python一次性密码库,python随机生成密码v10

发布时间：2022-11-21

本文目录一览：

  1. TOTP基本原理
  2. 利用Python如何生成随机密码
  3. python---随机生成密码
  4. python生成随机密码，包含大小写和数字
  5. python常用的数据库有哪些？
  6. 用Python生成含有数字和字母的随机密码怎么编程？

TOTP基本原理

TOTP 是Time-based One-Time Password的简写，表示基于时间戳算法的一次性密码。 是时间同步，基于客户端的动态口令和动态口令验证服务器的时间比对，一般每60秒，或30秒产生一个新口令，要求客户端和服务器能够十分精确的保持正确的时钟，客户端和服务端基于时间计算的动态口令才能一致。 K，密钥串 HMAC-SHA-1， 表示使用SHA-1做HMAC（当然也可以使用SHA-256等） C，基于时间戳计算得出，通过定义纪元（T0）的开始并以时间间隔（TI）为单位计数，将当前时间戳变为整数时间计数器（TC） Truncate，是一个函数，用于截取加密后的字符串 T，当前的时间戳 T0，起始时间，一般为0 T1，时间间隔，根据业务需要自定义 Python实现 上面的代码就是我基于python3的实现（可以保存为totp.py），散列算法使用的是SHA-256，使用方式如下：

利用Python如何生成随机密码

import random
n=10 #固定密码位数，n=10
l=list(range(0,10))
for x in range (65,91) :
    l.append(chr(x))
for x in range (97,123) :
    l.append(chr(x))
key=''
for i in range(n):
    key=key+str(random.choice(l))
print('密码是：'+ key)

import random
n=random.randint(8,15) #随机密码位数，8<=n<=15
l=list(range(0,10))
for x in range (65,91) :
    l.append(chr(x))
for x in range (97,123) :
    l.append(chr(x))
key=''
for i in range(n):
    key=key+str(random.choice(l))
print('密码是：'+ key)

python---随机生成密码

import random,string 
n=int(input('请输入生成随机密码的个数n=') )    # n=10
m=int(input("请输入生成随机密码的长度m="))        # m=8
chars = string.ascii_letters + string.digits #生成['a',...,'z','A',...,'Z','0',...'9']
new_chars= ' '.join(chars)
ll=new_chars.split()
num=0
while num < n:
    random.shuffle(ll)
    list1=ll[:m]
    num+=1
    print(''.join(list1))
else:
    print('生成了%s个长度是%s的随机密码'% (n,m))

在python 3.5上运行，结果完全满足题的要求，也用了我一个多小时时间。

python生成随机密码，包含大小写和数字

python 通过assic编码格式生成随机大小写和数字密码。 尽可能减少库的依赖实现目标，这里只含一个随机库， 用assic编码随机在转码回来， 如果要包含特殊字符，直接用65-123即可。 当然，并没有强制密码同时包含大小写和数字，如果要实现，第一步，只要分开在3个列表取至少一个的个数组成新的列表。第二步，新列表再随机排列出密码即可。

python常用的数据库有哪些？

  1. 数据收集：
    1. Scrapy:协助使用者自动提取网页所需信息，并将其整理为表格或JSON格式的数据结构；
    2. Selenium:使用者在感兴趣的网站上已经进行了交互行为之后，Selenium一般能派上用场；
    3. BeautifulSoup：用来收集网站内容的Python库，更适合应用于规模相对较小的问题或一次性任务。
  2. 数据清理和转化：
    1. Pandas:必须学习的，使用者可以运用Pandas操控处于Pandas数据框架内的数据，而且其内置巨量的函数，帮助使用者进行数据转换；
    2. Numpy:必须学习的，Numpy将Python的对象列表拓展成了全面的多维度序列，而且其内置海量的数学函数；
    3. Spacy:帮助使用者将自由文本转化为结构型数据，支持多种语言版本。
  3. 数据可视化：
    1. Matplotlib:最全面的Python数据可视化库；
    2. Plotly:只需要写最少的代码就能得出最多彩缤纷的图像。
  4. 数据模块化：
    1. Scikit Learn:高级分析师，开启机器学习之旅，有六大主要模块:数据预处理，维度缩减，数据回归，数据分类，数据聚类分析，模型选择；
    2. Tensorflow：由谷歌推出的来源机器学习库，是一个基于网页自动生成的仪表盘，它将数据学习流和结果进行了可视化处理，这一功能对于排错和展示都十分有用；
    3. PyTorch:由Facebook发布的一个开源库，用作Python的公共机器学习框架。
  5. 音频和图像识别：
    1. OpenCV：是最常用的图像和视频识别库，能让Python在图像和视频识别领域完全替代Matlab，不仅支持Python，还支持JAVA和Matlab；
    2. Librosa：是一个非常强大的音频和声音处理Python库，可以从音频段中提取各个部分，例如节奏以及节拍。
  6. 网页：
    1. Django：开发网页服务后端，设计理念是能用几行代码就建立一个网站的高级框架；
    2. Flask：是一个用于Python的轻量级网页开发框架。

用Python生成含有数字和字母的随机密码怎么编程？

import string
import random
for i in range(10):
    s=''
    for j in range(8):
        s+=''.join(random.choice(string.digits+string.ascii_letters))
    print(s)
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