저는 2021년부터 KeePass를 사용하기 시작했고 그 이후로 비밀번호를 저장하는 데 계속 사용해 왔습니다. 하지만 내 장치 간에 데이터베이스를 동기화하는 적절한 방법을 설정하지 않았습니다. 그래서 나는 서로 다른 비밀번호와 항목을 가진 여러 데이터베이스를 갖게 되었습니다. 저는 git diff처럼 충돌 해결, 되돌리기 등 데이터베이스를 비교하고 하나로 병합하고 싶었습니다. 음, KeePass는 두 데이터베이스를 비교하는 방법을 제공하지 않습니다. 그래서 이번 프로젝트를 진행하게 되었습니다.
용법
- diff에서 두 개의 KeePass 데이터베이스를 엽니다.
- 두 데이터베이스 간의 차이점과 충돌하는 항목을 확인하세요.
- 그런 다음 왼쪽 병합, 오른쪽 병합 옵션을 사용하여 유지할 항목 또는 그룹과 삭제할 항목을 결정합니다.
- 마지막으로 병합된 데이터베이스를 내보냅니다.
설치
pip install keepassdiff
도구를 실행하려면 kpd 또는 kpdiff를 실행하세요.
특징
다음은 제가 프로젝트에서 목표로 삼고 있는 모든 기능에 대한 트래커입니다.
저에게 도움을 주고 싶으시면 github 저장소를 확인하세요
✅ KeePassXC 데이터베이스 지원
✅ 두 개의 KeePass 데이터베이스 업로드 및 잠금 해제
✅ 비밀번호와 키파일 인증 모두 지원
✅ 항목과 그룹의 시각적 차이
✅ 참가 그룹 지원
✅ 데이터베이스 내용의 계층적 보기
✅ 데이터베이스 간 개별 항목 및 그룹 병합
✅ 최종 병합된 데이터베이스 내보내기
⏺️ 선호하는 항목과 충돌하는 항목 해결
⏺️ 일괄 처리를 위한 명령줄 인터페이스
⏺️ 클립보드에 비밀번호 복사, 시간 초과 후 클립보드 지우기
보안
모든 데이터베이스 처리는 로컬에서 수행되며 데이터가 저장되거나 전송되지 않습니다. 임시파일은 사용 후 안전하게 삭제되며, 비밀번호는 저장되지 않습니다.
개발
git clone https://github.com/tomlin7/KeePassDiff.git cd KeePassDiff pip install -e . kpd
위 내용은 KeePassDiff: KeePassXC 데이터베이스를 위한 비교/병합 도구의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

Python은 엄격하게 라인 별 실행이 아니지만 통역사 메커니즘을 기반으로 최적화되고 조건부 실행입니다. 통역사는 코드를 PVM에 의해 실행 된 바이트 코드로 변환하며 상수 표현식을 사전 컴파일하거나 루프를 최적화 할 수 있습니다. 이러한 메커니즘을 이해하면 코드를 최적화하고 효율성을 향상시키는 데 도움이됩니다.

Python에는 두 개의 목록을 연결하는 방법이 많이 있습니다. 1. 연산자 사용 간단하지만 큰 목록에서는 비효율적입니다. 2. 효율적이지만 원래 목록을 수정하는 확장 방법을 사용하십시오. 3. 효율적이고 읽기 쉬운 = 연산자를 사용하십시오. 4. 메모리 효율적이지만 추가 가져 오기가 필요한 itertools.chain function을 사용하십시오. 5. 우아하지만 너무 복잡 할 수있는 목록 구문 분석을 사용하십시오. 선택 방법은 코드 컨텍스트 및 요구 사항을 기반으로해야합니다.

Python 목록을 병합하는 방법에는 여러 가지가 있습니다. 1. 단순하지만 큰 목록에 대한 메모리 효율적이지 않은 연산자 사용; 2. 효율적이지만 원래 목록을 수정하는 확장 방법을 사용하십시오. 3. 큰 데이터 세트에 적합한 itertools.chain을 사용하십시오. 4. 사용 * 운영자, 한 줄의 코드로 중소형 목록을 병합하십시오. 5. Numpy.concatenate를 사용하십시오. 이는 고성능 요구 사항이있는 대규모 데이터 세트 및 시나리오에 적합합니다. 6. 작은 목록에 적합하지만 비효율적 인 Append Method를 사용하십시오. 메소드를 선택할 때는 목록 크기 및 응용 프로그램 시나리오를 고려해야합니다.

CompiledLanguagesOfferSpeedSecurity, while InterpretedLanguagesProvideeaseofusEandportability

Python에서, for 루프는 반복 가능한 물체를 가로 지르는 데 사용되며, 조건이 충족 될 때 반복적으로 작업을 수행하는 데 사용됩니다. 1) 루프 예제 : 목록을 가로 지르고 요소를 인쇄하십시오. 2) 루프 예제 : 올바르게 추측 할 때까지 숫자 게임을 추측하십시오. 마스터 링 사이클 원리 및 최적화 기술은 코드 효율성과 안정성을 향상시킬 수 있습니다.

목록을 문자열로 연결하려면 Python의 join () 메소드를 사용하는 것이 최선의 선택입니다. 1) join () 메소드를 사용하여 목록 요소를 ''.join (my_list)과 같은 문자열로 연결하십시오. 2) 숫자가 포함 된 목록의 경우 연결하기 전에 맵 (str, 숫자)을 문자열로 변환하십시오. 3) ','. join (f '({fruit})'forfruitinfruits와 같은 복잡한 형식에 발전기 표현식을 사용할 수 있습니다. 4) 혼합 데이터 유형을 처리 할 때 MAP (str, mixed_list)를 사용하여 모든 요소를 문자열로 변환 할 수 있도록하십시오. 5) 큰 목록의 경우 ''.join (large_li

PythonuseSahybrideactroach, combingingcompytobytecodeandingretation.1) codeiscompiledToplatform-IndependentBecode.2) bytecodeistredbythepythonvirtonmachine, enterancingefficiency andportability.


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