


Un exemple simple de comment créer un code de vérification d'image en Python
Cet article présente principalement des exemples de Python production simple de imagescode de vérification, qui ont une certaine valeur de référence. Les amis intéressés peuvent s'y référer
<.>Les codes de vérification démontrés ici sont tous simples, vous pouvez également tordre les caractèrespip install pillow
#!/usr/bin/python #-*-coding:utf-8-*- from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont, ImageFilter # 实例一个图片对象240 x 60: width = 60 * 4 height = 60 # 图片颜色 clo = (43, 34, 88) # 我觉得是紫蓝色 image = Image.new('RGB', (width, height), clo) # 创建Font对象: # 字体文件可以使用操作系统的,也可以网上下载 font = ImageFont.truetype('./font/Arial.ttf', 36) # 创建Draw对象: draw = ImageDraw.Draw(image) # 输出文字: str1 = "ren ren Python" w = 4 #距离图片左边距离 h = 10 #距离图片上边距离 draw.text((w, h), str1, font=font) # 模糊: image.filter(ImageFilter.BLUR) code_name = 'test_code_img.jpg' save_dir = './{}'.format(code_name) image.save(save_dir, 'jpeg') print("已保存图片: {}".format(save_dir))
(venv) allenwoo@~/renren/code$ python test2.py 已保存图片: ./test_code_img.jpg
draw.text((w, h), str1, font=font, fill = (78, 64, 65))
#!/usr/bin/python #-*-coding:utf-8-*- from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont, ImageFilter # 实例一个图片对象240 x 60: width = 60 * 4 height = 60 # 图片颜色 clo = (43, 34, 88) # 我觉得是紫蓝色 image = Image.new('RGB', (width, height), clo) # 创建Font对象: # 字体文件可以使用操作系统的,也可以网上下载 font = ImageFont.truetype('./font/Arial.ttf', 36) # 创建Draw对象: draw = ImageDraw.Draw(image) # 填充像素: # 宽每隔 20, 高每隔5, 形成坐标x,y # 红色:220,20,60 for x in range(0, width, 20): for y in range(0, height, 5): draw.point((x, y), fill=(220, 20, 60)) # 输出文字: str1 = "we are renren" w = 4 #距离图片左边距离 h = 10 #距离图片上边距离 draw.text((w, h), str1, font=font, fill = (78, 64, 65)) # 模糊: image.filter(ImageFilter.BLUR) code_name = 'test_code_img.jpg' save_dir = './{}'.format(code_name) image.save(save_dir, 'jpeg') print("已保存图片: {}".format(save_dir))
PIL crée un code de vérification
En utilisant ce qui précède et legénérateur aléatoirealéatoire que nous avons appris auparavant, vous pouvez créer un code de vérification,
#!/usr/bin/python #-*-coding:utf-8-*- from uuid import uuid1 from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont, ImageFilter import random def rnd_char(): ''' 随机一个字母或者数字 :return: ''' # 随机一个字母或者数字 i = random.randint(1,3) if i == 1: # 随机个数字的十进制ASCII码 an = random.randint(97, 122) elif i == 2: # 随机个小写字母的十进制ASCII码 an = random.randint(65, 90) else: # 随机个大写字母的十进制ASCII码 an = random.randint(48, 57) # 根据Ascii码转成字符,return回去 return chr(an) # 干扰 def rnd_dis(): ''' 随机一个干扰字 :return: ''' d = ['^','-', '~', '_', '.'] i = random.randint(0, len(d)-1) return d[i] # 两个随机颜色都规定不同的区域,防止干扰字符和验证码字符颜色一样 # 随机颜色1: def rnd_color(): ''' 随机颜色,规定一定范围 :return: ''' return (random.randint(64, 255), random.randint(64, 255), random.randint(64, 255)) # 随机颜色2: def rnd_color2(): ''' 随机颜色,规定一定范围 :return: ''' return (random.randint(32, 127), random.randint(32, 127), random.randint(32, 127)) def create_code(): # 240 x 60: width = 60 * 4 height = 60 image = Image.new('RGB', (width, height), (192, 192, 192)) # 创建Font对象: font = ImageFont.truetype('./font/Arial.ttf', 36) # 创建Draw对象: draw = ImageDraw.Draw(image) # 填充每个像素: for x in range(0, width, 20): for y in range(0, height, 10): draw.point((x, y), fill=rnd_color()) # 填充字符 _str = "" # 填入4个随机的数字或字母作为验证码 for t in range(4): c = rnd_char() _str = "{}{}".format(_str, c) # 随机距离图片上边高度,但至少距离30像素 h = random.randint(1, height-30) # 宽度的化,每个字符占图片宽度1/4,在加上10个像素空隙 w = width/4 * t + 10 draw.text((w, h), c, font=font, fill=rnd_color2()) # 实际项目中,会将验证码 保存在数据库,并加上时间字段 print("保存验证码 {} 到数据库".format(_str)) # 给图片加上字符干扰,密集度由 w, h控制 for j in range(0, width, 30): dis = rnd_dis() w = t * 15 + j # 随机距离图片上边高度,但至少距离30像素 h = random.randint(1, height - 30) draw.text((w, h), dis, font=font, fill=rndColor()) # 模糊: image.filter(ImageFilter.BLUR) # uuid1 生成唯一的字符串作为验证码图片名称 code_name = '{}.jpg'.format(uuid1()) save_dir = './{}'.format(code_name) image.save(save_dir, 'jpeg') print("已保存图片: {}".format(save_dir)) # 当直接运行文件的是和,运行下面代码 if name == "main": create_code()
(venv) allenwoo@~/renren/code$ python test.py 保存验证码 ef3k 到数据库 已保存图片: ./c86e03c0-1c23-11e7-999d-f45c89c09e61.jpg (venv) allenwoo@~/renren/code$ python test.py 保存验证码 I37X 到数据库 已保存图片: ./cb8aed02-1c23-11e7-9b18-f45c89c09e61.jpg (venv) allenwoo@~/renren/code$ python test.py 保存验证码 vVL1 到数据库 已保存图片: ./cc120da8-1c23-11e7-b762-f45c89c09e61.jpg (venv) allenwoo@~/renren/code$ python test.py 保存验证码 K6w3 到数据库 已保存图片: ./cc891e05-1c23-11e7-b7ec-f45c89c09e61.jpg
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

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PHP et Python ont leurs propres avantages et inconvénients, et le choix dépend des besoins du projet et des préférences personnelles. 1.Php convient au développement rapide et à la maintenance des applications Web à grande échelle. 2. Python domine le domaine de la science des données et de l'apprentissage automatique.

Python et JavaScript ont leurs propres avantages et inconvénients en termes de communauté, de bibliothèques et de ressources. 1) La communauté Python est amicale et adaptée aux débutants, mais les ressources de développement frontal ne sont pas aussi riches que JavaScript. 2) Python est puissant dans les bibliothèques de science des données et d'apprentissage automatique, tandis que JavaScript est meilleur dans les bibliothèques et les cadres de développement frontaux. 3) Les deux ont des ressources d'apprentissage riches, mais Python convient pour commencer par des documents officiels, tandis que JavaScript est meilleur avec MDNWEBDOCS. Le choix doit être basé sur les besoins du projet et les intérêts personnels.

Activer l'accélération du GPU Pytorch sur le système CentOS nécessite l'installation de versions CUDA, CUDNN et GPU de Pytorch. Les étapes suivantes vous guideront tout au long du processus: CUDA et CUDNN Installation détermineront la compatibilité de la version CUDA: utilisez la commande NVIDIA-SMI pour afficher la version CUDA prise en charge par votre carte graphique NVIDIA. Par exemple, votre carte graphique MX450 peut prendre en charge CUDA11.1 ou plus. Téléchargez et installez Cudatoolkit: visitez le site officiel de Nvidiacudatoolkit et téléchargez et installez la version correspondante selon la version CUDA la plus élevée prise en charge par votre carte graphique. Installez la bibliothèque CUDNN:

Docker utilise les fonctionnalités du noyau Linux pour fournir un environnement de fonctionnement d'application efficace et isolé. Son principe de travail est le suivant: 1. Le miroir est utilisé comme modèle en lecture seule, qui contient tout ce dont vous avez besoin pour exécuter l'application; 2. Le Système de fichiers Union (UnionFS) empile plusieurs systèmes de fichiers, ne stockant que les différences, l'économie d'espace et l'accélération; 3. Le démon gère les miroirs et les conteneurs, et le client les utilise pour l'interaction; 4. Les espaces de noms et les CGROUP implémentent l'isolement des conteneurs et les limitations de ressources; 5. Modes de réseau multiples prennent en charge l'interconnexion du conteneur. Ce n'est qu'en comprenant ces concepts principaux que vous pouvez mieux utiliser Docker.

Minio Object Storage: Déploiement haute performance dans le système Centos System Minio est un système de stockage d'objets distribué haute performance développé sur la base du langage Go, compatible avec Amazons3. Il prend en charge une variété de langages clients, notamment Java, Python, JavaScript et GO. Cet article introduira brièvement l'installation et la compatibilité de Minio sur les systèmes CentOS. Compatibilité de la version CentOS Minio a été vérifiée sur plusieurs versions CentOS, y compris, mais sans s'y limiter: CentOS7.9: fournit un guide d'installation complet couvrant la configuration du cluster, la préparation de l'environnement, les paramètres de fichiers de configuration, le partitionnement du disque et la mini

La formation distribuée par Pytorch sur le système CentOS nécessite les étapes suivantes: Installation de Pytorch: La prémisse est que Python et PIP sont installés dans le système CentOS. Selon votre version CUDA, obtenez la commande d'installation appropriée sur le site officiel de Pytorch. Pour la formation du processeur uniquement, vous pouvez utiliser la commande suivante: pipinstalltorchtorchVisionTorChaudio Si vous avez besoin d'une prise en charge du GPU, assurez-vous que la version correspondante de CUDA et CUDNN est installée et utilise la version Pytorch correspondante pour l'installation. Configuration de l'environnement distribué: la formation distribuée nécessite généralement plusieurs machines ou des GPU multiples uniques. Lieu

Lors de l'installation de Pytorch sur le système CentOS, vous devez sélectionner soigneusement la version appropriée et considérer les facteurs clés suivants: 1. Compatibilité de l'environnement du système: Système d'exploitation: Il est recommandé d'utiliser CentOS7 ou plus. CUDA et CUDNN: La version Pytorch et la version CUDA sont étroitement liées. Par exemple, Pytorch1.9.0 nécessite CUDA11.1, tandis que Pytorch2.0.1 nécessite CUDA11.3. La version CUDNN doit également correspondre à la version CUDA. Avant de sélectionner la version Pytorch, assurez-vous de confirmer que des versions compatibles CUDA et CUDNN ont été installées. Version Python: branche officielle de Pytorch

Python excelle dans l'automatisation, les scripts et la gestion des tâches. 1) Automatisation: La sauvegarde du fichier est réalisée via des bibliothèques standard telles que le système d'exploitation et la fermeture. 2) Écriture de script: utilisez la bibliothèque PSUTIL pour surveiller les ressources système. 3) Gestion des tâches: utilisez la bibliothèque de planification pour planifier les tâches. La facilité d'utilisation de Python et la prise en charge de la bibliothèque riche en font l'outil préféré dans ces domaines.
