


Bagaimana untuk Menyelesaikan Pengecualian 'Pelayan Tidak Diketahui' Paramiko?
Pengecualian Pelayan Tidak Diketahui Paramiko: Selesai
Apabila bekerja dengan perpustakaan Paramiko, pengguna mungkin menghadapi pengecualian "Pelayan Tidak Diketahui", yang menghalang sambungan percubaan. Isu ini timbul apabila cuba menyambung ke pelayan tanpa kunci hos yang direkodkan dalam sistem atau objek HostKeys setempat.
Penyelesaian:
Untuk menyelesaikan pengecualian ini, anda perlu menetapkan dasar untuk digunakan apabila menyambung ke pelayan yang tidak diketahui. Secara lalai, Paramiko menolak semua pelayan yang tidak diketahui, tetapi anda boleh mengatasi tingkah laku ini menggunakan AutoAddPolicy.
Berikut ialah coretan kod Python yang disemak semula yang menambahkan penyelesaian AutoAddPolicy:
import paramiko client = paramiko.SSHClient() client.set_missing_host_key_policy(paramiko.AutoAddPolicy()) client.connect('127.0.0.1', username=username, password=password) stdin, stdout, stderr = client.exec_command('ls -l')
Dengan menetapkan AutoAddPolicy , Paramiko akan secara automatik menambah kunci hos pelayan yang tidak diketahui pada cache kunci hosnya, membenarkan masa depan sambungan tanpa pengecualian.
Pilihan Tambahan:
- Menyimpan Kekunci Hos: Selepas sambungan berjaya, anda boleh menyimpan kunci hos dalam fail untuk masa hadapan rujukan:
ssh.get_host_keys().save('/some/file/path')
- Memuatkan Kekunci Hos: Untuk memuatkan kunci hos daripada fail untuk sambungan seterusnya:
ssh.load_host_keys('/some/file/path')
Menggunakan teknik ini, anda boleh mewujudkan sambungan SSH selamat dengan Paramiko, walaupun ketika berurusan dengan pelayan tanpa hos berdaftar kunci.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk Menyelesaikan Pengecualian 'Pelayan Tidak Diketahui' Paramiko?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Arraysinpython, terutamanya yang, arecrucialinscientificificputingputingfortheirefficiencyandversatility.1) mereka yang digunakan untuk

Anda boleh menguruskan versi python yang berbeza dengan menggunakan Pyenv, Venv dan Anaconda. 1) Gunakan pyenv untuk menguruskan pelbagai versi python: Pasang pyenv, tetapkan versi global dan tempatan. 2) Gunakan VENV untuk mewujudkan persekitaran maya untuk mengasingkan kebergantungan projek. 3) Gunakan Anaconda untuk menguruskan versi python dalam projek sains data anda. 4) Simpan sistem python untuk tugas peringkat sistem. Melalui alat dan strategi ini, anda dapat menguruskan versi Python yang berbeza untuk memastikan projek yang lancar.

Numpyarrayshaveseveraladvantagesoverstanderardpythonarrays: 1) thearemuchfasterduetoc-assedimplementation, 2) thearemorememory-efficient, antyedlargedataSets, and3) theyofferoptimized, vectorizedfuncionsformathhematicalicalicalicialisation

Kesan homogenitas tatasusunan pada prestasi adalah dwi: 1) homogenitas membolehkan pengkompil untuk mengoptimumkan akses memori dan meningkatkan prestasi; 2) tetapi mengehadkan kepelbagaian jenis, yang boleh menyebabkan ketidakcekapan. Singkatnya, memilih struktur data yang betul adalah penting.

ToCraftExecutablePythonscripts, ikutiTheseBestPractics: 1) addAshebangline (#!/Usr/bin/envpython3) tomakethescriptexecutable.2) setpermissionswithchmod xyour_script.py.3)

Numpyarraysarebetterfornumericationsoperationsandmulti-dimensialdata, whiletheArrayModuleissuitiableforbasic, ingatan-efisienArrays.1) numpyexcelsinperformanceandfunctionalityforlargedatasetsandcomplexoperations.2) thearrayModeMoremoremory-efficientModeMoremoremoremory-efficientModeMoremoremoremory-efficenceismemoremoremoremoremoremoremoremory-efficenceismemoremoremoremoremorem

NumpyarraysareBetterforheavynumericalcomputing, whilethearraymoduleismoresuitifFormemory-constrainedprojectswithsimpledatypes.1) numpyarraysofferversativilityandperformanceForlargedATAsetSandcomplexoperations.2)

ctypesallowscreatingandmanipulatingc-stylearraysinpython.1) usectypestointerwithclibrariesforperformance.2) createec-stylearraysfornumericalcomputations.3) Passarraystocfuntionsforficientsoperations.however, becautiousofmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmem


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Penyesuai Pelayan SAP NetWeaver untuk Eclipse
Integrasikan Eclipse dengan pelayan aplikasi SAP NetWeaver.

Versi Mac WebStorm
Alat pembangunan JavaScript yang berguna

SublimeText3 Linux versi baharu
SublimeText3 Linux versi terkini

MinGW - GNU Minimalis untuk Windows
Projek ini dalam proses untuk dipindahkan ke osdn.net/projects/mingw, anda boleh terus mengikuti kami di sana. MinGW: Port Windows asli bagi GNU Compiler Collection (GCC), perpustakaan import yang boleh diedarkan secara bebas dan fail pengepala untuk membina aplikasi Windows asli termasuk sambungan kepada masa jalan MSVC untuk menyokong fungsi C99. Semua perisian MinGW boleh dijalankan pada platform Windows 64-bit.
