Python で検証コードをランダムに生成する 2 つの方法
Python で検証コードをランダムに生成する方法はたくさんあります。今日は 2 つ挙げます。これに基づいて、自分に合った検証コードのメソッドを設計することもできます。
方法 1:
range メソッドを使用します。 rangeメソッドについて 不明な学生は「Pythonで開発したrange()関数」の記事を参照してください
# -*- coding: utf-8 -*- import random def generate_verification_code(len=6): ''' 随机生成6位的验证码 ''' # 注意: 这里我们生成的是0-9A-Za-z的列表,当然你也可以指定这个list,这里很灵活 # 比如: code_list = ['P','y','t','h','o','n','T','a','b'] # PythonTab的字母 code_list = [] for i in range(10): # 0-9数字 code_list.append(str(i)) for i in range(65, 91): # 对应从“A”到“Z”的ASCII码 code_list.append(chr(i)) for i in range(97, 123): #对应从“a”到“z”的ASCII码 code_list.append(chr(i)) myslice = random.sample(code_list, len) # 从list中随机获取6个元素,作为一个片断返回 verification_code = ''.join(myslice) # list to string return verification_code
メソッド2:
利用randint方法 # -*- coding: utf-8 -*- import random def generate_verification_code_v2(): ''' 随机生成6位的验证码 ''' code_list = [] for i in range(2): random_num = random.randint(0, 9) # 随机生成0-9的数字 # 利用random.randint()函数生成一个随机整数a,使得65<=a<=90 # 对应从“A”到“Z”的ASCII码 a = random.randint(65, 90) b = random.randint(97, 122) random_uppercase_letter = chr(a) random_lowercase_letter = chr(b) code_list.append(str(random_num)) code_list.append(random_uppercase_letter) code_list.append(random_lowercase_letter) verification_code = ''.join(code_list) return verification_code
テスト:
code = generate_verification_code(6) code2 = generate_verification_code_v2() print code print code2
出力結果:
Glc5Tr Hr6t7B
me 個人的に, 私は、より柔軟で確認コードの長さを自由に設定できる最初の方法を好みます。

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Pythonは学習と使用が簡単ですが、Cはより強力ですが複雑です。 1。Python構文は簡潔で初心者に適しています。動的なタイピングと自動メモリ管理により、使いやすくなりますが、ランタイムエラーを引き起こす可能性があります。 2.Cは、高性能アプリケーションに適した低レベルの制御と高度な機能を提供しますが、学習しきい値が高く、手動メモリとタイプの安全管理が必要です。

限られた時間でPythonの学習効率を最大化するには、PythonのDateTime、時間、およびスケジュールモジュールを使用できます。 1. DateTimeモジュールは、学習時間を記録および計画するために使用されます。 2。時間モジュールは、勉強と休息の時間を設定するのに役立ちます。 3.スケジュールモジュールは、毎週の学習タスクを自動的に配置します。

Pythonは開発効率でCよりも優れていますが、Cは実行パフォーマンスが高くなっています。 1。Pythonの簡潔な構文とリッチライブラリは、開発効率を向上させます。 2.Cのコンピレーションタイプの特性とハードウェア制御により、実行パフォーマンスが向上します。選択を行うときは、プロジェクトのニーズに基づいて開発速度と実行効率を比較検討する必要があります。

Pythonを1日2時間学ぶだけで十分ですか?それはあなたの目標と学習方法に依存します。 1)明確な学習計画を策定し、2)適切な学習リソースと方法を選択します。3)実践的な実践とレビューとレビューと統合を練習および統合し、統合すると、この期間中にPythonの基本的な知識と高度な機能を徐々に習得できます。

PythonとCにはそれぞれ独自の利点があり、選択はプロジェクトの要件に基づいている必要があります。 1)Pythonは、簡潔な構文と動的タイピングのため、迅速な開発とデータ処理に適しています。 2)Cは、静的なタイピングと手動メモリ管理により、高性能およびシステムプログラミングに適しています。

PythonListSarePartOfThestAndardarenot.liestareBuilting-in、versatile、forStoringCollectionsのpythonlistarepart。

Pythonは、自動化、スクリプト、およびタスク管理に優れています。 1)自動化:OSやShutilなどの標準ライブラリを介してファイルバックアップが実現されます。 2)スクリプトの書き込み:Psutilライブラリを使用してシステムリソースを監視します。 3)タスク管理:スケジュールライブラリを使用してタスクをスケジュールします。 Pythonの使いやすさと豊富なライブラリサポートにより、これらの分野で優先ツールになります。

科学コンピューティングにおけるPythonのアプリケーションには、データ分析、機械学習、数値シミュレーション、視覚化が含まれます。 1.numpyは、効率的な多次元配列と数学的関数を提供します。 2。ScipyはNumpy機能を拡張し、最適化と線形代数ツールを提供します。 3. Pandasは、データ処理と分析に使用されます。 4.matplotlibは、さまざまなグラフと視覚的な結果を生成するために使用されます。
