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Python 变量类型变量存储在内存中的值。这就意味着在创建变量时会在内存中开辟一个空间。基于变量的数据类型,解释器会分配指定内存,并决定什么数据可以被存储在内存中。因此,变量可以指定不同的数据类型,这些变量可以存储整数,小数或字符。 变量赋值Python 中的变量赋值不需要类型声明。每个变量在内存中创建,都包括变量的标识,名称和数据这些信息。每个变量在使用前都必须赋值,变量赋值以后该变量才会被创建。等号(=)用来给变量赋值。等号(=)运算符左边是一个变量名,等号(=)运算符右边是存储在变量中的值。例如:实例(Python 2.0+) !/usr/bin/python -- coding: UTF-8 -- counter = 100 # 赋值整型变量miles = 1000.0 # 浮点型name = "John" # 字符串 print counterprint milesprint name 运行实例 »以上实例中,100,1000.0和"John"分别赋值给counter,miles,name变量。执行以上程序会输出如下结果:1001000.0John多个变量赋值Python允许你同时为多个变量赋值。例如:a = b = c = 1以上实例,创建一个整型对象,值为1,三个变量被分配到相同的内存空间上。您也可以为多个对象指定多个变量。例如:a, b, c = 1, 2, "john"以上实例,两个整型对象1和2的分配给变量 a 和 b,字符串对象 "john" 分配给变量 c。 标准数据类型在内存中存储的数据可以有多种类型。例如,一个人的年龄可以用数字来存储,他的名字可以用字符来存储。Python 定义了一些标准类型,用于存储各种类型的数据。Python有五个标准的数据类型:Numbers(数字)String(字符串)List(列表)Tuple(元组)Dictionary(字典) Python数字数字数据类型用于存储数值。他们是不可改变的数据类型,这意味着改变数字数据类型会分配一个新的对象。当你指定一个值时,Number对象就会被创建:var1 = 1var2 = 10您也可以使用del语句删除一些对象的引用。del语句的语法是:del var1[,var2[,var3[....,varN]]]]您可以通过使用del语句删除单个或多个对象的引用。例如:del vardel var_a, var_bPython支持四种不同的数字类型:int(有符号整型)long(长整型[也可以代表八进制和十六进制])float(浮点型)complex(复数)实例一些数值类型的实例:int long float complex10 51924361L 0.0 3.14j100 -0x19323L 15.20 45.j-786 0122L -21.9 9.322e-36j080 0xDEFABCECBDAECBFBAEl 32.3e+18 .876j-0490 535633629843L -90. -.6545+0J-0x260 -052318172735L -32.54e100 3e+26J0x69 -4721885298529L 70.2E-12 4.53e-7j长整型也可以使用小写 l,但是还是建议您使用大写 L,避免与数字 1 混淆。Python使用 L 来显示长整型。Python 还支持复数,复数由实数部分和虚数部分构成,可以用 a + bj,或者 complex(a,b) 表示, 复数的实部 a 和虚部 b 都是浮点型。 Python字符串字符串或串(String)是由数字、字母、下划线组成的一串字符。一般记为 :s="a1a2···an"(n>=0)它是编程语言中表示文本的数据类型。python的字串列表有2种取值顺序:从左到右索引默认0开始的,最大范围是字符串长度少1从右到左索引默认-1开始的,最大范围是字符串开头如果你要实现从字符串中获取一段子字符串的话,可以使用变量 [头下标:尾下标],就可以截取相应的字符串,其中下标是从 0 开始算起,可以是正数或负数,下标可以为空表示取到头或尾。比如:s = 'ilovepython's[1:5]的结果是love。当使用以冒号分隔的字符串,python返回一个新的对象,结果包含了以这对偏移标识的连续的内容,左边的开始是包含了下边界。上面的结果包含了s[1]的值l,而取到的最大范围不包括上边界,就是s[5]的值p。加号(+)是字符串连接运算符,星号(*)是重复操作。如下实例:实例(Python 2.0+) !/usr/bin/python -- coding: UTF-8 -- str = 'Hello World!' print str # 输出完整字符串print str[0] # 输出字符串中的第一个字符print str[2:5] # 输出字符串中第三个至第五个之间的字符串print str[2:] # 输出从第三个字符开始的字符串print str * 2 # 输出字符串两次print str + "TEST" # 输出连接的字符串以上实例输出结果:Hello World!Hllollo World!Hello World!Hello World!Hello World!TESTPython列表List(列表) 是 Python 中使用最频繁的数据类型。列表可以完成大多数集合类的数据结构实现。它支持字符,数字,字符串甚至可以包含列表(即嵌套)。列表用 [ ] 标识,是 python 最通用的复合数据类型。列表中值的切割也可以用到变量 [头下标:尾下标] ,就可以截取相应的列表,从左到右索引默认 0 开始,从右到左索引默认 -1 开始,下标可以为空表示取到头或尾。加号 + 是列表连接运算符,星号 * 是重复操作。如下实例:实例(Python 2.0+) !/usr/bin/python -- coding: UTF-8 -- list = [ 'runoob', 786 , 2.23, 'john', 70.2 ]tinylist = [123, 'john'] print list # 输出完整列表print list[0] # 输出列表的第一个元素print list[1:3] # 输出第二个至第三个元素 print list[2:] # 输出从第三个开始至列表末尾的所有元素print tinylist * 2 # 输出列表两次print list + tinylist # 打印组合的列表以上实例输出结果:['runoob', 786, 2.23, 'john', 70.2]runoob[786, 2.23][2.23, 'john', 70.2][123, 'john', 123, 'john']['runoob', 786, 2.23, 'john', 70.2, 123, 'john']Python元组元组是另一个数据类型,类似于List(列表)。元组用"()"标识。内部元素用逗号隔开。但是元组不能二次赋值,相当于只读列表。实例(Python 2.0+) !/usr/bin/python -- coding: UTF-8 -- tuple = ( 'runoob', 786 , 2.23, 'john', 70.2 )tinytuple = (123, 'john') print tuple # 输出完整元组print tuple[0] # 输出元组的第一个元素print tuple[1:3] # 输出第二个至第三个的元素 print tuple[2:] # 输出从第三个开始至列表末尾的所有元素print tinytuple * 2 # 输出元组两次print tuple + tinytuple # 打印组合的元组以上实例输出结果:('runoob', 786, 2.23, 'john', 70.2)runoob(786, 2.23)(2.23, 'john', 70.2)(123, 'john', 123, 'john')('runoob', 786, 2.23, 'john', 70.2, 123, 'john')以下是元组无效的,因为元组是不允许更新的。而列表是允许更新的:实例(Python 2.0+) !/usr/bin/python -- coding: UTF-8 -- tuple = ( 'runoob', 786 , 2.23, 'john', 70.2 )list = [ 'runoob', 786 , 2.23, 'john', 70.2 ]tuple[2] = 1000 # 元组中是非法应用list[2] = 1000 # 列表中是合法应用 Python 字典字典(dictionary)是除列表以外python之中最灵活的内置数据结构类型。列表是有序的对象集合,字典是无序的对象集合。两者之间的区别在于:字典当中的元素是通过键来存取的,而不是通过偏移存取。字典用"{ }"标识。字典由索引(key)和它对应的值value组成。实例(Python 2.0+) !/usr/bin/python -- coding: UTF-8 -- dict = {}dict['one'] = "This is one"dict[2] = "This is two" tinydict = {'name': 'john','code':6734, 'dept': 'sales'} print dict['one'] # 输出键为'one' 的值print dict[2] # 输出键为 2 的值print tinydict # 输出完整的字典print tinydict.keys() # 输出所有键print tinydict.values() # 输出所有值输出结果为:This is oneThis is two{'dept': 'sales', 'code': 6734, 'name': 'john'}['dept', 'code', 'name']['sales', 6734, 'john']Python数据类型转换有时候,我们需要对数据内置的类型进行转换,数据类型的转换,你只需要将数据类型作为函数名即可。以下几个内置的函数可以执行数据类型之间的转换。这些函数返回一个新的对象,表示转换的值。函数 描述int(x [,base])将x转换为一个整数long(x [,base] )将x转换为一个长整数float(x)将x转换到一个浮点数complex(real [,imag])创建一个复数str(x)将对象 x 转换为字符串repr(x)将对象 x 转换为表达式字符串eval(str)用来计算在字符串中的有效Python表达式,并返回一个对象tuple(s)将序列 s 转换为一个元组list(s)将序列 s 转换为一个列表set(s)转换为可变集合dict(d)创建一个字典。d 必须是一个序列 (key,value)元组。frozenset(s)转换为不可变集合chr(x)将一个整数转换为一个字符unichr(x)将一个整数转换为Unicode字符ord(x)将一个字符转换为它的整数值hex(x)将一个整数转换为一个十六进制字符串oct(x)将一个整数转换为一个八进制字符串

xuning715 2019-12-02 01:10:21 0 浏览量 回答数 0

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问题 你有一个数据序列,想利用一些规则从中提取出需要的值或者是缩短序列 解决方案 最简单的过滤序列元素的方法就是使用列表推导。比如: 这里的关键点在于先创建一个 Boolean 序列,指示哪些元素符合条件。 然后 compress() 函数根据这个序列去选择输出对应位置为 True 的元素。 往期回顾: python问答学堂-《python进阶大全》中你必须掌握的QA 【python问答学堂】2期解压序列赋值给多个变量? 【python问答学堂】3解压可迭代对象赋值给多个变量? 【python问答学堂】4期保留最后 N 个元素? 【python问答学堂】5期 查找最大或最小的 N 个元素 【python问答学堂】6期 实现一个优先级队列 【python问答学堂】7期 字典中的键映射多个值 【python问答学堂】8期 字典排序 【python问答学堂】9期 字典的运算 【python问答学堂】10期 查找两字典的相同点 【python问答学堂】11期 删除序列相同元素并保持顺序 【python问答学堂】12期 命令切片 【python问答学堂】13期 序列中出现次数最多的元素 【python问答学堂】14期 通过某个关键字排序一个字典列表 【python问答学堂】15期 排序不支持原生比较的对象

剑曼红尘 2020-05-13 20:45:28 0 浏览量 回答数 0

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过滤序列元素 【python问答学堂】16期

剑曼红尘 2020-05-13 20:44:47 4 浏览量 回答数 1

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想必大家都知道python循环语句吧,可以python循环语句有多种,比如for循环、while循环、if、else等等,今天小编就给大家讲讲for循环语句。for循环语句是python中的一个循环控制语句,任何有序的序列对象内的元素都可以遍历,比如字符串、列表、元组等可迭代对像。之前讲过的if语句虽然和for语句用法不同,但可以用在for语句下做条件语句使用。for语句的基本格式python for循环的一般格式:第一行是要先定义一个赋值目标(迭代变量),和要遍历(迭代)的对像;首行后面是要执行的语句块。for 目标 in 对像:print 赋值目标 for循环一个字符串操作方法a = 'dnaob.com'for i in a: print iipdnaob.com如果想让目标在一行输出,可以这样写print i,d n a o b . c o m案例中的 i 相当于目标,字符串变量a是遍历(迭代)对像。当运行for循环语句时,每一次迭代时,i 都会从遍历(迭代)对像a中接收一个新值输出。结束循环后,目标(迭代变量)会保留最后一个值,这里可以先忽略理解,会在else语句中详细来讲解。for循环列表操作方法a = [1,2,3,4]for i in a: print i,1 2 3 4for循环元组赋值

xuning715 2019-12-02 01:10:19 0 浏览量 回答数 0

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【python学习全家桶】263道python热门问题,阿里百位技术专家答疑解惑

管理贝贝 2019-12-01 20:07:21 7217 浏览量 回答数 2

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【精品问答】python技术1000问(1)

问问小秘 2019-12-01 21:57:48 448858 浏览量 回答数 12

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1.字符串转义序列转义字符 描述(在行尾时) 续行符\ 反斜杠符号' 单引号" 双引号a 响铃b 退格(Backspace)e 转义000 空n 换行v 纵向制表符t 横向制表符r 回车f 换页oyy 八进制数yy代表的字符,例如:o12代表换行xyy 十进制数yy代表的字符,例如:x0a代表换行other 其它的字符以普通格式输出 2.字符串格式化 3.操作符 一、算术运算符 注意: 双斜杠 // 除法总是向下取整。 从符点数到整数的转换可能会舍入也可能截断,建议使用math.floor()和math.ceil()明确定义的转换。 Python定义pow(0, 0)和0 ** 0等于1。 二、比较运算符 运算符 描述< 小于<= 小于或等于 大于= 大于或等于== 等于 != 不等于is 判断两个标识符是不是引用自一个对象is not 判断两个标识符是不是引用自不同对象注意: 八个比较运算符优先级相同。 Python允许x < y <= z这样的链式比较,它相当于x < y and y <= z。 复数不能进行大小比较,只能比较是否相等。 三、逻辑运算符 运算符 描述 备注x or y if x is false, then y, elsex x andy if x is false, then x, elsey not x if x is false, then True,elseFalse 注意: or是个短路运算符,它只有在第一个运算数为False时才会计算第二个运算数的值。 and也是个短路运算符,它只有在第一个运算数为True时才会计算第二个运算数的值。 not的优先级比其他类型的运算符低,所以not a == b相当于not (a == b),而 a == not b是错误的。 四、位运算符 运算符 描述 备注x | y 按位或运算符 x ^ y 按位异或运算符 x & y 按位与运算符 x << n 左移动运算符 x >> n 右移动运算符 ~x 按位取反运算符 五、赋值运算符 复合赋值运算符与算术运算符是一一对应的: 六、成员运算符 Python提供了成员运算符,测试一个元素是否在一个序列(Sequence)中。 运算符 描述in 如果在指定的序列中找到值返回True,否则返回False。not in 如果在指定的序列中没有找到值返回True,否则返回False。 4.关键字总结 Python中的关键字包括如下: and del from not while as elif global or with assert else if pass yield break except import print class exec in raise continue finally is return def for lambda try你想看看有哪些关键字?OK,打开一个终端,就像这样~ long@zhouyl:~$ pythonPython 2.7.3 (default, Jan 2 2013, 16:53:07) [GCC 4.7.2] on linux2Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information. import keywordkeyword.kwlist ['and', 'as', 'assert', 'break', 'class', 'continue', 'def', 'del', 'elif', 'else', 'except', 'exec', 'finally', 'for', 'from', 'global', 'if', 'import', 'in', 'is', 'lambda', 'not', 'or', 'pass', 'print', 'raise', 'return', 'try', 'while', 'with', 'yield'] ============================== 华丽的 正文分隔符 ======================================== 看到这些关键字你还能记得多少?你不妨自己一个一个对照想想它的用法,下面是我总结的,我根据前面的学习笔记将上述关键字分为以下几类: 1.判断、循环 对于Python的循环及判断主要包括这些关键字: if elif else for while break continue and or is not in 这几个关键字在前面介绍 if 语法、while语法、for语法以及and...or语法中已有介绍,下面再一笔带过: 1.1 if 语法 if语法与C语言、shell脚本之下的非常类似,最大的区别就是冒号以及严格的缩进,当然这两点也是Python区别于其他语言的地方: if condition1: do something elif condition2: do another thing else: also do something 1.2 while 语法 Python的while语法区别于C、shell下的while除了冒号及缩进之外,还有一点就是while可以携带一个可选的else语句: while condition: do something else: do something 注:else语句是可选的,但是使用while语句时一定要注意判断语句可以跳出! 1.3 for 语法 与while类似,Python的for循环也包括一个可选的else语句(跳出for循环时执行,但是如果是从break语句跳出则不执行else语句块中的代码!),而且for 加上 关键字in就组成了最常见的列表解析用法(以后会写个专门的博客)。 下面是for的一般用法: for i in range(1,10,2): do something if condition: break else: do something for的列表解析用法: for items in list: print items 1.4 and...or 语法 Python的and/or操作与其他语言不同的是它的返回值是参与判断的两个值之一,所以我们可以通过这个特性来实现Python下的 a ? b : c ! 有C语言基础的知道 “ a ? b : c ! ” 语法是判断 a,如果正确则执行b,否则执行 c! 而Python下我们可以这么用:“ a and b or c ”(此方法中必须保证b必须是True值),python自左向右执行此句,先判断a and b :如果a是True值,a and b语句仍需要执行b,而此时b是True值!所以a and b的值是b,而此时a and b or c就变成了b or c,因b是True值,所以b or c的结果也是b;如果a是False值,a and b语句的结果就是a,此时 a and b or c就转化为a or c,因为此时a是 False值,所以不管c是True 还是Flase,a or c的结果就是c!!!捋通逻辑的话,a and b or c 是不是就是Python下的a ? b : c ! 用法? 1.5 is ,not is 和 is not 是Python下判断同一性的关键字,通常用来判断 是 True 、False或者None(Python下的NULL)! 比如 if alue is True : ... (不记得本节的童鞋罚复习:python 学习笔记 2 -- 判断语句) 2.函数、模块、类 对于Python的函数及模块主要包括这些关键字: from import as def pass lambda return class 那么你还能记得它们么?下面简单介绍一下: 2.1 模块 Python的编程通常大量使用标准库中的模块,使用方法就是使用import 、from以及as 关键字。 比如: import sys # 导入sys模块 from sys import argv # 从sys模块中导入argv ,这个在前面介绍脚本传参数时使用到 import cPickle as p # 将cPickle模块导入并在此将它简单命名为p,此后直接可以使用p替代cPickle模块原名,这个在介绍文件输入输出时的存储器中使用到 2.2 函数 Python中定义函数时使用到def关键字,如果你当前不想写入真实的函数操作,可以使用pass关键字指代不做任何操作: def JustAFunction: pass 当然,在需要给函数返回值时就用到了return关键字,这里简单提一下Python下的函数返回值可以是多个(接收返回值时用相应数量的变量接收!)! 此外Python下有个神奇的Lambda函数,它允许你定义单行的最小函数,这是从Lisp中借用来的,可以用在任何需要函数的地方。比如: g = lambda x : x*2 # 定义一个Lambda函数用来计算参数的2倍并返回! print g(2) # 使用时使用lambda函数返回的变量作为这个函数的函数名,括号中带入相应参数即可! (不记得本节的童鞋罚复习:python 学习笔记 4 -- 函数篇) 3.异常 对于Python的异常主要包括这些关键字: try except finally raise 异常这一节还是比较简单的,将可能出现的异常放在 try: 后面的语句块中,使用except关键字捕获一定的异常并在接下来的语句块中做相应操作,而finally中接的是无论出现什么异常总在执行最后做finally: 后面的语句块(比如关闭文件等必要的操作!) raise关键字是在一定的情况下引发异常,通常结合自定义的异常类型使用。 (不记得本节的童鞋罚复习:python 学习笔记 6 -- 异常处理) 4.其他 上面的三类过后,还剩下这些关键字: print del global with assert yield exec 首先print 在前面的笔记或者任何地方你都能见到,所以还是比较熟悉的,此处就不多介绍了!del 关键字在前面的笔记中已有所涉及,比如删除列表中的某项,我们使用 “ del mylist[0] ” 可能这些剩下来的关键字你比较陌生,所以下面来介绍一下: 4.1.global 关键字 当你在函数定义内声明变量的时候,它们与函数外具有相同名称的其他变量没有任何关系,即变量名称对于函数来说是 局部 的。这称为变量的 作用域 。所有变量的作用域是它们被定义的块,从它们的名称被定义的那点开始。 eg. ? 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 !/usr/bin/python Filename: func_local.py def func(x): print'x is', x x = 2 print'Changed local x to', x x = 50 func(x) print'x is still', x 运行的结果是这样的:? 1 2 3 4 $ python func_local.py x is 50 # 运行func函数时,先打印x的值,此时带的值是作为参数带入的外部定义的50,所以能正常打印 x=50 Changed local x to 2 # 在func函数中将x赋2,并打印 x is still 50 # 运行完func函数,打印x的值,此时x的值仍然是之前赋给的50,而不是func函数中修改过的2,因为在函数中修改的只是函数内的局部变量 那么为什么我们要在这提到局部变量呢?bingo,聪明的你一下就猜到这个global就是用来定义全局变量的。也就是说如果你想要为一个在函数外定义的变量赋值,那么你就得告诉Python这个变量名不是局部的,而是 全局 的。我们使用global语句完成这一功能。没有global语句,是不可能为定义在函数外的变量赋值的。eg.? 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 !/usr/bin/python Filename: func_global.py def func(): global x print'x is', x x = 2 print'Changed local x to', x x = 50 func() print'Value of x is', x 运行的结果是这样的:? 1 2 3 4 $ python func_global.py x is 50 Changed global x to 2 Value of x is 2 # global语句被用来声明x是全局的——因此,当我们在函数内把值赋给x的时候,这个变化也反映在我们在主块中使用x的值的时候。 你可以使用同一个global语句指定多个全局变量。例如global x, y, z。 4.2.with 关键字 有一些任务,可能事先需要设置,事后做清理工作。对于这种场景,Python的with语句提供了一种非常方便的处理方式。一个很好的例子是文件处理,你需要获取一个文件句柄,从文件中读取数据,然后关闭文件句柄。如果不用with语句,打开一个文件并读文件的代码如下:? 1 2 3 file = open("/tmp/foo.txt") data = file.read() file.close() 当然这样直接打开有两个问题:一是可能忘记关闭文件句柄;二是文件读取数据发生异常,没有进行任何处理。下面是添加上异常处理的版本:? 1 2 3 4 5 file = open("/tmp/foo.txt") try: data = file.read() finally: file.close() 虽然这段代码运行良好,但是太冗余了。这时候就是with一展身手的时候了。除了有更优雅的语法,with还可以很好的处理上下文环境产生的异常。下面是with版本的代码:? 1 2 with open("/tmp/foo.txt") as file: data = file.read() 这看起来充满魔法,但不仅仅是魔法,Python对with的处理还很聪明。基本思想是with所求值的对象必须有一个__enter__()方法,一个__exit__()方法。with语句的执行逻辑如下:紧跟with后面的语句被求值后,返回对象的__enter__()方法被调用,这个方法的返回值将被赋值给as后面的变量。当with后面的代码块全部被执行完之后,将调用前面返回对象的__exit__()方法。 下面例子可以具体说明with如何工作:? 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 !/usr/bin/python with_example01.py classSample: def __enter__(self): print"In __enter__()" return"Foo" def __exit__(self, type, value, trace): print"In __exit__()" def get_sample(): returnSample() with get_sample() as sample: print"sample:", sample 运行代码,输出如下? 1 2 3 4 $python with_example01.py In __enter__() # __enter__()方法被执行 sample: Foo # __enter__()方法返回的值 - 这个例子中是"Foo",赋值给变量'sample',执行代码块,打印变量"sample"的值为"Foo" In __exit__() # __exit__()方法被调用 4.3.assert 关键字 assert语句是一种插入调试断点到程序的一种便捷的方式。assert语句用来声明某个条件是真的,当assert语句失败的时候,会引发一AssertionError,所以结合try...except我们就可以处理这样的异常。 mylist # 此时mylist是有三个元素的列表['a', 'b', 'c']assert len(mylist) is not None # 用assert判断列表不为空,正确无返回assert len(mylist) is None # 用assert判断列表为空 Traceback (most recent call last): File "", line 1, in AssertionError # 引发AssertionError异常 4.4.yield 关键字 我们先看一个示例:? 1 2 3 4 5 6 7 8 def fab(max): n, a, b = 0,0,1 whilen < max: yield b # print b a, b = b, a + b n = n + 1 ''' 使用这个函数:? 1 2 3 4 5 6 7 8 forn in fab(5): ... print n ... 1 1 2 3 5 简单地讲,yield 的作用就是把一个函数变成一个 generator(生成器),带有 yield 的函数不再是一个普通函数,Python 解释器会将其视为一个 generator,调用 fab(5) 不会执行 fab 函数,而是返回一个 iterable(可迭代的)对象!在 for 循环执行时,每次循环都会执行 fab 函数内部的代码,执行到 yield b 时,fab 函数就返回一个迭代值,下次迭代时,代码从 yield b 的下一条语句继续执行,而函数的本地变量看起来和上次中断执行前是完全一样的,于是函数继续执行,直到再次遇到 yield。也可以手动调用 fab(5) 的 next() 方法(因为 fab(5) 是一个 generator 对象,该对象具有 next() 方法),这样我们就可以更清楚地看到 fab 的执行流程:? 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 f = fab(5) f.next() 1 f.next() 1 f.next() 2 f.next() 3 f.next() 5 f.next() Traceback (most recent call last): File"", line 1, in StopIteration 当函数执行结束时,generator 自动抛出 StopIteration 异常,表示迭代完成。在 for 循环里,无需处理 StopIteration 异常,循环会正常结束。 我们可以得出以下结论:一个带有 yield 的函数就是一个 generator,它和普通函数不同,生成一个 generator 看起来像函数调用,但不会执行任何函数代码,直到对其调用 next()(在 for 循环中会自动调用 next())才开始执行。虽然执行流程仍按函数的流程执行,但每执行到一个 yield 语句就会中断,并返回一个迭代值,下次执行时从 yield 的下一个语句继续执行。看起来就好像一个函数在正常执行的过程中被 yield 中断了数次,每次中断都会通过 yield 返回当前的迭代值。 yield 的好处是显而易见的,把一个函数改写为一个 generator 就获得了迭代能力,比起用类的实例保存状态来计算下一个 next() 的值,不仅代码简洁,而且执行流程异常清晰。 注:如果看完此段你还未明白yield,没问题,因为yield是初学者的一个难点,那么你下一步需要做的就是……看一看下面参考资料中给的关于yield的博文! 4.5.exec 关键字 官方文档对于exec的解释: "This statement supports dynamic execution of Python code."也就是说使用exec可以动态执行Python代码(也可以是文件)。? 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 longer = "print "Hello World ,my name is longer"" # 比如说我们定义了一个字符串 longer 'print "Hello World ,my name is longer"' exec(longer) # 使用exec 动态执行字符串中的代码 Hello World ,my name is longer exec(sayhi) # 使用exec直接打开文件名(指定sayhi,sayhi.py以及"sayhi.py"都会报一定的错,但是我觉得直接带sayhi报错非常典型) Traceback (most recent call last): File"", line 1, in TypeError: exec: arg 1must be a string, file, or code object # python IDE报错,提示exec的第一个参 数必须是一个字符串、文件或者一个代码对象 f = file("sayhi.py") # 使用file打开sayhi.py并创建f实例 exec(f) # 使用exec直接运行文件描述符f,运行正常!! Hi,thisis [''] script 上述给的例子比较简单,注意例子中exec语句的用法和eval_r(), execfile()是不一样的. exec是一个关键字(要不然我怎么会在这里介绍呢~~~), 而eval_r()和execfile()则是内建函数。更多关于exec的使用请详看引用资料或者Google之 在需要在字符中使用特殊字符时,python用反斜杠()转义字符。 原始字符串 有时我们并不想让转义字符生效,我们只想显示字符串原来的意思,这就要用r和R来定义原始字符串。如: print r’tr’ 实际输出为“tr”。 转义字符 描述 (在行尾时) 续行符 反斜杠符号 ’ 单引号 ” 双引号 a 响铃 b 退格(Backspace) e 转义 000 空 n 换行 v 纵向制表符 t 横向制表符 r 回车 f 换页 oyy 八进制数yy代表的字符,例如:o12代表换行 xyy 十进制数yy代表的字符,例如:x0a代表换行 other 其它的字符以普通格式输出

xuning715 2019-12-02 01:10:21 0 浏览量 回答数 0

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其实这种用法在我写Java程序中用的也比较多,例如: public class Test1 { public static void main(String[] args) { System.out.println(test(1)); System.out.println(a); } public static int a; public static int test(int v){ return a = v; } } 这种连续赋值在Java中是合法的 例如: a = b = c; 等价于: b = c; a = b; ######你原来的那个代码等同于: String a = null; a = 'aaaa'; System.out.println(a);###### 看原理请下Bytecode 插件 不要猜 ######好像 没看出啥不对######如果Java赋值操作没有返回值,你这个语法就编译不通过了,Python, Lua赋值操作就没有返回值。######Bytecode 已经解释的很清楚了,赋值没有返回值,先把a赋值"aaaaaa" 然后再输出######String a=null; String b=(a="aaaaa"); System.out.println(b);######异常!!!###### 举个同样的例子给楼主解惑吧: BufferedReader reader = new BufferedReader(new FileReader(new File(""))); String line = null; while(null != (line = reader.readLine())){ //TODO } 哥来教教你吧 String a=null; a="aaa"; System.out.print(a); 这样才对 ###### 哈哈,LZ你有必要知道一点"实际中java源码编译成class的时候有各种优化的" 具体的运行代码还得看class文件格式(严格说还得看jvm实现) ######public class ExperTest { public static void testNotArgs(){ } public static void testAsrg(String a){ } public void testExper(){ String a = null; a = "aaaaa"; testNotArgs(a = "aaaaa"); testAsrg(a = "aaaaa"); } } testNotArgs(a = "aaaaa");编译报错,希望这个能给你提示。######回复 @魔法刀客 : Thank you######回复 @Soong : 你那种写法其实是 标准输入参数把表达式接收了。 相当于方法调用的时候,定义了一个临时变量接收表达式的值。######麻烦进一步解释一下呗!

kun坤 2020-06-08 19:23:46 0 浏览量 回答数 0

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昨晚家里停网了,对于互联网人,停网了,这能忍?打电话给修网络的,说太晚了,要第二天才能过来,这TM没网不是要我的命么?电脑看到隔壁小姐姐的wifi信号满格哇,这让我动了邪念,看有没有办法蹭下网,我第一个想到了高效的Python,尝试看能不能破解隔壁小姐姐的wifi密码~ Python真的是无所不能,原因就是因为Python有数目庞大的库,无数的现成的轮子,让你做很多很多应用都非常方便。今天从WiFi连接的原理,再结合代码为大家详细的介绍如何利用python来破解WiFi。 1 如何连接wifi 首先我们的电脑是如何连接wifi的呢?就拿我们的笔记本电脑来说,我们的笔记本电脑都有无线网卡,如下图所示: 当我们连接WiFi时,无线网卡会自动帮助我们扫描附近的WiFi信号,并且会返回WiFi信号的一些信息,包括了网络的名称(SSID),信号的强度,加密和认证的方式等。这些信息我们在进行操作的时候是看不到的。当我们想要连接指定WiFi的时候,我们都需要进行认证,认证的作用就是保护wifi的访问,注意这里的认证不是我们输入的密码,而是将我们输入的密码进行加密的方式。 也就是将我们输入额WiFi密码,进行加密传输的一种方式。大家常用的方式是WPA或者是WPA2PSK,主要是针对个人或家庭网络等,对安全性要求不是很高的用户。如下图所示。 当我们输入密码后,会弹出提示来告诉我们一些提示的信息,这个提示的信息其实就是在指定认证加密的方式。我们点击“是”之后,就可以开心的上网了。 2 利用pywifi模拟接入 pywifi这个库是第三方的需要提前用pip安装一下,接着我们就利用pywifi模块来模拟这一个过程。首先是判断电脑是否处于WiFi连接的状态,代码如下图所示。 首先是创建一个pywifi的对象,然后将电脑无线网卡的信息赋值给ifaces。接着判断ifaces的状态(states)即可知道电脑是否连接无线网络。上面我们提到无线网卡会返回无线信号的信息,接下来我们就来输出一下我们扫描到的附近的无线信号以及它们的信息。 如上图左侧所示,我们输出了无线信号的名称和其对应的加密方式。二代码中的data其实就是一个个的配置文件。这里的配置文件我们可以理解为一个存储了我们连接的无线信号信息的文件,里面包含了无线信号的名称,密码,认证方式等等信息。 3 破解wifi密码 接下来,我们就要利用pywifi来进行破解WiFi密码的操作。我们仿照手动输入密码的过程,并进行验证,如果密码错误的话,我们就不停的更滑密码进行试验直到成功为止。部分的代码如下所示: 程序中,我们首先从console中读入我们想要破解额WiFi名称,然后从我们事先设置好的WiFi密码本中,不停的读入WiFi密码,然后配置profile的信息,包括WiFi的名称,认证方式和WiFi的密码。如果密码错误的话,就更换WiFi密码继续进行验证,直到验证正确为止。下图是实验的结果。 上述的破解方法也被称为暴力破解法。当然这种暴力破解需要有一个数据库样本,比如有数十万的破解密码的样本。这样通过充足的时间,可以用来尝试。本文只是从技术的角度来阐述如何利用python来玩WiFi,来学习Pywifi这个库!并不建议大家做任何破坏性的操作和任何不当的行为。

茶什i 2020-01-13 14:19:54 0 浏览量 回答数 0

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昨晚家里停网了,对于互联网人,停网了,这能忍?打电话给修网络的,说太晚了,要第二天才能过来,这TM没网不是要我的命么?电脑看到隔壁小姐姐的wifi信号满格哇,这让我动了邪念,看有没有办法蹭下网,我第一个想到了高效的Python,尝试看能不能破解隔壁小姐姐的wifi密码~ Python真的是无所不能,原因就是因为Python有数目庞大的库,无数的现成的轮子,让你做很多很多应用都非常方便。今天从WiFi连接的原理,再结合代码为大家详细的介绍如何利用python来破解WiFi。 1 如何连接wifi 首先我们的电脑是如何连接wifi的呢?就拿我们的笔记本电脑来说,我们的笔记本电脑都有无线网卡,如下图所示: 当我们连接WiFi时,无线网卡会自动帮助我们扫描附近的WiFi信号,并且会返回WiFi信号的一些信息,包括了网络的名称(SSID),信号的强度,加密和认证的方式等。这些信息我们在进行操作的时候是看不到的。当我们想要连接指定WiFi的时候,我们都需要进行认证,认证的作用就是保护wifi的访问,注意这里的认证不是我们输入的密码,而是将我们输入的密码进行加密的方式。 也就是将我们输入额WiFi密码,进行加密传输的一种方式。大家常用的方式是WPA或者是WPA2PSK,主要是针对个人或家庭网络等,对安全性要求不是很高的用户。如下图所示。 当我们输入密码后,会弹出提示来告诉我们一些提示的信息,这个提示的信息其实就是在指定认证加密的方式。我们点击“是”之后,就可以开心的上网了。 2 利用pywifi模拟接入 pywifi这个库是第三方的需要提前用pip安装一下,接着我们就利用pywifi模块来模拟这一个过程。首先是判断电脑是否处于WiFi连接的状态,代码如下图所示。 首先是创建一个pywifi的对象,然后将电脑无线网卡的信息赋值给ifaces。接着判断ifaces的状态(states)即可知道电脑是否连接无线网络。上面我们提到无线网卡会返回无线信号的信息,接下来我们就来输出一下我们扫描到的附近的无线信号以及它们的信息。 如上图左侧所示,我们输出了无线信号的名称和其对应的加密方式。二代码中的data其实就是一个个的配置文件。这里的配置文件我们可以理解为一个存储了我们连接的无线信号信息的文件,里面包含了无线信号的名称,密码,认证方式等等信息。 3 破解wifi密码 接下来,我们就要利用pywifi来进行破解WiFi密码的操作。我们仿照手动输入密码的过程,并进行验证,如果密码错误的话,我们就不停的更滑密码进行试验直到成功为止。部分的代码如下所示: 程序中,我们首先从console中读入我们想要破解额WiFi名称,然后从我们事先设置好的WiFi密码本中,不停的读入WiFi密码,然后配置profile的信息,包括WiFi的名称,认证方式和WiFi的密码。如果密码错误的话,就更换WiFi密码继续进行验证,直到验证正确为止。下图是实验的结果。 上述的破解方法也被称为暴力破解法。当然这种暴力破解需要有一个数据库样本,比如有数十万的破解密码的样本。这样通过充足的时间,可以用来尝试。本文只是从技术的角度来阐述如何利用python来玩WiFi,来学习Pywifi这个库!并不建议大家做任何破坏性的操作和任何不当的行为。

茶什i 2020-01-13 11:02:17 0 浏览量 回答数 0

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【精品问答】Python二级考试题库

珍宝珠 2019-12-01 22:03:38 1146 浏览量 回答数 2

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每当Python解释器读取源文件时,它就会做两件事: 它设置了一些特殊变量,例如__name__,然后 它执行文件中找到的所有代码。 让我们看看它是如何工作的,以及它与您有关__name__我们在Python脚本中经常看到的检查问题的关系。 代码样例 让我们使用稍微不同的代码示例来探索导入和脚本的工作方式。假设以下文件位于foo.py。 # Suppose this is foo.py. print("before import") import math print("before functionA") def functionA(): print("Function A") print("before functionB") def functionB(): print("Function B {}".format(math.sqrt(100))) print("before __name__ guard") if __name__ == '__main__': functionA() functionB() print("after __name__ guard") 特殊变量 当Python交互程序读取源文件时,它首先定义了一些特殊变量。在这种情况下,我们关心__name__变量。 当您的模块是主程序时 如果您将模块(源文件)作为主程序运行,例如 python foo.py 解释器将硬编码字符串赋值"main"给__name__变量,即 # It's as if the interpreter inserts this at the top # of your module when run as the main program. __name__ = "__main__" 当您的模块由另一个导入时 另一方面,假设其他模块是主程序,并且它将导入您的模块。这意味着在主程序中或主程序导入的某些其他模块中有这样的语句: # Suppose this is in some other main program. import foo 解释器将搜索您的foo.py文件(以及搜索其他一些变体),并在执行该模块之前,它将"foo"导入语句中的名称分配给__name__变量,即 # It's as if the interpreter inserts this at the top # of your module when it's imported from another module. __name__ = "foo" 执行模块的代码 设置特殊变量后,解释器一次执行一个语句,执行模块中的所有代码。您可能想要在代码示例侧面打开另一个窗口,以便您可以按照以下说明进行操作。 总是 它打印字符串"before import"(不带引号)。 它将加载math模块并将其分配给名为的变量math。这等效于替换import math为以下内容(请注意,这__import__是Python中的低级函数,它接受字符串并触发实际的导入): # Find and load a module given its string name, "math", # then assign it to a local variable called math. math = __import__("math") 它输出字符串"before functionA"。 它执行该def块,创建一个功能对象,然后将该功能对象分配给名为的变量functionA。 它输出字符串"before functionB"。 它执行第二个def块,创建另一个功能对象,然后将其分配给名为的变量functionB。 它输出字符串"before name guard"。 仅当您的模块是主程序时 如果您的模块是主程序,那么它将看到__name__确实已将其设置为,"main"并且它将调用两个函数,分别输出字符串"Function A"和"Function B 10.0"。 仅当您的模块由另一个导入时 (相反)如果您的模块不是主程序,而是由另一个程序导入的,__name__则将是"foo",而不是"main",它将跳过if语句的主体。 总是 "after name guard"在两种情况下都将打印字符串。 摘要 总而言之,这是两种情况下的打印内容: # What gets printed if foo is the main program before import before functionA before functionB before __name__ guard Function A Function B 10.0 after __name__ guard # What gets printed if foo is imported as a regular module before import before functionA before functionB before __name__ guard after __name__ guard 为什么这样工作? 您自然会想知道为什么有人会想要这个。好吧,有时您想编写一个.py文件,该文件既可以被其他程序和/或模块用作模块,也可以作为主程序本身运行。例子: 您的模块是一个库,但是您希望有一个脚本模式,在其中运行一些单元测试或演示。 您的模块仅用作主程序,但具有一些单元测试,并且测试框架通过导入.py脚本等文件并运行特殊的测试功能来工作。您不希望它只是因为正在导入模块而尝试运行脚本。 您的模块主要用作主程序,但它也为高级用户提供了程序员友好的API。 除了这些示例之外,可以优雅地用Python运行脚本只是设置一些魔术变量并导入脚本。“运行”脚本是导入脚本模块的副作用。 思想的食物 问题:我可以有多个__name__检查块吗?答:这样做很奇怪,但是这种语言不会阻止您。 假设以下内容在中foo2.py。如果python foo2.py在命令行上说会怎样?为什么? # Suppose this is foo2.py. def functionA(): print("a1") from foo2 import functionB print("a2") functionB() print("a3") def functionB(): print("b") print("t1") if __name__ == "__main__": print("m1") functionA() print("m2") print("t2") 现在,弄清楚如果删除__name__签入会发生什么foo3.py: # Suppose this is foo3.py. def functionA(): print("a1") from foo3 import functionB print("a2") functionB() print("a3") def functionB(): print("b") print("t1") print("m1") functionA() print("m2") print("t2") 当用作脚本时,它将做什么?当作为模块导入时? # Suppose this is in foo4.py __name__ = "__main__" def bar(): print("bar") print("before __name__ guard") if __name__ == "__main__": bar() print("after __name__ guard")

祖安文状元 2020-02-21 14:07:51 0 浏览量 回答数 0

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1.print和import1.1 print 略1.2 import(1)impore somemodule (2)from somemodule import somefunction(3)from somemodule import somefunction,anotherfunction(4)from somemodule import*(5)import somemodule as somename #为整个模块提供别名(6)from somemodule import somefunction as somename #为某个模块的某个函数提供别名 2.赋值2.1 序列解包:将多个值的序列解开,然后放到变量的序列中。2.2 链式赋值:将同一个值赋给多个变量。2.3 增量赋值:eg:x+=1 3.语句块:条件为真时执行或执行多次的一组语句,由代码前放置空格缩进语句创建。 4.条件语句4.1 布尔变量 python中的假:False None 0 “” () [] {}4.2 if语句4.3 else语句4.4 elif语句4.5 嵌套代码块4.6 条件(1)比较运算符 (2)相等运算符 == (3)同一性运算符 is (4)成员资格运算符 in (5)字符串和序列比较 (6)布尔运算符 4.7 断言: assert 放入检查点,确保某个条件一定为真才能让程序正常工作 循环 5.1 while循环 5.2 for循环 5.3 循环遍历字典元素 5.4 迭代工具 (1) 并行迭代:同时迭代两个序列 (2)按索引迭代 (3)翻转和排序迭代 5.5 跳出循环 (1) break (2) continue (3) while True/break 5.6 循环中的else子句 6.列表推导式-轻量级循环 7.pass,del,exec 本章相关代码: -- coding: utf-8 -- 1.print 与import 1.1 print 使用逗号输出 print 'Age:',42 #Age: 42name='xiaming'age='42'print name,age #xiaming 42 2.赋值语句 2.1.序列解包:将多个值的序列解开,然后放到变量的序列中 x,y,z=1,2,3print x,y,z #1 2 3x,y=y,x #2 1 3print x,y,zv=1,2,3x,y,z=vprint x #1 2.2.链式赋值 将同一个值赋给多个变量的捷径 x=y=4print x,y 2.3.增量赋值 x=2x+=1x*=2a='bo'a+='x'a*=2print x,a #6,boxbox 3:语句块:缩排 4.条件与条件语句 4.1.布尔变量的作用 4.2 if elif else语句 name=raw_input('what is your name?')if name.endswith('ming'): print 'hello,ming' elif name.endswith('hong'): print 'hello,hong' else: print 'hello' 4.3 嵌套语句 num=raw_input('input a number')if num>10: if num<20: print '10<num<20' else: print 'num>=20' else: print 'num<=10' #5.循环 5.1.while循环 x=1while x<=10: print x x+=1 name=''while not name: name=raw_input('enter your name:') print 'Hello,%s!'%name #Hello,ming! 5.2.for 循环 names=['ming','hong','qiang','qing']for n in names: print n print range(10) #[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] rang(0,10)for num in range(1,10): print num 5.3.循环遍历字典元素 d={'x':1,'y':2,'z':3}for key in d: print key,d[key] #y 2 x 1 z 3 5.4.一些迭代工具 5.4.1 并行迭代 names=['ming','hong','qiang','qing']ages=[10,11,12,13]for i in range(len(names)): print names[i],'is',ages[i],'years old' #ming is 10 years old... print zip(names,ages) #[('ming', 10), ('hong', 11), ('qiang', 12), ('qing', 13)] 将两个序列压缩,返回一个元组的列表for n,a in zip(names,ages): print n, 'is',a, 'years old' #ming is 10 years old... 5.4.2按索引迭代 5.4.3翻转和排序迭代 5.5.跳出循环 5.5.1break from math import sqrtfor n in range(99,0,-1): print n root=sqrt(n) if root==int(root): print "the biggst is %s"%n break 5.5.2 continue 5.5.3 while True/break while True: word=raw_input('Please enter a word:') if not word:break print 'The word was '+word 5.6 循环体中的else子句 from math import sqrtfor n in range(99,80,-1): print n root=sqrt(n) if root==int(root): print "the biggst is %s"%n break else: print "didn't find it" 6 列表推导式-轻量级循环:利用其它列表创建新列表 print [x*x for x in range(10)] #[0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]print [x*x for x in range(10) if x%3==0] #[0, 9, 36, 81]print [(x,y,z) for x in range(2) for y in range(2) for z in range(2)] [(0, 0, 0), (0, 0, 1), (0, 1, 0), (0, 1, 1), (1, 0, 0), (1, 0, 1), (1, 1, 0), (1, 1, 1)] 7 三个语句:pass,del,exec 7.1 pass : 7.2 del:删除不再使用的对象 7.3 exec:执行一系列Py语句 exel:计算Py表达式,并且返回结果值

xuning715 2019-12-02 01:10:20 0 浏览量 回答数 0

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容器(Collections) Python附带一个模块,它包含许多容器数据类型,名字叫作collections。我们将讨论它的作用和用法。 我们将讨论的是: - defaultdict - counter - deque - namedtuple - enum.Enum (包含在Python 3.4以上) defaultdict 我个人使用defaultdict较多,与dict类型不同,你不需要检查key是否存在,所以我们能这样做: from collections import defaultdict colours = ( ('Yasoob', 'Yellow'), ('Ali', 'Blue'), ('Arham', 'Green'), ('Ali', 'Black'), ('Yasoob', 'Red'), ('Ahmed', 'Silver'), ) favourite_colours = defaultdict(list) for name, colour in colours: favourite_colours[name].append(colour) print(favourite_colours) 运行输出 # defaultdict(<type 'list'>, # {'Arham': ['Green'], # 'Yasoob': ['Yellow', 'Red'], # 'Ahmed': ['Silver'], # 'Ali': ['Blue', 'Black'] # }) 另一种重要的是例子就是:当你在一个字典中对一个键进行嵌套赋值时,如果这个键不存在,会触发keyError异常。 defaultdict允许我们用一个聪明的方式绕过这个问题。 首先我分享一个使用dict触发KeyError的例子,然后提供一个使用defaultdict的解决方案。 问题: some_dict = {} some_dict['colours']['favourite'] = "yellow" ## 异常输出:KeyError: 'colours' 解决方案: import collections tree = lambda: collections.defaultdict(tree) some_dict = tree() some_dict['colours']['favourite'] = "yellow" ## 运行正常 你可以用json.dumps打印出some_dict,例如: import json print(json.dumps(some_dict)) ## 输出: {"colours": {"favourite": "yellow"}} counter Counter是一个计数器,它可以帮助我们针对某项数据进行计数。比如它可以用来计算每个人喜欢多少种颜色: from collections import Counter colours = ( ('Yasoob', 'Yellow'), ('Ali', 'Blue'), ('Arham', 'Green'), ('Ali', 'Black'), ('Yasoob', 'Red'), ('Ahmed', 'Silver'), ) favs = Counter(name for name, colour in colours) print(favs) ## 输出: ## Counter({ ## 'Yasoob': 2, ## 'Ali': 2, ## 'Arham': 1, ## 'Ahmed': 1 ## }) 我们也可以在利用它统计一个文件,例如: with open('filename', 'rb') as f: line_count = Counter(f) print(line_count) deque deque提供了一个双端队列,你可以从头/尾两端添加或删除元素。要想使用它,首先我们要从collections中导入deque模块: from collections import deque 现在,你可以创建一个deque对象。 d = deque() 它的用法就像python的list,并且提供了类似的方法,例如: d = deque() d.append('1') d.append('2') d.append('3') print(len(d)) ## 输出: 3 print(d[0]) ## 输出: '1' print(d[-1]) ## 输出: '3' 你可以从两端取出(pop)数据: d = deque(range(5)) print(len(d)) ## 输出: 5 d.popleft() ## 输出: 0 d.pop() ## 输出: 4 print(d) ## 输出: deque([1, 2, 3]) 我们也可以限制这个列表的大小,当超出你设定的限制时,数据会从对队列另一端被挤出去(pop)。 最好的解释是给出一个例子: d = deque(maxlen=30) 现在当你插入30条数据时,最左边一端的数据将从队列中删除。 你还可以从任一端扩展这个队列中的数据: d = deque([1,2,3,4,5]) d.extendleft([0]) d.extend([6,7,8]) print(d) ## 输出: deque([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]) namedtuple 您可能已经熟悉元组。 一个元组是一个不可变的列表,你可以存储一个数据的序列,它和命名元组(namedtuples)非常像,但有几个关键的不同。 主要相似点是都不像列表,你不能修改元组中的数据。为了获取元组中的数据,你需要使用整数作为索引: man = ('Ali', 30) print(man[0]) ## 输出: Ali 嗯,那namedtuples是什么呢?它把元组变成一个针对简单任务的容器。你不必使用整数索引来访问一个namedtuples的数据。你可以像字典(dict)一样访问namedtuples,但namedtuples是不可变的。 from collections import namedtuple Animal = namedtuple('Animal', 'name age type') perry = Animal(name="perry", age=31, type="cat") print(perry) ## 输出: Animal(name='perry', age=31, type='cat') print(perry.name) ## 输出: 'perry' 现在你可以看到,我们可以用名字来访问namedtuple中的数据。我们再继续分析它。一个命名元组(namedtuple)有两个必需的参数。它们是元组名称和字段名称。 在上面的例子中,我们的元组名称是Animal,字段名称是'name','age'和'type'。 namedtuple让你的元组变得自文档了。你只要看一眼就很容易理解代码是做什么的。 你也不必使用整数索引来访问一个命名元组,这让你的代码更易于维护。 而且,namedtuple的每个实例没有对象字典,所以它们很轻量,与普通的元组比,并不需要更多的内存。这使得它们比字典更快。 然而,要记住它是一个元组,属性值在namedtuple中是不可变的,所以下面的代码不能工作: from collections import namedtuple Animal = namedtuple('Animal', 'name age type') perry = Animal(name="perry", age=31, type="cat") perry.age = 42 ## 输出: ## Traceback (most recent call last): ## File "", line 1, in ## AttributeError: can't set attribute 你应该使用命名元组来让代码自文档,它们向后兼容于普通的元组,这意味着你可以既使用整数索引,也可以使用名称来访问namedtuple: from collections import namedtuple Animal = namedtuple('Animal', 'name age type') perry = Animal(name="perry", age=31, type="cat") print(perry[0]) ## 输出: perry 最后,你可以将一个命名元组转换为字典,方法如下: from collections import namedtuple Animal = namedtuple('Animal', 'name age type') perry = Animal(name="Perry", age=31, type="cat") print(perry._asdict()) ## 输出: OrderedDict([('name', 'Perry'), ('age', 31), ... enum.Enum (Python 3.4+) 另一个有用的容器是枚举对象,它属于enum模块,存在于Python 3.4以上版本中(同时作为一个独立的PyPI包enum34供老版本使用)。Enums(枚举类型)基本上是一种组织各种东西的方式。 让我们回顾一下上一个'Animal'命名元组的例子。 它有一个type字段,问题是,type是一个字符串。 那么问题来了,万一程序员输入了Cat,因为他按到了Shift键,或者输入了'CAT',甚至'kitten'? 枚举可以帮助我们避免这个问题,通过不使用字符串。考虑以下这个例子: from collections import namedtuple from enum import Enum class Species(Enum): cat = 1 dog = 2 horse = 3 aardvark = 4 butterfly = 5 owl = 6 platypus = 7 dragon = 8 unicorn = 9 # 依次类推 # 但我们并不想关心同一物种的年龄,所以我们可以使用一个别名 kitten = 1 # (译者注:幼小的猫咪) puppy = 2 # (译者注:幼小的狗狗) Animal = namedtuple('Animal', 'name age type') perry = Animal(name="Perry", age=31, type=Species.cat) drogon = Animal(name="Drogon", age=4, type=Species.dragon) tom = Animal(name="Tom", age=75, type=Species.cat) charlie = Animal(name="Charlie", age=2, type=Species.kitten) 现在,我们进行一些测试: >>> charlie.type == tom.type True >>> charlie.type <Species.cat: 1> 这样就没那么容易错误,我们必须更明确,而且我们应该只使用定义后的枚举类型。 有三种方法访问枚举数据,例如以下方法都可以获取到'cat'的值: Species(1) Species['cat'] Species.cat 这只是一个快速浏览collections模块的介绍,建议你阅读本文最后的官方文档。

montos 2020-04-16 20:23:11 0 浏览量 回答数 0

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Python 的 Decorator在使用上和Java/C#的Annotation很相似,就是在方法名前面加一个@XXX注解来为这个方法装饰一些东西。但是,Java/C#的Annotation也很让人望而却步,太TMD的复杂了,你要玩它,你需要了解一堆Annotation的类库文档,让人感觉就是在学另外一门语言。 而Python使用了一种相对于Decorator Pattern和Annotation来说非常优雅的方法,这种方法不需要你去掌握什么复杂的OO模型或是Annotation的各种类库规定,完全就是语言层面的玩法:一种函数式编程的技巧。如果你看过本站的《函数式编程》,你一定会为函数式编程的那种“描述你想干什么,而不是描述你要怎么去实现”的编程方式感到畅快。(如果你不了解函数式编程,那在读本文之前,还请你移步去看看《函数式编程》) 好了,我们先来点感性认识,看一个Python修饰器的Hello World的代码。 Hello World 下面是代码:文件名:hello.py def hello(fn): def wrapper(): print "hello, %s" % fn.__name__ fn() print "goodby, %s" % fn.__name__ return wrapper @hellodef foo(): print "i am foo" foo() 当你运行代码,你会看到如下输出: [chenaho@chenhao-air]$ python hello.pyhello, fooi am foogoodby, foo 你可以看到如下的东西: 1)函数foo前面有个@hello的“注解”,hello就是我们前面定义的函数hello 2)在hello函数中,其需要一个fn的参数(这就用来做回调的函数) 3)hello函数中返回了一个inner函数wrapper,这个wrapper函数回调了传进来的fn,并在回调前后加了两条语句。 Decorator 的本质 对于Python的这个@注解语法糖- Syntactic Sugar 来说,当你在用某个@decorator来修饰某个函数func时,如下所示: @decoratordef func(): pass 其解释器会解释成下面这样的语句: func = decorator(func) 尼玛,这不就是把一个函数当参数传到另一个函数中,然后再回调吗?是的,但是,我们需要注意,那里还有一个赋值语句,把decorator这个函数的返回值赋值回了原来的func。 根据《函数式编程》中的first class functions中的定义的,你可以把函数当成变量来使用,所以,decorator必需得返回了一个函数出来给func,这就是所谓的higher order function 高阶函数,不然,后面当func()调用的时候就会出错。 就我们上面那个hello.py里的例子来说, @hellodef foo(): print "i am foo" 被解释成了: foo = hello(foo) 是的,这是一条语句,而且还被执行了。你如果不信的话,你可以写这样的程序来试试看: def fuck(fn): print "fuck %s!" % fn.__name__[::-1].upper() @fuckdef wfg(): pass 没了,就上面这段代码,没有调用wfg()的语句,你会发现, fuck函数被调用了,而且还很NB地输出了我们每个人的心声! 再回到我们hello.py的那个例子,我们可以看到,hello(foo)返回了wrapper()函数,所以,foo其实变成了wrapper的一个变量,而后面的foo()执行其实变成了wrapper()。 知道这点本质,当你看到有多个decorator或是带参数的decorator,你也就不会害怕了。 比如:多个decorator @decorator_one@decorator_twodef func(): pass 相当于: func = decorator_one(decorator_two(func)) 比如:带参数的decorator: @decorator(arg1, arg2)def func(): pass 相当于: func = decorator(arg1,arg2)(func) 这意味着decorator(arg1, arg2)这个函数需要返回一个“真正的decorator”。 带参数及多个Decrorator 我们来看一个有点意义的例子:html.py def makeHtmlTag(tag, args, *kwds): def real_decorator(fn): css_class = " class='{0}'".format(kwds["css_class"]) if "css_class" in kwds else "" def wrapped(*args, **kwds): return "<"+tag+css_class+">" + fn(*args, **kwds) + "</"+tag+">" return wrapped return real_decorator @makeHtmlTag(tag="b", css_class="bold_css")@makeHtmlTag(tag="i", css_class="italic_css")def hello(): return "hello world" print hello() 输出: hello world 在上面这个例子中,我们可以看到:makeHtmlTag有两个参数。所以,为了让 hello = makeHtmlTag(arg1, arg2)(hello) 成功,makeHtmlTag 必需返回一个decorator(这就是为什么我们在makeHtmlTag中加入了real_decorator()的原因),这样一来,我们就可以进入到 decorator 的逻辑中去了—— decorator得返回一个wrapper,wrapper里回调hello。看似那个makeHtmlTag() 写得层层叠叠,但是,已经了解了本质的我们觉得写得很自然。 你看,Python的Decorator就是这么简单,没有什么复杂的东西,你也不需要了解过多的东西,使用起来就是那么自然、体贴、干爽、透气,独有的速效凹道和完美的吸收轨迹,让你再也不用为每个月的那几天感到焦虑和不安,再加上贴心的护翼设计,量多也不用当心。对不起,我调皮了。 什么,你觉得上面那个带参数的Decorator的函数嵌套太多了,你受不了。好吧,没事,我们看看下面的方法。 class式的 Decorator 首先,先得说一下,decorator的class方式,还是看个示例: class myDecorator(object): def __init__(self, fn): print "inside myDecorator.__init__()" self.fn = fn def __call__(self): self.fn() print "inside myDecorator.__call__()" @myDecoratordef aFunction(): print "inside aFunction()" print "Finished decorating aFunction()" aFunction() 输出: inside myDecorator.__init__() Finished decorating aFunction() inside aFunction() inside myDecorator.__call__() 上面这个示例展示了,用类的方式声明一个decorator。我们可以看到这个类中有两个成员:1)一个是__init__(),这个方法是在我们给某个函数decorator时被调用,所以,需要有一个fn的参数,也就是被decorator的函数。2)一个是__call__(),这个方法是在我们调用被decorator函数时被调用的。上面输出可以看到整个程序的执行顺序。 这看上去要比“函数式”的方式更易读一些。 下面,我们来看看用类的方式来重写上面的html.py的代码:html.py class makeHtmlTagClass(object): def __init__(self, tag, css_class=""): self._tag = tag self._css_class = " class='{0}'".format(css_class) if css_class !="" else "" def __call__(self, fn): def wrapped(*args, **kwargs): return "<" + self._tag + self._css_class+">" + fn(*args, **kwargs) + "</" + self._tag + ">" return wrapped @makeHtmlTagClass(tag="b", css_class="bold_css")@makeHtmlTagClass(tag="i", css_class="italic_css")def hello(name): return "Hello, {}".format(name) print hello("Hao Chen") 上面这段代码中,我们需要注意这几点:1)如果decorator有参数的话,__init__() 成员就不能传入fn了,而fn是在__call__的时候传入的。2)这段代码还展示了 wrapped(args, *kwargs) 这种方式来传递被decorator函数的参数。(其中:args是一个参数列表,kwargs是参数dict,具体的细节,请参考Python的文档或是StackOverflow的这个问题,这里就不展开了) 用Decorator设置函数的调用参数 你有三种方法可以干这个事: 第一种,通过 **kwargs,这种方法decorator会在kwargs中注入参数。 def decorate_A(function): def wrap_function(*args, **kwargs): kwargs['str'] = 'Hello!' return function(*args, **kwargs) return wrap_function @decorate_Adef print_message_A(args, *kwargs): print(kwargs['str']) print_message_A() 第二种,约定好参数,直接修改参数 def decorate_B(function): def wrap_function(*args, **kwargs): str = 'Hello!' return function(str, *args, **kwargs) return wrap_function @decorate_Bdef print_message_B(str, args, *kwargs): print(str) print_message_B() 第三种,通过 *args 注入 def decorate_C(function): def wrap_function(*args, **kwargs): str = 'Hello!' #args.insert(1, str) args = args +(str,) return function(*args, **kwargs) return wrap_function class Printer: @decorate_C def print_message(self, str, *args, **kwargs): print(str) p = Printer()p.print_message() Decorator的副作用 到这里,我相信你应该了解了整个Python的decorator的原理了。 相信你也会发现,被decorator的函数其实已经是另外一个函数了,对于最前面那个hello.py的例子来说,如果你查询一下foo.__name__的话,你会发现其输出的是“wrapper”,而不是我们期望的“foo”,这会给我们的程序埋一些坑。所以,Python的functool包中提供了一个叫wrap的decorator来消除这样的副作用。下面是我们新版本的hello.py。文件名:hello.py from functools import wrapsdef hello(fn): @wraps(fn) def wrapper(): print "hello, %s" % fn.__name__ fn() print "goodby, %s" % fn.__name__ return wrapper @hellodef foo(): '''foo help doc''' print "i am foo" pass foo()print foo.__name__ #输出 fooprint foo.__doc__ #输出 foo help doc 当然,即使是你用了functools的wraps,也不能完全消除这样的副作用。 来看下面这个示例: from inspect import getmembers, getargspecfrom functools import wraps def wraps_decorator(f): @wraps(f) def wraps_wrapper(*args, **kwargs): return f(*args, **kwargs) return wraps_wrapper class SomeClass(object): @wraps_decorator def method(self, x, y): pass obj = SomeClass()for name, func in getmembers(obj, predicate=inspect.ismethod): print "Member Name: %s" % name print "Func Name: %s" % func.func_name print "Args: %s" % getargspec(func)[0] 输出: Member Name: method Func Name: method Args: [] 你会发现,即使是你你用了functools的wraps,你在用getargspec时,参数也不见了。 要修正这一问,我们还得用Python的反射来解决,下面是相关的代码: def get_true_argspec(method): argspec = inspect.getargspec(method) args = argspec[0] if args and args[0] == 'self': return argspec if hasattr(method, '__func__'): method = method.__func__ if not hasattr(method, 'func_closure') or method.func_closure is None: raise Exception("No closure for method.") method = method.func_closure[0].cell_contents return get_true_argspec(method) 当然,我相信大多数人的程序都不会去getargspec。所以,用functools的wraps应该够用了。 一些decorator的示例 好了,现在我们来看一下各种decorator的例子: 给函数调用做缓存 这个例实在是太经典了,整个网上都用这个例子做decorator的经典范例,因为太经典了,所以,我这篇文章也不能免俗。 from functools import wrapsdef memo(fn): cache = {} miss = object() @wraps(fn) def wrapper(*args): result = cache.get(args, miss) if result is miss: result = fn(*args) cache[args] = result return result return wrapper @memodef fib(n): if n < 2: return n return fib(n - 1) + fib(n - 2) 上面这个例子中,是一个斐波拉契数例的递归算法。我们知道,这个递归是相当没有效率的,因为会重复调用。比如:我们要计算fib(5),于是其分解成fib(4) + fib(3),而fib(4)分解成fib(3)+fib(2),fib(3)又分解成fib(2)+fib(1)…… 你可看到,基本上来说,fib(3), fib(2), fib(1)在整个递归过程中被调用了两次。 而我们用decorator,在调用函数前查询一下缓存,如果没有才调用了,有了就从缓存中返回值。一下子,这个递归从二叉树式的递归成了线性的递归。 Profiler的例子 这个例子没什么高深的,就是实用一些。 import cProfile, pstats, StringIO def profiler(func): def wrapper(*args, **kwargs): datafn = func.__name__ + ".profile" # Name the data file prof = cProfile.Profile() retval = prof.runcall(func, *args, **kwargs) #prof.dump_stats(datafn) s = StringIO.StringIO() sortby = 'cumulative' ps = pstats.Stats(prof, stream=s).sort_stats(sortby) ps.print_stats() print s.getvalue() return retval return wrapper 注册回调函数 下面这个示例展示了通过URL的路由来调用相关注册的函数示例: class MyApp(): def __init__(self): self.func_map = {} def register(self, name): def func_wrapper(func): self.func_map[name] = func return func return func_wrapper def call_method(self, name=None): func = self.func_map.get(name, None) if func is None: raise Exception("No function registered against - " + str(name)) return func() app = MyApp() @app.register('/')def main_page_func(): return "This is the main page." @app.register('/next_page')def next_page_func(): return "This is the next page." print app.call_method('/')print app.call_method('/next_page') 注意:1)上面这个示例中,用类的实例来做decorator。2)decorator类中没有__call__(),但是wrapper返回了原函数。所以,原函数没有发生任何变化。 给函数打日志 下面这个示例演示了一个logger的decorator,这个decorator输出了函数名,参数,返回值,和运行时间。 from functools import wrapsdef logger(fn): @wraps(fn) def wrapper(*args, **kwargs): ts = time.time() result = fn(*args, **kwargs) te = time.time() print "function = {0}".format(fn.__name__) print " arguments = {0} {1}".format(args, kwargs) print " return = {0}".format(result) print " time = %.6f sec" % (te-ts) return result return wrapper @loggerdef multipy(x, y): return x * y @loggerdef sum_num(n): s = 0 for i in xrange(n+1): s += i return s print multipy(2, 10)print sum_num(100)print sum_num(10000000) 上面那个打日志还是有点粗糙,让我们看一个更好一点的(带log level参数的): import inspectdef get_line_number(): return inspect.currentframe().f_back.f_back.f_lineno def logger(loglevel): def log_decorator(fn): @wraps(fn) def wrapper(*args, **kwargs): ts = time.time() result = fn(*args, **kwargs) te = time.time() print "function = " + fn.__name__, print " arguments = {0} {1}".format(args, kwargs) print " return = {0}".format(result) print " time = %.6f sec" % (te-ts) if (loglevel == 'debug'): print " called_from_line : " + str(get_line_number()) return result return wrapper return log_decorator 但是,上面这个带log level参数的有两具不好的地方,1) loglevel不是debug的时候,还是要计算函数调用的时间。2) 不同level的要写在一起,不易读。 我们再接着改进: import inspect def advance_logger(loglevel): def get_line_number(): return inspect.currentframe().f_back.f_back.f_lineno def _basic_log(fn, result, *args, **kwargs): print "function = " + fn.__name__, print " arguments = {0} {1}".format(args, kwargs) print " return = {0}".format(result) def info_log_decorator(fn): @wraps(fn) def wrapper(*args, **kwargs): result = fn(*args, **kwargs) _basic_log(fn, result, args, kwargs) return wrapper def debug_log_decorator(fn): @wraps(fn) def wrapper(*args, **kwargs): ts = time.time() result = fn(*args, **kwargs) te = time.time() _basic_log(fn, result, args, kwargs) print " time = %.6f sec" % (te-ts) print " called_from_line : " + str(get_line_number()) return wrapper if loglevel is "debug": return debug_log_decorator else: return info_log_decorator 你可以看到两点,1)我们分了两个log level,一个是info的,一个是debug的,然后我们在外尾根据不同的参数返回不同的decorator。2)我们把info和debug中的相同的代码抽到了一个叫_basic_log的函数里,DRY原则。 一个MySQL的Decorator 下面这个decorator是我在工作中用到的代码,我简化了一下,把DB连接池的代码去掉了,这样能简单点,方便阅读。 import umysqlfrom functools import wraps class Configuraion: def __init__(self, env): if env == "Prod": self.host = "coolshell.cn" self.port = 3306 self.db = "coolshell" self.user = "coolshell" self.passwd = "fuckgfw" elif env == "Test": self.host = 'localhost' self.port = 3300 self.user = 'coolshell' self.db = 'coolshell' self.passwd = 'fuckgfw' def mysql(sql): _conf = Configuraion(env="Prod") def on_sql_error(err): print err sys.exit(-1) def handle_sql_result(rs): if rs.rows > 0: fieldnames = [f[0] for f in rs.fields] return [dict(zip(fieldnames, r)) for r in rs.rows] else: return [] def decorator(fn): @wraps(fn) def wrapper(*args, **kwargs): mysqlconn = umysql.Connection() mysqlconn.settimeout(5) mysqlconn.connect(_conf.host, _conf.port, _conf.user, _conf.passwd, _conf.db, True, 'utf8') try: rs = mysqlconn.query(sql, {}) except umysql.Error as e: on_sql_error(e) data = handle_sql_result(rs) kwargs["data"] = data result = fn(*args, **kwargs) mysqlconn.close() return result return wrapper return decorator @mysql(sql = "select * from coolshell" )def get_coolshell(data): ... ... ... .. 线程异步 下面量个非常简单的异步执行的decorator,注意,异步处理并不简单,下面只是一个示例。 from threading import Threadfrom functools import wraps def async(func): @wraps(func) def async_func(*args, **kwargs): func_hl = Thread(target = func, args = args, kwargs = kwargs) func_hl.start() return func_hl return async_func if name == '__main__': from time import sleep @async def print_somedata(): print 'starting print_somedata' sleep(2) print 'print_somedata: 2 sec passed' sleep(2) print 'print_somedata: 2 sec passed' sleep(2) print 'finished print_somedata' def main(): print_somedata() print 'back in main' print_somedata() print 'back in main' main() 其它 关于更多的示例,你可以参看: Python Decorator Library来源:网络

51干警网 2019-12-02 01:10:47 0 浏览量 回答数 0

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redis 是一个高性能的key-value数据库。 redis的出现,很大程度补偿了memcached这类keyvalue存储的不足,在部 分场合可以对关系数据库起到很好的补充作用。它提供了Python,Ruby,Erlang,PHP客户端,使用很方便。问题是这个项目还很新,可能还不足够稳定, redis 是一个高性能的key-value数据库。 redis的出现,很大程度补偿了memcached这类keyvalue存储的不足,在部 分场合可以对关系数据库起到很好的补充作用。它提供了Python,Ruby,Erlang,PHP客户端,使用很方便。问题是这个项目还很新,可能还不足够稳定,而且没有在实际的一些大型系统应用的实例。此外,缺乏mc中批量get也是比较大的问题,始终批量获取跟多次获取的网络开销是不一样的。 性能测试结果: SET操作每秒钟 110000 次,GET操作每秒钟 81000 次,服务器配置如下: Linux 2.6, Xeon X3320 2.5Ghz. stackoverflow 网站使用 Redis 做为缓存服务器。 安装过程: Redis是一种高级key-value数据库。它跟memcached类似,不过数据可以持久化,而且支持的数据类型很丰富。有字符串,链表,集 合和有序集合。支持在服务器端计算集合的并,交和补集(difference)等,还支持多种排序功能。所以Redis也可以被看成是一个数据结构服务 器。 Redis的所有数据都是保存在内存中,然后不定期的通过异步方式保存到磁盘上(这称为“半持久化模式”);也可以把每一次数据变化都写入到一个append only file(aof)里面(这称为“全持久化模式”)。 一、下载最新版 wget http://redis.googlecode.com/files/redis-2.0.0-rc4.tar.gz 二、解压缩 tar redis-2.0.0-rc4.tar.gz 三、安装C/C++的编译组件(非必须) apt-get install build-essential 四、编译 cd redis-2.0.0-rc4 make make命令执行完成后,会在当前目录下生成本个可执行文件,分别是redis-server、redis-cli、redis-benchmark、redis-stat,它们的作用如下: redis-server:Redis服务器的daemon启动程序 redis-cli:Redis命令行操作工具。当然,你也可以用telnet根据其纯文本协议来操作 redis-benchmark:Redis性能测试工具,测试Redis在你的系统及你的配置下的读写性能 redis-stat:Redis状态检测工具,可以检测Redis当前状态参数及延迟状况 在后面会有这几个命令的说明,当然是从网上抄的。。。 五、修改配置文件 /etc/sysctl.conf 添加 vm.overcommit_memory=1 刷新配置使之生效 sysctl vm.overcommit_memory=1 补充介绍: **如果内存情况比较紧张的话,需要设定内核参数: echo 1 > /proc/sys/vm/overcommit_memory 内核参数说明如下: overcommit_memory文件指定了内核针对内存分配的策略,其值可以是0、1、2。 0, 表示内核将检查是否有足够的可用内存供应用进程使用;如果有足够的可用内存,内存申请允许;否则,内存申请失败,并把错误返回给应用进程。 1, 表示内核允许分配所有的物理内存,而不管当前的内存状态如何。 2, 表示内核允许分配超过所有物理内存和交换空间总和的内存 **编辑redis.conf配置文件(/etc/redis.conf),按需求做出适当调整,比如: daemonize yes #转为守护进程,否则启动时会每隔5秒输出一行监控信息 save 60 1000 #减小改变次数,其实这个可以根据情况进行指定 maxmemory 256000000 #分配256M内存 在我们成功安装Redis后,我们直接执行redis-server即可运行Redis,此时它是按照默认配置来运行的(默认配置甚至不是后台运 行)。我们希望Redis按我们的要求运行,则我们需要修改配置文件,Redis的配置文件就是我们上面第二个cp操作的redis.conf文件,目前 它被我们拷贝到了/usr/local/redis/etc/目录下。修改它就可以配置我们的server了。如何修改?下面是redis.conf的主 要配置参数的意义: daemonize:是否以后台daemon方式运行 pidfile:pid文件位置 port:监听的端口号 timeout:请求超时时间 loglevel:log信息级别 logfile:log文件位置 databases:开启数据库的数量 save * :保存快照的频率,第一个表示多长时间,第三个*表示执行多少次写操作。在一定时间内执行一定数量的写操作时,自动保存快照。可设置多个条件。 rdbcompression:是否使用压缩 dbfilename:数据快照文件名(只是文件名,不包括目录) dir:数据快照的保存目录(这个是目录) appendonly:是否开启appendonlylog,开启的话每次写操作会记一条log,这会提高数据抗风险能力,但影响效率。 appendfsync:appendonlylog如何同步到磁盘(三个选项,分别是每次写都强制调用fsync、每秒启用一次fsync、不调用fsync等待系统自己同步) 下面是一个略做修改后的配置文件内容: daemonize yes pidfile /usr/local/redis/var/redis.pid port 6379 timeout 300 loglevel debug logfile /usr/local/redis/var/redis.log databases 16 save 900 1 save 300 10 save 60 10000 rdbcompression yes dbfilename dump.rdb dir /usr/local/redis/var/ appendonly no appendfsync always glueoutputbuf yes shareobjects no shareobjectspoolsize 1024 将上面内容写为redis.conf并保存到/usr/local/redis/etc/目录下 然后在命令行执行: 1 /usr/local/redis/bin/redis-server /usr/local/redis/etc/redis.conf 即可在后台启动redis服务,这时你通过 1 telnet 127.0.0.1 6379 即可连接到你的redis服务。 六、启动服务并验证 启动服务器 ./redis-server 或 $redis-server /etc/redis.conf 查看是否成功启动 $ ps -ef | grep redis 或 ./redis-cli ping PONG 七、启动命令行客户端赋值取值 redis-cli set mykey somevalue ./redis-cli get mykey 八、关闭服务 $ redis-cli shutdown #关闭指定端口的redis-server $redis-cli -p 6380 shutdown 九、客户端也可以使用telnet形式连接。 [root@dbcache conf]# telnet 127.0.0.1 6379 Trying 127.0.0.1... Connected to dbcache (127.0.0.1). Escape character is '^]'. set foo 3 bar +OK get foo $3 bar ^] telnet> quit Connection closed. 答案来源于网络

养狐狸的猫 2019-12-02 02:17:01 0 浏览量 回答数 0

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redis 是一个高性能的key-value数据库。 redis的出现,很大程度补偿了memcached这类keyvalue存储的不足,在部 分场合可以对关系数据库起到很好的补充作用。它提供了Python,Ruby,Erlang,PHP客户端,使用很方便。问题是这个项目还很新,可能还不足够稳定, redis 是一个高性能的key-value数据库。 redis的出现,很大程度补偿了memcached这类keyvalue存储的不足,在部 分场合可以对关系数据库起到很好的补充作用。它提供了Python,Ruby,Erlang,PHP客户端,使用很方便。问题是这个项目还很新,可能还不足够稳定,而且没有在实际的一些大型系统应用的实例。此外,缺乏mc中批量get也是比较大的问题,始终批量获取跟多次获取的网络开销是不一样的。 性能测试结果: SET操作每秒钟 110000 次,GET操作每秒钟 81000 次,服务器配置如下: Linux 2.6, Xeon X3320 2.5Ghz. stackoverflow 网站使用 Redis 做为缓存服务器。 安装过程: Redis是一种高级key-value数据库。它跟memcached类似,不过数据可以持久化,而且支持的数据类型很丰富。有字符串,链表,集 合和有序集合。支持在服务器端计算集合的并,交和补集(difference)等,还支持多种排序功能。所以Redis也可以被看成是一个数据结构服务 器。 Redis的所有数据都是保存在内存中,然后不定期的通过异步方式保存到磁盘上(这称为“半持久化模式”);也可以把每一次数据变化都写入到一个append only file(aof)里面(这称为“全持久化模式”)。 一、下载最新版 wget http://redis.googlecode.com/files/redis-2.0.0-rc4.tar.gz 二、解压缩 tar redis-2.0.0-rc4.tar.gz 三、安装C/C++的编译组件(非必须) apt-get install build-essential 四、编译 cd redis-2.0.0-rc4 make make命令执行完成后,会在当前目录下生成本个可执行文件,分别是redis-server、redis-cli、redis-benchmark、redis-stat,它们的作用如下: redis-server:Redis服务器的daemon启动程序 redis-cli:Redis命令行操作工具。当然,你也可以用telnet根据其纯文本协议来操作 redis-benchmark:Redis性能测试工具,测试Redis在你的系统及你的配置下的读写性能 redis-stat:Redis状态检测工具,可以检测Redis当前状态参数及延迟状况 在后面会有这几个命令的说明,当然是从网上抄的。。。 五、修改配置文件 /etc/sysctl.conf 添加 vm.overcommit_memory=1 刷新配置使之生效 sysctl vm.overcommit_memory=1 补充介绍: **如果内存情况比较紧张的话,需要设定内核参数: echo 1 > /proc/sys/vm/overcommit_memory 内核参数说明如下: overcommit_memory文件指定了内核针对内存分配的策略,其值可以是0、1、2。 0, 表示内核将检查是否有足够的可用内存供应用进程使用;如果有足够的可用内存,内存申请允许;否则,内存申请失败,并把错误返回给应用进程。 1, 表示内核允许分配所有的物理内存,而不管当前的内存状态如何。 2, 表示内核允许分配超过所有物理内存和交换空间总和的内存 **编辑redis.conf配置文件(/etc/redis.conf),按需求做出适当调整,比如: daemonize yes #转为守护进程,否则启动时会每隔5秒输出一行监控信息 save 60 1000 #减小改变次数,其实这个可以根据情况进行指定 maxmemory 256000000 #分配256M内存 在我们成功安装Redis后,我们直接执行redis-server即可运行Redis,此时它是按照默认配置来运行的(默认配置甚至不是后台运 行)。我们希望Redis按我们的要求运行,则我们需要修改配置文件,Redis的配置文件就是我们上面第二个cp操作的redis.conf文件,目前 它被我们拷贝到了/usr/local/redis/etc/目录下。修改它就可以配置我们的server了。如何修改?下面是redis.conf的主 要配置参数的意义: daemonize:是否以后台daemon方式运行 pidfile:pid文件位置 port:监听的端口号 timeout:请求超时时间 loglevel:log信息级别 logfile:log文件位置 databases:开启数据库的数量 save * *:保存快照的频率,第一个*表示多长时间,第三个*表示执行多少次写操作。在一定时间内执行一定数量的写操作时,自动保存快照。可设置多个条件。 rdbcompression:是否使用压缩 dbfilename:数据快照文件名(只是文件名,不包括目录) dir:数据快照的保存目录(这个是目录) appendonly:是否开启appendonlylog,开启的话每次写操作会记一条log,这会提高数据抗风险能力,但影响效率。 appendfsync:appendonlylog如何同步到磁盘(三个选项,分别是每次写都强制调用fsync、每秒启用一次fsync、不调用fsync等待系统自己同步) 下面是一个略做修改后的配置文件内容: daemonize yes pidfile /usr/local/redis/var/redis.pid port 6379 timeout 300 loglevel debug logfile /usr/local/redis/var/redis.log databases 16 save 900 1 save 300 10 save 60 10000 rdbcompression yes dbfilename dump.rdb dir /usr/local/redis/var/ appendonly no appendfsync always glueoutputbuf yes shareobjects no shareobjectspoolsize 1024 将上面内容写为redis.conf并保存到/usr/local/redis/etc/目录下 然后在命令行执行: 1 /usr/local/redis/bin/redis-server /usr/local/redis/etc/redis.conf 即可在后台启动redis服务,这时你通过 1 telnet 127.0.0.1 6379 即可连接到你的redis服务。 六、启动服务并验证 启动服务器 ./redis-server 或 $redis-server /etc/redis.conf 查看是否成功启动 $ ps -ef | grep redis 或 ./redis-cli ping PONG 七、启动命令行客户端赋值取值 redis-cli set mykey somevalue ./redis-cli get mykey 八、关闭服务 $ redis-cli shutdown #关闭指定端口的redis-server $redis-cli -p 6380 shutdown 九、客户端也可以使用telnet形式连接。 [root@dbcache conf]# telnet 127.0.0.1 6379 Trying 127.0.0.1... Connected to dbcache (127.0.0.1). Escape character is '^]'. set foo 3 bar +OK get foo $3 bar ^] telnet> quit Connection closed. “答案来源于网络,供您参考” 希望以上信息可以帮到您!

牧明 2019-12-02 02:15:43 0 浏览量 回答数 0

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各语言普通公钥方式sdk内签名生成sign值及各语言回调数据验签示例代码. 开放平台SDK封装了同步返回响应参数的验签方法,只需在创建DefaultAlipayClient对象进行初始化,设置请求网关(gateway),应用id(app_id),应用私钥(private_key),编码格式(charset),支付宝公钥(alipay_public_key),签名类型(sign_type)即可,同步返回响应参数报文时会自动进行验签。 注:本文示例代码仅供测试参考 java语言: 签名方法: //请求的待签名字符串(已升序排序处理) String content = "app_id=201****222&biz_content={"out_trade_no":"20190401144352106451724","total_amount":"0.01","subject":"土豪机","timeout_express":"10m","qr_code_timeout_express":"2m","store_id":"HK001"}&charset=UTF-8&format=json&method=alipay.trade.precreate&notify_url=http://notify.dengw.online/do/6e5e3bd0-c2c5-4565-bcfd-bf57ea822672&sign_type=RSA2&timestamp=2019-04-01 14:43:53&version=1.0"; //私钥 String privateKey=""; //编码格式 String charset="utf-8"; //签名方式 String sign_type="RSA2"; //签名方法 String sign=AlipaySignature.rsaSign(content, privateKey, charset,sign_type); System.out.println("sign:"+ sign); 验签方法: 异步同步通知数据验签: //回调的待验签字符串 String resultInfo = "buyer_id=20842&total_amount=0.01&body=试™_no=20190329941025940236&notify_time=2019-03-29 19:42:04&subject=**电脑网站支付&sign_type=RSA2&charset=UTF-8&auth_app_id=201222&notify_type=trade_status_sync&invoice_amount=0.01&out_trade_no=20190329ygyg45484544100003™_status=TRADE_SUCCESS&gmt_payment=2019-03-29 19:42:03&version=1.0&point_amount=0.00&sign=LDDUIGQmc+1qNtk3oyoAKVeMUKTngdX3ZjVeZOK0EjiPDJ/+Nk+0WSqcE6J7/5xb96Z/vP0yY3pVhZUiFVJ1G45/ys/HAleHh+EERZ1lkCkule1sSyaGFTKQGKx4uHpTyqIgRB1bouf19RPbSx1EkA0VkCarSy9G/OEG5Qmg8UdL2dRulMhlbOHS7tdMJJycDA8vOspOUMeQmk/H6IK9R2Kou5hN2T3KR1GWLYFK+z1jeZhQB3q52lZynO0OFjSzU4aQUBMW5QskQppBYd/ghtY/2YP+2H6YVGNgVmaheZMQ3PVTBALEV+8rZa91salH9DkKN2UCYGvNSNDT1VGCTQ==&gmt_create=2019-03-29 19:42:00&buyer_pay_amount=0.01&receipt_amount=0.01&fund_bill_list=[{"amount":"0.01","fundChannel":"PCREDIT"}]&seller_id=208***5&app_id=2014100*22&notify_id=201903290022219420408"; //编码格式 String charset="utf-8"; //支付宝公钥 String publicKey=""; //签名方式 String sign_type="RSA2"; //对待签名字符串数据通过&进行拆分 String [] temp = resultInfo.split("&"); LinkedHashMap<String, String> map = new LinkedHashMap<String, String>(); //把拆分数据放在map集合内 for (int i = 0; i < temp.length; i++) { String[] arr = temp[i].split("=", 2); //通过"="号分割成2个数据 String[] tempAagin = new String[arr.length]; //再开辟一个数组用来接收分割后的数据 for (int j = 0; j < arr.length; j++) { tempAagin[j] = arr[j]; } map.put(tempAagin[0], tempAagin[1]); } System.out.println(map); //验签方法 boolean signVerified = AlipaySignature.rsaCheckV1(map,publicKey,charset,sign_type); if(signVerified){ // TODO 验签成功后 System.out.println("success"); }else{ System.out.println("fail"); } 生活号响应返回的数据验签: //回调的待验签字符串 String resultInfo = "biz_content= &sign=PuVStqgcU6cQw1bNx09+Dd7/5UkWXTuOKYvRKQSUSYnjR/fU2xYbat1x2bhHb2qScTxH71toVHaQq/he6FJQskTAaSrnFg+Du/WMz62UpalHA62iVQFlsr2j9mmPtOZoTqzG1debdnxOiN8O2joz/iHXluzfIPay+92I4XKALG8kCyn6Smpu40BNzJxmFqkzc4VmBONNesRS9FnN5C/X34J8D4Eo98sbD7BrUTege5Z2FOujma26MyT4o3A2zPGpP3f8KZXxwF7Xl4frV5IuDm6OHUnnhOfzn3cW+eA4Q6Jm0CA19Ez/ejub2lMGpw7GOPGIFae74AKRvdQDnD9hQQ==&sign_type=RSA2&service=alipay.service.check&charset=GBK"; //编码格式,生活号默认接收的数据都是gbk格式的 String charset="GBK"; //支付宝公钥 String publicKey=""; //签名方式 String sign_type="RSA2"; //对待签名字符串数据通过&进行拆分 String [] temp = resultInfo.split("&"); LinkedHashMap<String, String> map = new LinkedHashMap<String, String>(); //把拆分数据放在map集合内 for (int i = 0; i < temp.length; i++) { String[] arr = temp[i].split("=", 2); //通过"="号分割成2个数据 String[] tempAagin = new String[arr.length]; //再开辟一个数组用来接收分割后的数据 for (int j = 0; j < arr.length; j++) { tempAagin[j] = arr[j]; } map.put(tempAagin[0], tempAagin[1]); } System.out.println(map); //验签方法 boolean signVerified = AlipaySignature.rsaCheckV2(map,publicKey,charset,sign_type); if(signVerified){ // TODO 验签成功后 System.out.println("success"); }else{ System.out.println("fail"); } 同步响应数据验签: //响应的待验签字符串 String resultInfo = "{"code":"10000","msg":"Success","app_id":"2014115","auth_app_id":"2014175","charset":"utf-8","timestamp":"2019-04-01 14:33:01","out_trade_no":"0401022927-9449","total_amount":"0.01","trade_no":"2019040122751034473539","seller_id":"20856*5"}"; //响应数据返回的sign值 String sign=""; //编码格式 String charset="utf-8"; //支付宝公钥 String publicKey=""; //签名方式 String sign_type="RSA2"; //验签方法 boolean signVerified= AlipaySignature.rsaCheck(resultInfo, sign, publicKey, charset, sign_type); if(signVerified){ // TODO 验签成功后 System.out.println("success"); }else{ System.out.println("fail"); } php语言: 签名方法: $aop = new AopClient(); //私钥 $privatekey=""; //签名方式 $signType="RSA2"; //待签名字符串 $data="app_id=201410***2&biz_content={"out_trade_no":"20190401144352106451724","total_amount":"0.01","subject":"土豪机","timeout_express":"10m","qr_code_timeout_express":"2m","store_id":"HK001"}&charset=UTF-8&format=json&method=alipay.trade.precreate&notify_url=http://notify.dengw.online/do/***&sign_type=RSA2&timestamp=2019-04-01 14:43:53&version=1.0"; //sdk内封装的签名方法 $sign=$aop->alonersaSign($data,$privatekey,$signType,false); echo "sign:".$sign; 验签方法: 异步同步通知数据验签方法: $aop = new AopClient (); //支付宝公钥赋值 $aop->alipayrsaPublicKey=""; //待签名字符串 $_POST="buyer_id=2088042&total_amount=0.01&body=煜雨电脑网站测试™_no=2019032922001481941025940236&notify_time=2019-03-29 19:42:04&subject=煜雨测试电脑网站支付&sign_type=RSA2&charset=UTF-8&auth_app_id=20122&notify_type=trade_status_sync&invoice_amount=0.01&out_trade_no=20190329ygyg45484544100003™_status=TRADE_SUCCESS&gmt_payment=2019-03-29 19:42:03&version=1.0&point_amount=0.00&sign=LDDUIGQmc+1qNtk3oyoAKVeMUKTngdX3ZjVeZOK0EjiPDJ/+Nk+0WSqcE6J7/5xb96Z/vP0yY3pVhZUiFVJ1G45/ys/HAleHh+EERZ1lkCkule1sSyaGFTKQGKx4uHpTyqIgRB1bouf19RPbSx1EkA0VkCarSy9G/OEG5Qmg8UdL2dRulMhlbOHS7tdMJJycDA8vOspOUMeQmk/H6IK9R2Kou5hN2T3KR1GWLYFK+z1jeZhQB3q52lZynO0OFjSzU4aQUBMW5QskQppBYd/ghtY/2YP+2H6YVGNgVmaheZMQ3PVTBALEV+8rZa91salH9DkKN2UCYGvNSNDT1VGCTQ==&gmt_create=2019-03-29 19:42:00&buyer_pay_amount=0.01&receipt_amount=0.01&fund_bill_list=[{"amount":"0.01","fundChannel":"PCREDIT"}]&seller_id=2088500**&app_id=20141***2&notify_id=2019032900222194204081941005192208"; //签名方式 $sign_type="RSA2"; //把字符串通过&符号拆分成数组 $data = explode('&', $_POST); $params = array(); //遍历数组 foreach ($data as $param) { $item = explode('=', $param,"2"); $params[$item[0]] = $item[1]; } //输出拆分后的数据 //print_r($params); //验签代码 $flag = $aop->rsaCheckV1($params, null, $sign_type); //输出验签结果 //echo $flag; if ($flag) { echo "success"; } else { echo "fail"; } 生活号响应返回的数据验签: $aop = new AopClient (); //支付宝公钥赋值 $aop->alipayrsaPublicKey=""; //待签名字符串 $_POST="biz_content= &sign=PuVStqgcU6cQw1bNx09+Dd7/5UkWXTuOKYvRKQSUSYnjR/fU2xYbat1x2bhHb2qScTxH71toVHaQq/he6FJQskTAaSrnFg+Du/WMz62UpalHA62iVQFlsr2j9mmPtOZoTqzG1debdnxOiN8O2joz/iHXluzfIPay+92I4XKALG8kCyn6Smpu40BNzJxmFqkzc4VmBONNesRS9FnN5C/X34J8D4Eo98sbD7BrUTege5Z2FOujma26MyT4o3A2zPGpP3f8KZXxwF7Xl4frV5IuDm6OHUnnhOfzn3cW+eA4Q6Jm0CA19Ez/ejub2lMGpw7GOPGIFae74AKRvdQDnD9hQQ==&sign_type=RSA2&service=alipay.service.check&charset=GBK"; //签名方式 $sign_type="RSA2"; //把字符串通过&符号拆分成数组 $data = explode('&', $_POST); //输出数据 //echo json_encode($data,JSON_UNESCAPED_UNICODE); $params = array(); //遍历数组 foreach ($data as $param) { $item = explode('=', $param,'2'); $params[$item[0]] = $item[1]; } //输出拆分后的数组集合 //echo json_encode($params,JSON_UNESCAPED_UNICODE); //验签代码 $flag = $aop->rsaCheckV2($params, null, $sign_type); if ($flag) { echo "success"; } else { echo "fail"; } 同步响应数据验签: $aop = new AopClient (); //支付宝公钥赋值 $aop->alipayrsaPublicKey=""; //待签名字符串 $_POST="{"code":"10000","msg":"Success","app_id":"2075","auth_app_id":"20145","charset":"utf-8","timestamp":"2019-04-01 14:33:01","out_trade_no":"0401022927-9449","total_amount":"0.01","trade_no":"201904012200145675**39","seller_id":"20****5"}"; //sign值 $sign=""; //签名方式 $sign_type="RSA2"; //验签代码 $flag = $aop->verify($_POST, $sign,null,$sign_type); if ($flag) { echo "success"; } else { echo "fail"; } .net语言: 签名方法: //请求的待签名字符串(已升序排序处理) string content = "app_id=201*****2&biz_content={"out_trade_no":"2019040145454106451724","total_amount":"0.01","subject":"****","timeout_express":"10m","qr_code_timeout_express":"2m","store_id":"HK001"}&charset=UTF-8&format=json&method=alipay.trade.precreate&notify_url=http://notify.dengw.online/do/6e5e3bd0-c2c5-4565-bcfd-bf57ea822672&sign_type=RSA2&timestamp=2019-04-01 14:43:53&version=1.0"; //应用私钥:PKCS1格式 string privateKey = ""; //签名方法 string sign = AlipaySignature.RSASign(content, privateKey, "UTF-8", "RSA2", false); Response.Write("sign:" + sign); 验签方法: 异步同步通知数据验签: //异步通知参数 string str = "buyer_id=208****&total_amount=0.01&body=煜雨电脑网站测试™_no=2019032922001481941025940236&notify_time=2019-03-29 19:42:04&subject=煜雨测试电脑网站支付&sign_type=RSA2&charset=UTF-8&auth_app_id=20141009****&notify_type=trade_status_sync&invoice_amount=0.01&out_trade_no=20190329ygyg45484544100003™_status=TRADE_SUCCESS&gmt_payment=2019-03-29 19:42:03&version=1.0&point_amount=0.00&sign=LDDUIGQmc+1qNtk3oyoAKVeMUKTngdX3ZjVeZOK0EjiPDJ/+Nk+0WSqcE6J7/5xb96Z/vP0yY3pVhZUiFVJ1G45/ys/HAleHh+EERZ1lkCkule1sSyaGFTKQGKx4uHpTyqIgRB1bouf19RPbSx1EkA0VkCarSy9G/OEG5Qmg8UdL2dRulMhlbOHS7tdMJJycDA8vOspOUMeQmk/H6IK9R2Kou5hN2T3KR1GWLYFK+z1jeZhQB3q52lZynO0OFjSzU4aQUBMW5QskQppBYd/ghtY/2YP+2H6YVGNgVmaheZMQ3PVTBALEV+8rZa91salH9DkKN2UCYGvNSNDT1VGCTQ==&gmt_create=2019-03-29 19:42:00&buyer_pay_amount=0.01&receipt_amount=0.01&fund_bill_list=[{"amount":"0.01","fundChannel":"PCREDIT"}]&seller_id=208850*****&app_id=20141*****2&notify_id=2019032900222194204081941005192208"; string charset ="utf-8"; string sign_type = "RSA2"; var dics = new Dictionary<string, string>(); var rearray = str.Split('&'); foreach (var a in rearray) { var array = a.IndexOf('='); dics.Add(a.Substring(0, array), a.Substring(array+1)); Response.Write(a + ""); } //支付宝公钥 string alipaypublicKey = ""; //验签方法 bool flag = AlipaySignature.RSACheckV1(dics, alipaypublicKey, charset, sign_type, false); Response.Write(flag); 生活号响应返回的数据验签: //异步通知参数 string str = "biz_content= &sign=PuVStqgcU6cQw1bNx09+Dd7/5UkWXTuOKYvRKQSUSYnjR/fU2xYbat1x2bhHb2qScTxH71toVHaQq/he6FJQskTAaSrnFg+Du/WMz62UpalHA62iVQFlsr2j9mmPtOZoTqzG1debdnxOiN8O2joz/iHXluzfIPay+92I4XKALG8kCyn6Smpu40BNzJxmFqkzc4VmBONNesRS9FnN5C/X34J8D4Eo98sbD7BrUTege5Z2FOujma26MyT4o3A2zPGpP3f8KZXxwF7Xl4frV5IuDm6OHUnnhOfzn3cW+eA4Q6Jm0CA19Ez/ejub2lMGpw7GOPGIFae74AKRvdQDnD9hQQ==&sign_type=RSA2&service=alipay.service.check&charset=GBK"; var dics = new Dictionary<string, string>(); var rearray = str.Split('&'); foreach (var a in rearray) { var array = a.IndexOf('='); dics.Add(a.Substring(0, array), a.Substring(array+1)); Response.Write(a + ""); } //支付宝公钥 string alipaypublicKey = ""; //验签方法 bool flag = AlipaySignature.RSACheckV2(dics, alipaypublicKey, "UTF-8","RSA2", false); Response.Write(flag); 同步响应数据验签: //响应的待验签字符串 string signContent = "{\"code\":\"10000\",\"msg\":\"Success\",\"app_id\":\"20141***5\",\"auth_app_id\":\"201411*****\",\"charset\":\"utf-8\",\"timestamp\":\"2019-04-01 14:33:01\",\"out_trade_no\":\"0401022927-9449\",\"total_amount\":\"0.01\",\"trade_no\":\"2019040122001456**9\",\"seller_id\":\"20***16245***\"}"; //响应数据返回的sign值 string sign = ""; //支付宝公钥 string alipaypublicKey = ""; //验签方法 bool flag = AlipaySignature.RSACheckContent(signContent, sign, alipaypublicKey, "UTF-8", "RSA2", false); Response.Write(flag); python语言: 签名方法: #!/usr/bin/env python -- coding: utf-8 -- import urllib from alipay.aop.api.util.SignatureUtils import * 请求的待签名字符串(已升序排序处理) content = "app_id=20***2&biz_content={"out_trade_no":"20190401144352106451724","total_amount":"0.01","subject":"土豪机","timeout_express":"10m","qr_code_timeout_express":"2m","store_id":"HK001"}&charset=UTF-8&format=json&method=alipay.trade.precreate&notify_url=http://notify.dengw.online/do/6e5e3bd0-c2c5-4565-bcfd-bf57ea822672&sign_type=RSA2&timestamp=2019-04-01 14:43:53&version=1.0" 私钥 privateKey = "" 编码格式 charset = "utf-8" 请求网关地址 gateway = "https://openapi.alipay.com/gateway.do" RSA2签名方式 sign = sign_with_rsa2(privateKey, content, charset) RSA签名方式 sign = sign_with_rsa(privateKey, content, charset) 输出sign值 print sign 验签方法: 异步同步通知数据验签: #!/usr/bin/env python -- coding: utf-8 -- from alipay.aop.api.util.SignatureUtils import verify_with_rsa 支付宝公钥 alipay_public_key = "" 待签名字符串需要做升序处理,且去除sign和sign_type message = "app_id=2012&auth_app_id=20142&body=煜雨电脑网站测试&buyer_id=2088022*****2&buyer_pay_amount=0.01&charset=UTF-8&fund_bill_list=[{"amount":"0.01","fundChannel":"PCREDIT"}]&gmt_create=2019-03-29 19:42:00&gmt_payment=2019-03-29 19:42:03&invoice_amount=0.01&notify_id=2019032900222194204081941005192208&notify_time=2019-03-29 19:42:04&notify_type=trade_status_sync&out_trade_no=20190329ygyg45484544100003&point_amount=0.00&receipt_amount=0.01&seller_id=20*******5&subject=煜雨测试电脑网站支付&total_amount=0.01™_no=2019032922001481941025940236™_status=TRADE_SUCCESS&version=1.0" 返回的sign值 sign = "" 签名方法 flag = verify_with_rsa(alipay_public_key, message, sign) 输出验签结果 print flag 生活号响应返回的数据验签: #!/usr/bin/env python -- coding: utf-8 -- from alipay.aop.api.util.SignatureUtils import verify_with_rsa 支付宝公钥 alipay_public_key = "" 待签名字符串需要做升序处理,去除sign message = "biz_content= &charset=GBK&service=alipay.service.check&sign_type=RSA2" 返回的sign值 sign = "" 签名方法 flag = verify_with_rsa(alipay_public_key, message, sign) 输出验签结果 print flag 同步响应数据验签: #!/usr/bin/env python -- coding: utf-8 -- from alipay.aop.api.util.SignatureUtils import verify_with_rsa 支付宝公钥 alipay_public_key = "" 待签名字符串大框号内的值 message = "{"code":"10000","msg":"Success","app_id":"201***5","auth_app_id":"201***","charset":"utf-8","timestamp":"2019-04-01 14:33:01","out_trade_no":"0401022927-9449","total_amount":"0.01","trade_no":"2019040122001456751034473539","seller_id":"2088***5"}" 返回的sign值 sign = "" 签名方法 flag = verify_with_rsa(alipay_public_key, message, sign) 输出验签结果 print flag 更多详见【签名验签文档说明】。

保持可爱mmm 2020-05-05 16:49:52 0 浏览量 回答数 0

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引用来自“anjingyuws”的答案 引用来自“fcsong000833”的答案 测试了一上午发现原来不是C调用java接口出了问题,而是在java调用C接口时出问题,如下C接口 int Java_com_example_jni_jni_jniRead( JNIEnv* env, jobject obj, jbyteArray data, jint datalen){  jbyte *s8data;   s8data = (*env)->GetByteArrayElements(env,data,0); //以下两句存在不存在都一个样  (*env)->DeleteLocalRef(env, s8data); s8data = NULL; return 0; } 就这么个简单接口调用N(大概900多次)就崩溃,屏蔽GetByteArrayElements 正常,请教是什么原因呢,该如何修改?? GetByteArrayElements之后是需要ReleaseByteArrayElements的 至于主贴中的问题,个人猜想还是因为那个init中NewObject导致局部引用表溢出崩溃的首先保证这个方法真的只调用一次(可以通过在init中输出LOG查看,或者通过引用计数之类的方法),而且对于需要在其他函数中调用的情况,还应该保证mTestProvider为GlobalRef,也就是修改NewObject为NewGlobalRef,但切记在不使用的时候DeleteGlobalRef 这段代码看起来问题还是蛮多的: "SendJ = (*jniEnv)->GetMethodID(jniEnv, TestProvider, "javaSend","([BI)I");    if(NULL == obdSendJ)return 5;" 这个SendJ和下面的obdSendJ有啥关系? "if(nativeMethod_firstcall == 1)CtoJavaInit();" 这里面的nativeMethod_firstcall什么时候赋值的?都怎么操作了? 我针对你的需求把你的代码修改了一下,你看看能不能符合要求吧: static jobject g_testProvider = NULL; static jmethodID g_sendJ = NULL; static int g_inited = 0; int CtoJavaInit(JNIEnv * env) {     int res = 0;     jmethodID ctrId = NULL;     jclass cls = (*env)->FindClass(env, "com/example/jni/C2jni");     if (NULL == cls)     {         res = 2;         goto end_func;     }     ctrId = (*env)->GetMethodID(env, cls, "<init>", "()V");     if(NULL == ctrId)     {         res = 3;         goto end_func;     }     g_testProvider = (*env)->NewGlobalRef(env, cls, ctrId);     if(NULL == g_testProvider)     {         res = 4;         goto end_func;     }     // 其实javaSend的参数没必要添加长度,Java中数组本身是知道自身长度的     g_sendJ = (*env)->GetMethodID(env, cls, "javaSend","([BI)I");     if(NULL == g_sendJ)     {         res = 5;         goto end_func;     } end_func:     (*env)->DeleteLocalRef(env, cls);     return res; } int cSend(JNIEnv * env, char * data, int datalen) {     int len, intresult;     jbyteArray bytes = NULL;     if(NULL == g_testProvider || NULL == g_sendJ)     {         return 0;     }     if(NULL == data || datalen > 128)     {         return 0;     }     bytes = (*env)->NewByteArray(env, datalen);     if(NULL == bytes)     {         return 0;     }     (*env)->SetByteArrayRegion(env, bytes, 0, datalen, (const jbyte *)data);     (*env)->CallIntMethod(env, g_testProvider, g_sendJ, bytes, datalen);     (*env)->DeleteLocalRef(env, bytes);     return datalen; } JNIEXPORT void JNICALL Java_nativeMethod (JNIEnv * env, jclass thiz) {     // 这里比较好的做法是将init和cleanup分别在Java端应用开始时和结束时调用,比如onCreate和onDestroy中调用     char *sendtest = "test...";     if (g_inited == 0)     {         CtoJavaInit(env);         g_inited = 1;     }     cSend(env, sendtest, strlen(sendtest));     CtoJavaCleanup(env); } void CtoJavaCleanup (JNIEnv * env) {     if (g_testProvider != NULL)     {         (*env)->DeleteGlobalRef(env, g_testProvider);         g_testProvider = NULL;     } } 不好意思,上面的代码有些错误: JNIEXPORT void JNICALL Java_nativeMethod (JNIEnv * env, jclass thiz) {     // 这里比较好的做法是将init和cleanup分别在Java端应用开始时和结束时调用,比如onCreate和onDestroy中调用     char *sendtest = "test...";     if (g_inited == 0)     {         CtoJavaInit(env);         g_inited = 1;     }     cSend(env, sendtest, strlen(sendtest));     // 找个合适的地方调用     // 尽量还是把初始化和资源清理单独调用的好……     // CtoJavaCleanup(env); } ######回复 @fcsong000833 : 还有个问题忘了说,JNIEnv是针对线程有效的,所以尽量不要通过变量保存其指针,最好每次都使用JNI方法传过来的参数,如果需要在一些已经定义好的回调接口中使用,应该用JavaVM的AttachCurrentThread来获取当前线程的JNIEnv######非常感谢,虽然现在用其他方式暂时规避了这个问题,但这个代码还是很有价值。谢谢###### 问题没解决啊 , 继续请求帮忙 .... ######建议去iteye的高级语言虚拟机群问问###### 引用来自“南湖船老大”的答案 建议去iteye的高级语言虚拟机群问问 还是喜欢这里,高手啊 .... ######何必呢,在JE里面马上就有回答的。###### 引用来自“fcsong000833”的答案 引用来自“南湖船老大”的答案 建议去iteye的高级语言虚拟机群问问 还是喜欢这里,高手啊 .... 论会员技术水平,iteye远高于osc,毕竟那里底子厚 ######什么错误?###### 引用来自“南湖船老大”的答案 引用来自“fcsong000833”的答案 引用来自“南湖船老大”的答案 建议去iteye的高级语言虚拟机群问问 还是喜欢这里,高手啊 .... 论会员技术水平,iteye远高于osc,毕竟那里底子厚 注册后还得闭嘴一天   哎 。。。 ###### 引用来自“michaely”的答案 什么错误? A: java应用 B: java通讯接口 C: JNI中的C接口 C调用B A循环调用C,N次(200次左右)软件崩溃, 我也崩溃了 ,找不到头绪。。。 ###### 宏哥来给你终极解决方案吧 需要和C集成的地方, 用python.   python可以暴露web借口给 java。 其实lua也可以。  jvm是一个平台, 设计到和操作系统直接沟通的地方, 用jni就是自找麻烦。 “ decision over convention, convention over configuration" 这就是为什么要坚持两个凡是的原因 ######回复 @郭煜 : android中实现http协议太简单了######用C简单实现一个http协议也是可以的,这么做过,不依赖任何库,代码量也不大,但是是单线程阻塞模型的。

kun坤 2020-06-14 10:35:01 0 浏览量 回答数 0

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