Python随机生成验证码的两种方法
Python随机生成验证码的方法有很多,今天给大家列举两种,大家也可以在这个基础上进行改造,设计出适合自己的验证码方法
方法一:
利用range方法,对于range方法不清楚的同学,请参考文章《python开发的range()函数》
# -*- 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
方法二:
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
测试:
code = generate_verification_code(6) code2 = generate_verification_code_v2() print code print code2
输出结果:
Glc5Tr Hr6t7B
我个人更倾向于第一种方法,更加灵活,可以随意设置验证码长度。

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

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

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











Python sesuai untuk sains data, pembangunan web dan tugas automasi, manakala C sesuai untuk pengaturcaraan sistem, pembangunan permainan dan sistem tertanam. Python terkenal dengan kesederhanaan dan ekosistem yang kuat, manakala C dikenali dengan keupayaan kawalan dan keupayaan kawalan yang mendasari.

Anda boleh mempelajari konsep pengaturcaraan asas dan kemahiran Python dalam masa 2 jam. 1. Belajar Pembolehubah dan Jenis Data, 2.

Python cemerlang dalam permainan dan pembangunan GUI. 1) Pembangunan permainan menggunakan pygame, menyediakan lukisan, audio dan fungsi lain, yang sesuai untuk membuat permainan 2D. 2) Pembangunan GUI boleh memilih tkinter atau pyqt. TKInter adalah mudah dan mudah digunakan, PYQT mempunyai fungsi yang kaya dan sesuai untuk pembangunan profesional.

Anda boleh mempelajari asas -asas Python dalam masa dua jam. 1. Belajar pembolehubah dan jenis data, 2. Struktur kawalan induk seperti jika pernyataan dan gelung, 3 memahami definisi dan penggunaan fungsi. Ini akan membantu anda mula menulis program python mudah.

Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.

Untuk memaksimumkan kecekapan pembelajaran Python dalam masa yang terhad, anda boleh menggunakan modul, masa, dan modul Python. 1. Modul DateTime digunakan untuk merakam dan merancang masa pembelajaran. 2. Modul Masa membantu menetapkan kajian dan masa rehat. 3. Modul Jadual secara automatik mengatur tugas pembelajaran mingguan.

Python digunakan secara meluas dalam bidang pembangunan web, sains data, pembelajaran mesin, automasi dan skrip. 1) Dalam pembangunan web, kerangka Django dan Flask memudahkan proses pembangunan. 2) Dalam bidang sains data dan pembelajaran mesin, numpy, panda, scikit-learn dan perpustakaan tensorflow memberikan sokongan yang kuat. 3) Dari segi automasi dan skrip, Python sesuai untuk tugas -tugas seperti ujian automatik dan pengurusan sistem.

Python cemerlang dalam automasi, skrip, dan pengurusan tugas. 1) Automasi: Sandaran fail direalisasikan melalui perpustakaan standard seperti OS dan Shutil. 2) Penulisan Skrip: Gunakan Perpustakaan Psutil untuk memantau sumber sistem. 3) Pengurusan Tugas: Gunakan perpustakaan jadual untuk menjadualkan tugas. Kemudahan penggunaan Python dan sokongan perpustakaan yang kaya menjadikannya alat pilihan di kawasan ini.
