


Bagaimana untuk Memilih Perpustakaan Python yang Tepat untuk Pemindahan Fail Selamat?
Pemindahan Fail Selamat dalam Python: Penyelesaian Bebas Platform
Pembangunan perisian moden menekankan keperluan untuk protokol pemindahan data yang selamat dan boleh dipercayai. Untuk tujuan ini, SFTP (Secure File Transfer Protocol) telah muncul sebagai pilihan popular kerana mekanisme penyulitan dan pengesahannya yang mantap. Walau bagaimanapun, mencari pustaka Python yang sesuai untuk SFTP boleh mencabar bagi mereka yang baharu dalam bahasa tersebut.
Pelaksanaan SFTP dalam Python
Untuk menangani isu ini, mari kita terokai dua Python perpustakaan yang menyediakan sokongan menyeluruh untuk SFTP:
- Paramiko
Paramiko ialah perpustakaan yang mantap yang membolehkan sambungan selamat dan pemindahan fail SFTP. Ia menampilkan algoritma penyulitan yang kuat dan pilihan penyesuaian, menjadikannya sesuai untuk pelbagai kes penggunaan.
<code class="python">import paramiko host = "THEHOST.com" # hard-coded port = 22 transport = paramiko.Transport((host, port)) password = "THEPASSWORD" # hard-coded username = "THEUSERNAME" # hard-coded transport.connect(username=username, password=password) sftp = paramiko.SFTPClient.from_transport(transport) import sys path = './THETARGETDIRECTORY/' + sys.argv[1] # hard-coded localpath = sys.argv[1] sftp.put(localpath, path) sftp.close() transport.close() print('Upload done.')</code>
- Keong Berpintal
Keong Berpintal adalah sebahagian daripada rangka kerja Twisted dan menawarkan API peringkat lebih tinggi untuk fungsi SFTP. Ia menyediakan set ciri yang lebih komprehensif, termasuk sokongan untuk berbilang protokol dan ciri SSH lanjutan.
<code class="python">from twisted.conch.ssh import filetransfer sshFactory = ConchFactory(username, password) args = ['-l', 'user', 'machine'] sshFactory.setPublicKeysFile('.ssh/id_rsa') client = SSHClientFactory(args) client.setServiceFactory(sshFactory) reactor.connectTCP('machine', 22, client) protocol = client.getService(ConchService) protocol.openSFTP().addCallback(handleConnection)</code>
Memilih Perpustakaan yang Tepat
Keputusan antara Paramiko dan Twisted Conch bergantung pada keperluan dan keperluan khusus anda:
- Kesederhanaan: Paramiko umumnya dianggap lebih mudah untuk digunakan kerana APInya yang mudah.
- Ciri Terperinci: Twisted Conch menawarkan rangkaian ciri yang lebih luas, terutamanya jika anda memerlukan keupayaan SSH lanjutan.
- Prestasi: Kedua-dua perpustakaan menyediakan pelaksanaan SFTP yang cekap, tetapi Paramiko mungkin berprestasi lebih baik sedikit untuk fail besar pemindahan.
- Sokongan Komuniti: Paramiko mempunyai pangkalan pengguna dan komuniti yang lebih besar, yang boleh memberi manfaat untuk sokongan dan dokumentasi.
Dengan memanfaatkan perpustakaan Python ini, pembangun boleh memindahkan fail dengan selamat melalui SFTP, memastikan integriti dan kerahsiaan data.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk Memilih Perpustakaan Python yang Tepat untuk Pemindahan Fail Selamat?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas

Cara Menggunakan Python untuk Mencari Pengagihan Zipf Fail Teks

Bagaimana saya menggunakan sup yang indah untuk menghuraikan html?

Cara Bekerja Dengan Dokumen PDF Menggunakan Python

Cara Cache Menggunakan Redis dalam Aplikasi Django

Memperkenalkan Toolkit Bahasa Alam (NLTK)

Bagaimana untuk melakukan pembelajaran mendalam dengan Tensorflow atau Pytorch?
