


Wie kann die Ausnahme „Unbekannter Server' von Paramiko behoben werden?
Paramiko-Unbekannter-Server-Ausnahme: Gelöst
Beim Arbeiten mit der Paramiko-Bibliothek stoßen Benutzer möglicherweise auf die Ausnahme „Unbekannter Server“, die eine Verbindung verhindert Versuche. Dieses Problem tritt auf, wenn versucht wird, eine Verbindung zu Servern herzustellen, ohne dass im System oder in lokalen HostKeys-Objekten Hostschlüssel aufgezeichnet sind.
Lösung:
Um diese Ausnahme zu beheben, müssen Sie festlegen die Richtlinie, die beim Herstellen einer Verbindung zu unbekannten Servern verwendet werden soll. Standardmäßig lehnt Paramiko alle unbekannten Server ab, aber Sie können dieses Verhalten mit der AutoAddPolicy überschreiben.
Hier ist ein überarbeiteter Python-Codeausschnitt, der die AutoAddPolicy-Lösung hinzufügt:
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')
Durch Festlegen der AutoAddPolicy Paramiko fügt den Host-Schlüssel des unbekannten Servers automatisch zu seinem Host-Schlüssel-Cache hinzu und ermöglicht so zukünftige Verbindungen ohne Ausnahme.
Zusätzliche Optionen:
- Host-Schlüssel speichern: Nach erfolgreicher Verbindung können Sie den Host-Schlüssel in einer Datei für speichern zukünftige Referenz:
ssh.get_host_keys().save('/some/file/path')
- Loading Host Schlüssel: So laden Sie Hostschlüssel aus einer Datei für nachfolgende Verbindungen:
ssh.load_host_keys('/some/file/path')
Mit diesen Techniken können Sie sichere SSH-Verbindungen mit Paramiko herstellen, auch wenn Sie mit Servern ohne registrierte Hostschlüssel arbeiten .
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie kann die Ausnahme „Unbekannter Server' von Paramiko behoben werden?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Python ist leichter zu lernen und zu verwenden, während C leistungsfähiger, aber komplexer ist. 1. Python -Syntax ist prägnant und für Anfänger geeignet. Durch die dynamische Tippen und die automatische Speicherverwaltung können Sie die Verwendung einfach zu verwenden, kann jedoch zur Laufzeitfehler führen. 2.C bietet Steuerung und erweiterte Funktionen auf niedrigem Niveau, geeignet für Hochleistungsanwendungen, hat jedoch einen hohen Lernschwellenwert und erfordert manuellem Speicher und Typensicherheitsmanagement.

Ist es genug, um Python für zwei Stunden am Tag zu lernen? Es hängt von Ihren Zielen und Lernmethoden ab. 1) Entwickeln Sie einen klaren Lernplan, 2) Wählen Sie geeignete Lernressourcen und -methoden aus, 3) praktizieren und prüfen und konsolidieren Sie praktische Praxis und Überprüfung und konsolidieren Sie und Sie können die Grundkenntnisse und die erweiterten Funktionen von Python während dieser Zeit nach und nach beherrschen.

Python ist in der Entwicklungseffizienz besser als C, aber C ist in der Ausführungsleistung höher. 1. Pythons prägnante Syntax und reiche Bibliotheken verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Die Kompilierungsmerkmale von Compilation und die Hardwarekontrolle verbessern die Ausführungsleistung. Bei einer Auswahl müssen Sie die Entwicklungsgeschwindigkeit und die Ausführungseffizienz basierend auf den Projektanforderungen abwägen.

Python und C haben jeweils ihre eigenen Vorteile, und die Wahl sollte auf Projektanforderungen beruhen. 1) Python ist aufgrund seiner prägnanten Syntax und der dynamischen Typisierung für die schnelle Entwicklung und Datenverarbeitung geeignet. 2) C ist aufgrund seiner statischen Tipp- und manuellen Speicherverwaltung für hohe Leistung und Systemprogrammierung geeignet.

PythonlistsarePartThestandardlibrary, whilearraysarenot.listarebuilt-in, vielseitig und UNDUSEDFORSPORINGECollections, während dieArrayRay-thearrayModulei und loses und loses und losesaluseduetolimitedFunctionality.

Python zeichnet sich in Automatisierung, Skript und Aufgabenverwaltung aus. 1) Automatisierung: Die Sicherungssicherung wird durch Standardbibliotheken wie OS und Shutil realisiert. 2) Skriptschreiben: Verwenden Sie die PSUTIL -Bibliothek, um die Systemressourcen zu überwachen. 3) Aufgabenverwaltung: Verwenden Sie die Zeitplanbibliothek, um Aufgaben zu planen. Die Benutzerfreundlichkeit von Python und die Unterstützung der reichhaltigen Bibliothek machen es zum bevorzugten Werkzeug in diesen Bereichen.

Zu den Anwendungen von Python im wissenschaftlichen Computer gehören Datenanalyse, maschinelles Lernen, numerische Simulation und Visualisierung. 1.Numpy bietet effiziente mehrdimensionale Arrays und mathematische Funktionen. 2. Scipy erweitert die Numpy -Funktionalität und bietet Optimierungs- und lineare Algebra -Tools. 3.. Pandas wird zur Datenverarbeitung und -analyse verwendet. 4.Matplotlib wird verwendet, um verschiedene Grafiken und visuelle Ergebnisse zu erzeugen.

Zu den wichtigsten Anwendungen von Python in der Webentwicklung gehören die Verwendung von Django- und Flask -Frameworks, API -Entwicklung, Datenanalyse und Visualisierung, maschinelles Lernen und KI sowie Leistungsoptimierung. 1. Django und Flask Framework: Django eignet sich für die schnelle Entwicklung komplexer Anwendungen, und Flask eignet sich für kleine oder hochmobile Projekte. 2. API -Entwicklung: Verwenden Sie Flask oder Djangorestframework, um RESTFUFFUPI zu erstellen. 3. Datenanalyse und Visualisierung: Verwenden Sie Python, um Daten zu verarbeiten und über die Webschnittstelle anzuzeigen. 4. Maschinelles Lernen und KI: Python wird verwendet, um intelligente Webanwendungen zu erstellen. 5. Leistungsoptimierung: optimiert durch asynchrones Programmieren, Caching und Code
