Python随机生成信用卡卡号的实现方法
本文实例讲述了Python随机生成信用卡卡号的实现方法。分享给大家供大家参考。具体分析如下:
这段Python代码根据信用卡卡号产生规则随机生成信用卡卡号,是可以通过验证的,仅供学习参考,请不要用于非法用途,否则后果自负。
#!/usr/bin/python """ gencc: A simple program to generate credit card numbers that pass the MOD 10 check (Luhn formula). Usefull for testing e-commerce sites during development. Copyright 2003-2012 Graham King This program is free software; you can redistribute it and/or modify it under the terms of the GNU General Public License as published by the Free Software Foundation; either version 2 of the License, or (at your option) any later version. This program is distributed in the hope that it will be useful, but WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE. See the GNU General Public License for more details. You should have received a copy of the GNU General Public License along with this program; if not, write to the Free Software Foundation, Inc., 59 Temple Place, Suite 330, Boston, MA 02111-1307 USA """ # Different naming convention, because translated from PHP # pylint: disable=C0103 from random import Random import copy visaPrefixList = [ ['4', '5', '3', '9'], ['4', '5', '5', '6'], ['4', '9', '1', '6'], ['4', '5', '3', '2'], ['4', '9', '2', '9'], ['4', '0', '2', '4', '0', '0', '7', '1'], ['4', '4', '8', '6'], ['4', '7', '1', '6'], ['4']] mastercardPrefixList = [ ['5', '1'], ['5', '2'], ['5', '3'], ['5', '4'], ['5', '5']] amexPrefixList = [['3', '4'], ['3', '7']] discoverPrefixList = [['6', '0', '1', '1']] dinersPrefixList = [ ['3', '0', '0'], ['3', '0', '1'], ['3', '0', '2'], ['3', '0', '3'], ['3', '6'], ['3', '8']] enRoutePrefixList = [['2', '0', '1', '4'], ['2', '1', '4', '9']] jcbPrefixList = [['3', '5']] voyagerPrefixList = [['8', '6', '9', '9']] def completed_number(prefix, length): """ 'prefix' is the start of the CC number as a string, any number of digits. 'length' is the length of the CC number to generate. Typically 13 or 16 """ ccnumber = prefix # generate digits while len(ccnumber) < (length - 1): digit = str(generator.choice(range(0, 10))) ccnumber.append(digit) # Calculate sum sum = 0 pos = 0 reversedCCnumber = [] reversedCCnumber.extend(ccnumber) reversedCCnumber.reverse() while pos < length - 1: odd = int(reversedCCnumber[pos]) * 2 if odd > 9: odd -= 9 sum += odd if pos != (length - 2): sum += int(reversedCCnumber[pos + 1]) pos += 2 # Calculate check digit checkdigit = ((sum / 10 + 1) * 10 - sum) % 10 ccnumber.append(str(checkdigit)) return ''.join(ccnumber) def credit_card_number(rnd, prefixList, length, howMany): result = [] while len(result) < howMany: ccnumber = copy.copy(rnd.choice(prefixList)) result.append(completed_number(ccnumber, length)) return result def output(title, numbers): result = [] result.append(title) result.append('-' * len(title)) result.append('\n'.join(numbers)) result.append('') return '\n'.join(result) # # Main # generator = Random() generator.seed() # Seed from current time print("darkcoding credit card generator\n") mastercard = credit_card_number(generator, mastercardPrefixList, 16, 10) print(output("Mastercard", mastercard)) visa16 = credit_card_number(generator, visaPrefixList, 16, 10) print(output("VISA 16 digit", visa16)) visa13 = credit_card_number(generator, visaPrefixList, 13, 5) print(output("VISA 13 digit", visa13)) amex = credit_card_number(generator, amexPrefixList, 15, 5) print(output("American Express", amex)) # Minor cards discover = credit_card_number(generator, discoverPrefixList, 16, 3) print(output("Discover", discover)) diners = credit_card_number(generator, dinersPrefixList, 14, 3) print(output("Diners Club / Carte Blanche", diners)) enRoute = credit_card_number(generator, enRoutePrefixList, 15, 3) print(output("enRoute", enRoute)) jcb = credit_card_number(generator, jcbPrefixList, 16, 3) print(output("JCB", jcb)) voyager = credit_card_number(generator, voyagerPrefixList, 15, 3) print(output("Voyager", voyager))
运行结果如下:
darkcoding credit card generator Mastercard ---------- 5249241445603178 5474662131739768 5581517450441661 5588253309068355 5514774944030079 5122826749528287 5152966434002124 5268127987312292 5385676074198087 5330181839518097 VISA 16 digit ------------- 4539503803848378 4716973052847436 4556149936260376 4486565514724761 4556309354978160 4486560485591158 4916213564870669 4486704671699934 4532839100193192 4486613519985266 VISA 13 digit ------------- 4929905559973 4556870828321 4916868200216 4556189916056 4024007171180 American Express ---------------- 376197656730660 342421777432696 342896016604918 343458311286898 374543958196088 Discover -------- 6011676180456692 6011298953567876 6011699666196053 Diners Club / Carte Blanche --------------------------- 30066643308583 38302315481859 38251784096120 enRoute ------- 214935400146170 201435309964331 201450317314858 JCB --- 3506641780149880 3561856856065701 3508395818816022 Voyager ------- 869984254736122 869938197246102 869921075232782
希望本文所述对大家的Python程序设计有所帮助。

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XML을 PDF로 직접 변환하는 응용 프로그램은 근본적으로 다른 두 형식이므로 찾을 수 없습니다. XML은 데이터를 저장하는 데 사용되는 반면 PDF는 문서를 표시하는 데 사용됩니다. 변환을 완료하려면 Python 및 ReportLab과 같은 프로그래밍 언어 및 라이브러리를 사용하여 XML 데이터를 구문 분석하고 PDF 문서를 생성 할 수 있습니다.

XML 구조가 유연하고 다양하기 때문에 모든 XML 파일을 PDF로 변환 할 수있는 앱은 없습니다. XML에서 PDF의 핵심은 데이터 구조를 페이지 레이아웃으로 변환하는 것입니다. XML을 구문 분석하고 PDF를 생성해야합니다. 일반적인 방법으로는 요소 트리와 같은 파이썬 라이브러리를 사용한 XML 및 ReportLab 라이브러리를 사용하여 PDF를 생성하는 XML을 구문 분석합니다. 복잡한 XML의 경우 XSLT 변환 구조를 사용해야 할 수도 있습니다. 성능을 최적화 할 때는 멀티 스레드 또는 멀티 프로세스 사용을 고려하고 적절한 라이브러리를 선택하십시오.

XML을 통해 이미지를 생성하려면 XML에서 메타 데이터 (크기, 색상)를 기반으로 이미지를 생성하기 위해 브리지로 그래프 라이브러리 (예 : Pillow 및 JFreeChart)를 사용해야합니다. 이미지의 크기를 제어하는 열쇠는 & lt; width & gt의 값을 조정하는 것입니다. 및 & lt; 높이 & gt; XML의 태그. 그러나 실제 애플리케이션에서 XML 구조의 복잡성, 그래프 드로잉의 편향, 이미지 생성 속도 및 메모리 소비 및 이미지 형식 선택은 모두 생성 된 이미지 크기에 영향을 미칩니다. 따라서 그래픽 라이브러리에 능숙한 XML 구조에 대한 깊은 이해가 필요하고 최적화 알고리즘 및 이미지 형식 선택과 같은 요소를 고려해야합니다.

XML 서식 도구는 규칙에 따라 코드를 입력하여 가독성과 이해를 향상시킬 수 있습니다. 도구를 선택할 때는 사용자 정의 기능, 특수 상황 처리, 성능 및 사용 편의성에주의하십시오. 일반적으로 사용되는 도구 유형에는 온라인 도구, IDE 플러그인 및 명령 줄 도구가 포함됩니다.

XML 미화는 합리적인 압입, 라인 브레이크 및 태그 구성을 포함하여 기본적으로 가독성을 향상시키고 있습니다. 원칙은 XML 트리를 가로 지르고 레벨에 따라 들여 쓰기를 추가하고 텍스트가 포함 된 빈 태그와 태그를 처리하는 것입니다. Python의 xml.etree.elementtree 라이브러리는 위의 미화 프로세스를 구현할 수있는 편리한 Pretty_XML () 기능을 제공합니다.

모바일 XML에서 PDF의 속도는 다음 요인에 따라 다릅니다. XML 구조의 복잡성. 모바일 하드웨어 구성 변환 방법 (라이브러리, 알고리즘) 코드 품질 최적화 방법 (효율적인 라이브러리 선택, 알고리즘 최적화, 캐시 데이터 및 다중 스레딩 사용). 전반적으로 절대적인 답변은 없으며 특정 상황에 따라 최적화해야합니다.

단일 애플리케이션으로 휴대 전화에서 직접 XML에서 PDF 변환을 완료하는 것은 불가능합니다. 두 단계를 통해 달성 할 수있는 클라우드 서비스를 사용해야합니다. 1. 클라우드에서 XML을 PDF로 변환하십시오. 2. 휴대 전화에서 변환 된 PDF 파일에 액세스하거나 다운로드하십시오.

XML 이미지를 먼저 변환하려면 먼저 XML 데이터 구조를 결정한 다음 Python의 Matplotlib와 같은 적절한 그래픽 라이브러리를 선택하고 데이터 구조를 기반으로 시각화 전략을 선택하고 데이터 볼륨 및 이미지 형식을 고려하고 효율적인 라이브러리를 수행하거나 필요에 따라 PNG, JPEG 또는 SVG로 저장하십시오.
