本文实例讲述了Python实现短网址ShortUrl的Hash运算方法。分享给大家供大家参考。具体如下:
shorturl实现常见的做法都是将原始Url存储到数据库,由数据库返回一个对应ID。
以下要实现的是不用数据库支持就对原始URL进行shorturl hash。说到这里我们很容易想到MD5,固定长度,冲突概率小,但是32个字符,太长?我们以MD5为基础,将其字符缩短,同时要保证一定数量范围内hash不会冲突。
我们分成两个步骤来实现。
第一步算法:
① 将长网址用md5算法生成32位签名串,分为4段,,每段8个字符;
② 对这4段循环处理,取每段的8个字符, 将他看成16进制字符串与0x3fffffff(30位1)的位与操作,超过30位的忽略处理;
③ 将每段得到的这30位又分成6段,每5位的数字作为字母表的索引取得特定字符,依次进行获得6位字符串;
④ 这样一个md5字符串可以获得4个6位串,取里面的任意一个就可作为这个长url的短url地址。
(出现重复的几率大约是n/(32^6) 也就是n/1,073,741,824,其中n是数据库中记录的条数)
我们就得到了4个6位串,可是选哪个作为最终的hash结果呢,随机选肯定是不行的,同样的url两次hash就会得出不同的结果。接下来根据原始url的特征进行选择,并且将hash冲突的可能性控制在同一个domain内:
第二步算法:
①从原始url中提取域名,提取数字(最多后6位);
②将所得的数字与4取模,根据所得的余数决定从第一步算法中得到的4个shorturl中选取哪一个;
③从域名中提取特征串:一级域名中的第一个字符和后面二个辅音(如果辅音不足2个取任意前两个);
④域名特征串和选定的shorturl拼接成9位字符为最终的shorturl;
(后两个步骤是将冲突控制在一个domain内)
ShortUrl.py
#encoding:utf-8 __author__ = 'James Lau' import hashlib import re def __original_shorturl(url): ''' 算法: ① 将长网址用md5算法生成32位签名串,分为4段,,每段8个字符; ② 对这4段循环处理,取每段的8个字符, 将他看成16进制字符串与0x3fffffff(30位1)的位与操作,超过30位的忽略处理; ③ 将每段得到的这30位又分成6段,每5位的数字作为字母表的索引取得特定字符,依次进行获得6位字符串; ④ 这样一个md5字符串可以获得4个6位串,取里面的任意一个就可作为这个长url的短url地址。 (出现重复的几率大约是n/(32^6) 也就是n/1,073,741,824,其中n是数据库中记录的条数) ''' base32 = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h', 'i', 'j', 'k', 'l', 'm', 'n', 'o', 'p', 'q', 'r', 's', 't', 'u', 'v', 'w', 'x', 'y', 'z', '0', '1', '2', '3', '4', '5' ] m = hashlib.md5() m.update(url) hexStr = m.hexdigest() hexStrLen = len(hexStr) subHexLen = hexStrLen / 8 output = [] for i in range(0,subHexLen): subHex = '0x'+hexStr[i*8:(i+1)*8] res = 0x3FFFFFFF & int(subHex,16) out = '' for j in range(6): val = 0x0000001F & res out += (base32[val]) res = res >> 5 output.append(out) return output def shorturl(url): ''' 算法: ①从原始url中提取域名,提取数字(最多后6位); ②将所得的数字与4取模,根据所得的余数决定从第一步算法中得到的4个shorturl中选取哪一个; ③从域名中提取特征串:一级域名中的第一个字符和后面二个辅音(如果辅音不足2个取任意前两个); ④域名特征串和选定的shorturl拼接成9位字符为最终的shorturl; (后两个步骤是将冲突控制在一个domain内) ''' match_full_domain_regex = re.compile(u'^https?:\/\/(([a-zA-Z0-9_\-\.]+[a-zA-Z0-9_\-]+\.[a-zA-Z]+)|([a-zA-Z0-9_\-]+\.[a-zA-Z]+)).*$') match_full_domain = match_full_domain_regex.match(url) if match_full_domain is not None: full_domain = match_full_domain.group(1) else: return None not_numeric_regex = re.compile(u'[^\d]+') numeric_string = not_numeric_regex.sub(r'',url) if numeric_string is None or numeric_string=='': numeric_string = '0' else: numeric_string = numeric_string[-6:] domainArr = full_domain.split('.') domain = domainArr[1] if len(domainArr)==3 else domainArr[0] vowels = 'aeiou0-9' if len(domain)<=3: prefix = domain else: prefix = re.compile(u'[%s]+'%vowels).sub(r'',domain[1:]) prefix = '%s%s'%(domain[0],prefix[:2]) if len(prefix)>=2 else domain[0:3] t_shorturl = __original_shorturl(url) t_choose = int(numeric_string)%4 result = '%s%s'%(prefix,t_shorturl[t_choose]) return result
希望本文所述对大家的Python程序设计有所帮助。

每天學習Python兩個小時是否足夠?這取決於你的目標和學習方法。 1)制定清晰的學習計劃,2)選擇合適的學習資源和方法,3)動手實踐和復習鞏固,可以在這段時間內逐步掌握Python的基本知識和高級功能。

Python在Web開發中的關鍵應用包括使用Django和Flask框架、API開發、數據分析與可視化、機器學習與AI、以及性能優化。 1.Django和Flask框架:Django適合快速開發複雜應用,Flask適用於小型或高度自定義項目。 2.API開發:使用Flask或DjangoRESTFramework構建RESTfulAPI。 3.數據分析與可視化:利用Python處理數據並通過Web界面展示。 4.機器學習與AI:Python用於構建智能Web應用。 5.性能優化:通過異步編程、緩存和代碼優

Python在開發效率上優於C ,但C 在執行性能上更高。 1.Python的簡潔語法和豐富庫提高開發效率。 2.C 的編譯型特性和硬件控制提升執行性能。選擇時需根據項目需求權衡開發速度與執行效率。

Python在現實世界中的應用包括數據分析、Web開發、人工智能和自動化。 1)在數據分析中,Python使用Pandas和Matplotlib處理和可視化數據。 2)Web開發中,Django和Flask框架簡化了Web應用的創建。 3)人工智能領域,TensorFlow和PyTorch用於構建和訓練模型。 4)自動化方面,Python腳本可用於復製文件等任務。

Python在數據科學、Web開發和自動化腳本領域廣泛應用。 1)在數據科學中,Python通過NumPy、Pandas等庫簡化數據處理和分析。 2)在Web開發中,Django和Flask框架使開發者能快速構建應用。 3)在自動化腳本中,Python的簡潔性和標準庫使其成為理想選擇。

Python的靈活性體現在多範式支持和動態類型系統,易用性則源於語法簡潔和豐富的標準庫。 1.靈活性:支持面向對象、函數式和過程式編程,動態類型系統提高開發效率。 2.易用性:語法接近自然語言,標準庫涵蓋廣泛功能,簡化開發過程。

Python因其簡潔與強大而備受青睞,適用於從初學者到高級開發者的各種需求。其多功能性體現在:1)易學易用,語法簡單;2)豐富的庫和框架,如NumPy、Pandas等;3)跨平台支持,可在多種操作系統上運行;4)適合腳本和自動化任務,提升工作效率。

可以,在每天花費兩個小時的時間內學會Python。 1.制定合理的學習計劃,2.選擇合適的學習資源,3.通過實踐鞏固所學知識,這些步驟能幫助你在短時間內掌握Python。


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