1 Python使用UUID库生成唯一ID UUID是128位的全局唯一标识符,通常由32字节的字符串表示,保证时间和空间的唯一性 通过MAC地址.时间戳.命名空间.随机数.伪随机数来保证生成ID的唯一性 用法: uuid1()--基于时间戳 uuid3()--基于名字的MD5散列值 通过计算名字和命名空间的MD5散列值得到,保证了同一命名空间中不同名字的唯一性, 和不同命名空间的唯一性,但同一命名空间的同一名字生成相同的uuid. uuid4()--基于随机数 由伪随机数得到,有一定的重复概率

生成随机id 最近公司的项目游戏生成的随机不重复id,重复概率有点大, 代码如下: private static int id = 0; public static int serverID = 0; private static final Object obj = new Object(); public static long getId1() { synchronized (obj) { id += 1; return (serverID & 0xFFFF) << 48 | (

项目中需要在登录验证用户名.密码的时候对密码进行加密处理,由于是比较商业化的软件,所以安全方面还是必须要考虑的.而使用MD5随机散列加密算法使得密码加密后不可逆,很大程度上提升了安全性.废话不多说,看例子. MD5加密类 <span style="font-size:18px;">using System; using System.Text; using System.Security.Cryptography; namespace encryptType { publi

Python生成随机验证码  Python生成随机验证码,需要使用PIL模块. 安装: 1 pip3 install pillow 基本使用 1. 创建图片 1 2 3 4 5 6 7 8 9 from PIL import Image img = Image.new(mode='RGB', size=(120, 30), color=(255, 255, 255))   # 在图片查看器中打开 # img.show()    # 保存在本地 with open('code.png','wb')

Python生成随机验证码,需要使用PIL模块. 安装: pip3 install pillow 基本使用 1.创建图片 from PIL import Image img = Image.new(mode='RGB', size=(120, 30), color=(255, 255, 255)) # 在图片查看器中打开 # img.show() # 保存在本地 with open('code.png','wb') as f: img.save(f,format='png') 2. 创建画笔,用

python生成随机日期字符串 生成随机的日期字符串,用于插入数据库. 通过时间元组设定一个时间段,开始和结尾时间转换成时间戳. 时间戳中随机取一个,再生成时间元组,再把时间元组格式化输出为字符串 # encoding: utf- import time import random a1=(,,,,,,,,) #设置开始日期时间元组(-- ::) a2=(,,,,,,,,) #设置结束日期时间元组(-- ::) start=time.mktime(a1) #生成开始时间戳 end=time.mk

利用Python生成随机域名等随机字符串. #!/usr/bin/env python# -*- coding: utf-8 -*- from random import randrange, choice from string import ascii_lowercase as lc from sys import maxsize from time import ctime tlds = ('com', 'edu', 'net', 'org', 'gov') for i in range(

python生成随机不重复的整数,用random中的sample index = random.sample(range(0,10),10) 上面是生成不重复的10个从1~10的整数 python生成完全随机的整数,用numpy中的random.randint index = np.random.randint(0,10,size=10) 生成的是可能会重复的10个从0~10的整数

Python入门-随机漫步,贴代码吧,都在代码里面 代码1 class文件 random_walk.py from random import choice class RandomWalk(): #一个生成随机漫步数据的类 def __init__(self, num_points = 5000): #初始化随机漫步属性 self.num_points = num_points #所有随机漫步都始于0,0 self.x_values = [0] self.y_values = [0] def

用Python实现随机森林算法,深度学习 拥有高方差使得决策树(secision tress)在处理特定训练数据集时其结果显得相对脆弱.bagging(bootstrap aggregating 的缩写)算法从训练数据的样本中建立复合模型,可以有效降低决策树的方差,但树与树之间有高度关联(并不是理想的树的状态). 随机森林算法(Random forest algorithm)是对 bagging 算法的扩展.除了仍然根据从训练数据样本建立复合模型之外,随机森林对用做构建树(tree)的数据特征做

python 插入数据获取id 学习了:https://blog.csdn.net/qq_37788558/article/details/78151972 commit之前获取 cursor.lastrowid 或者conn.insert_id()

Python脚本的管理在linux系统上市非常方便的,在windows则不是很方面.但是由于之前对于Windows这块的内容不是很了解,其实计划任务也是不错的,但和linux相比起来还是欠缺了那么点. Python 脚本随机启动或是执行定时任务,在Windows上主要有以下几种方案: 将脚本注册成服务 将脚本添加到windows注册表:(HKCU\Software\Microsoft\Windows\CurrentVersion\Run) 将快捷方式放到开始菜单的startup文件夹中,不同的系

python变量无需声明数据类型,可以直接赋值使用. 比如: num=100 #整数 str="字符串" #字符串 turple1 =('mon','tue','wed','thu') #元组 list1 = [2,3,'a','bdse'] #list列表 dict1 = {'title':"python","date":"2018-11-03"}#dict字典 set = {1,2,3,4} #set集合 python变量

记录下如何在EXCEL中利用公式生成32位的随机id(无符号,只有数字和小写字母). ,,)),),"",DEC2HEX(RANDBETWEEN(,,)),),"","",DEC2HEX(RANDBETWEEN(,,)),),"",DEC2HEX(RANDBETWEEN(,)),DEC2HEX(RANDBETWEEN(,,)),),"",DEC2HEX(RANDBETWEEN(,,)),),DEC2HEX(

SQL Server中生成随机ID的函数是newId(),但是这样生成出来的随机ID是36位带[-]符号的. select newId(); -- 746516E0-95D6-4BAF-8826-6C2F76E9C2AB 我们可以配合replace()函数替换掉[-]符号来生成32位的不带[-]符号的随机ID. select replace(newId(), '-', ''); -- 157C42D56FAE4220900A9E8D600F6097 我们也可以配合lower()函数将小写字母转换

Python生成随机数组的方法小结 本文实例讲述了Python生成随机数组的方法.分享给大家供大家参考,具体如下: 研究排序问题的时候常常需要生成随机数组来验证自己排序算法的正确性和性能,今天把Python生成随机数组的方法稍作总结,以备以后查看使用. 一.使用random模块生成随机数组 python的random模块中有一些生成随机数字的方法,例如random.randint, random.random, random.uniform, random.randrange,这些函数大同小异,

python获取进程id号: os.getpid()获取当前进程id os.getppid()获取父进程id

python实现随机复制若干个文件到新目录 1说明 1.1 目的 随机选择一个文件下的若干个文件,并将文件复制到新文件夹下 1.2 要求 需要将random_select_and_copy_file.py文件放置在父目录下,并选定相应的文件夹,比如需要选择train文件夹下的若干个图片 目录结构 图片文件: 注意:并且默认新生成存放文件的目录为new_train,所以该路径下不能有已存在new_train目录 2代码实现 from shutil import copyfile import ra

一.背景 本文章主要是分享如何使用Python从MySQL数据库中面抽取试题,生成的试卷每一份都不一样. 二.准备工作 1.安装Python3 下载地址:https://www.python.org/downloads/windows/ 2.安装库 pip install python-docx==0.8.10 pip install PyMySQL==1.0.2 3.试题库.xlsx 开发程序前需要先收集试题,本文是将试题收集存放MySQL数据库中,格式如下: 选择题数据库截图: 填空题/解答

python md5加密和golang md5加密各有不同,记录于此做备忘 Python 方法 md5 import base64 import hashlib def get_md5_data(body): """ md5加密 :param body_json: :return: """ md5lib = hashlib.md5() md5lib.update(body.encode("utf-8")) body_md5 =

本文内容: faker的介绍 faker的使用 小例子:生成随机的数据表信息 首发日期:2018-06-15 faker介绍: faker是python的一个第三方模块,是一个github上的开源项目. 主要用来创建一些测试用的随机数据. 官方文档:https://faker.readthedocs.io/en/master/index.html faker的使用: 1.安装模块 pip3 install Faker [使用faker也能识别成功,不过新版已经更新为Faker] 2.导入模块 f