
Paramiko를 사용하면 호스트를 세밀하게 제어할 수 있습니다. CnOpts 클래스를 사용한 키 관리. cnopts.hostkeys를 설정하면 신뢰할 수 있는 호스트 키를 관리하고 대상 호스트에 대해 예상되는 키를 라이브러리에 제공할 수 있습니다.
알려진 호스트 파일에서 호스트 키 로드(권장)
가장 안전한 접근 방식은 신뢰할 수 있는 호스트의 공개 키가 포함된 알려진 호스트 파일을 사용하는 것입니다. 이 파일은 일반적으로 Unix 시스템의 ~/.ssh/known_hosts에 있습니다. CnOpts 클래스는 이 파일에서 호스트 키를 로드하는 편리한 방법을 제공합니다.
수동으로 호스트 키 추가(권장하지 않음)
덜 안전한 대안으로 다음을 추가할 수 있습니다. HostKeys 클래스를 사용하여 수동으로 호스트 키를 사용합니다. 이를 위해서는 알려진 호스트 파일에서 호스트 키를 추출하거나 SSH를 사용하여 서버에서 직접 가져와야 합니다.
원격 호스트 키 검색을 위해 ssh-keyscan 유틸리티 사용
ssh-keyscan 유틸리티를 사용하여 필요한 형식으로 원격 서버의 호스트 키를 검색할 수 있습니다. 그러나 서버가 비표준 포트를 사용하는 경우 이 접근 방식은 작동하지 않습니다.
AutoAddPolicy를 통한 자동 호스트 키 추가(주의)
pysftp를 원하는 경우 새 호스트의 호스트 키를 Known_hosts에 자동으로 추가하려면 AutoAddPolicy 클래스를 사용할 수 있습니다. 그러나 신뢰를 구축하기 전에 주의를 기울이고 호스트 키를 독립적으로 확인하는 것이 중요합니다.
지문 확인을 위한 호스트 키 지문 얻기
절대적인 보안을 위해 권장됩니다. 원격 검색에 의존하지 않고 수동으로 호스트 키 지문을 얻어 직접 확인합니다.
위 내용은 pysftp 또는 Paramiko를 사용할 때 SSH 호스트 키를 올바르게 확인하려면 어떻게 해야 합니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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.

Python의 실제 응용 프로그램에는 데이터 분석, 웹 개발, 인공 지능 및 자동화가 포함됩니다. 1) 데이터 분석에서 Python은 Pandas 및 Matplotlib를 사용하여 데이터를 처리하고 시각화합니다. 2) 웹 개발에서 Django 및 Flask 프레임 워크는 웹 응용 프로그램 생성을 단순화합니다. 3) 인공 지능 분야에서 Tensorflow와 Pytorch는 모델을 구축하고 훈련시키는 데 사용됩니다. 4) 자동화 측면에서 파이썬 스크립트는 파일 복사와 같은 작업에 사용할 수 있습니다.

Python은 데이터 과학, 웹 개발 및 자동화 스크립팅 필드에 널리 사용됩니다. 1) 데이터 과학에서 Python은 Numpy 및 Pandas와 같은 라이브러리를 통해 데이터 처리 및 분석을 단순화합니다. 2) 웹 개발에서 Django 및 Flask 프레임 워크를 통해 개발자는 응용 프로그램을 신속하게 구축 할 수 있습니다. 3) 자동 스크립트에서 Python의 단순성과 표준 라이브러리가 이상적입니다.

Python의 유연성은 다중 파리가 지원 및 동적 유형 시스템에 반영되며, 사용 편의성은 간단한 구문 및 풍부한 표준 라이브러리에서 나옵니다. 유연성 : 객체 지향, 기능 및 절차 프로그래밍을 지원하며 동적 유형 시스템은 개발 효율성을 향상시킵니다. 2. 사용 편의성 : 문법은 자연 언어에 가깝고 표준 라이브러리는 광범위한 기능을 다루며 개발 프로세스를 단순화합니다.

Python은 초보자부터 고급 개발자에 이르기까지 모든 요구에 적합한 단순성과 힘에 호의적입니다. 다목적 성은 다음과 같이 반영됩니다. 1) 배우고 사용하기 쉽고 간단한 구문; 2) Numpy, Pandas 등과 같은 풍부한 라이브러리 및 프레임 워크; 3) 다양한 운영 체제에서 실행할 수있는 크로스 플랫폼 지원; 4) 작업 효율성을 향상시키기위한 스크립팅 및 자동화 작업에 적합합니다.

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