精华内容
下载资源
问答
  • python随机生成token

    千次阅读 2019-05-30 17:45:07
    from random import Random ...# 随机生成token def get_token(): length_r = 32 token = '' chars = '01' length = len(chars) - 1 random = Random() for i in range(length_r): token...
    from random import Random
    
    # 随机生成token
    def get_token():
        length_r = 32
        token = ''
        chars = '01'
        length = len(chars) - 1
        random = Random()
        for i in range(length_r):
            token += chars[random.randint(0, length)]
        return token

     

    展开全文
  • 在本节中,我们将学习如何使用random模块(random)在Python中生成随机数和数据。该模块为各种分布(包括整数,浮点数(实数))实现了...播种随机生成器。生成随机字符串和密码。使用秘密模块的加密安全随机生成器。生成...

    在本节中,我们将学习如何使用random模块(random)在Python中生成随机数和数据。该模块为各种分布(包括整数,浮点数(实数))实现了伪随机数生成器。

    本文的目标:

    以下是我们将在本文中介绍的常见操作的列表。

    为各种分布生成随机数,包括整数和浮点数。

    随机抽样并从总体中选择元素。

    random模块的功能。

    随机播放序列数据。播种随机生成器。

    生成随机字符串和密码。

    使用秘密模块的加密安全随机生成器。生成安全令牌,安全密钥和URL

    如何设置随机发生器的状态。

    使用NumPy的random生成随机数组。

    使用UUID模块生成唯一ID

    如何使用random模块

    random模块具有各种功能来完成所有上述任务。我们将在本文的后半部分看到如何使用这些功能。

    您需要在程序中导入random模块,然后就可以使用该模块了。使用以下语句将random模块导入代码中。

    import random

    现在让我们看看如何使用random模块。

    import random

    print("Printing random number using random.random()")

    print(random.random())

    如您所见,我们得到了0.50。您可能会得到其他号码。

    random()是random模块的最基本功能。

    random模块的几乎所有功能都依赖于基本功能random()。

    random() 返回范围为[0.0,1.0)的下一个随机浮点数。

    random模块功能

    现在,让我们看看random模块中可用的不同功能及其用法。

    random.randint(a,b)

    使用random.randint()生成一定范围内的随机整数。让我们看一下生成0到9之间的随机数的示例。

    import random

    print("Random integer is", random.randint(0, 9))

    random.randrange(start, stop [, step])

    此函数从中返回随机选择的整数range(start, stop, step)。使用此函数可生成范围内的随机整数。例如, random.randrange(2, 20, 2)将返回2到20之间的任意随机数,例如2、4、6,…18。

    import random

    print("Random integer is", random.randrange(2, 20, 2))

    random.choice(seq)

    使用该random.choice功能从列表或任何序列中随机选择一个项目。

    import random

    city_list = ['New York', 'Los Angeles', 'Chicago', 'Houston', 'Philadelphia']

    print("Random element from list:", random.choice(city_list))

    random.sample(population, k)

    要从列表或任何序列中随机选择多个元素时,请使用此功能。

    import random

    city_list = ['New York', 'Los Angeles', 'Chicago', 'Houston', 'Philadelphia']

    print("Pick 2 Random element from list:", random.sample(city_list, 2))

    random.choices()

    random.choices(population, weights=None, *, cum_weights=None, k=1)

    如果要从序列中随机选择多个元素,请使用此方法。在Python 3.6版中引入的Choices方法可以重复元素。这是带有替换的随机样本。

    import random

    #sampling with replacement

    list = [20, 30, 40, 50 ,60, 70, 80, 90]

    sampling = random.choices(list, k=5)

    print("sampling with choices method ", sampling)

    将random.choices()主要用于实现加权随机选择,这样我们就可以选择不同的概率列表元素

    random.seed(a=None, version=2)

    seed函数用于初始化 Python中的伪随机数生成器。random模块使用种子值作为基础来生成随机数。如果不存在种子值,则需要系统当前时间。如果在调用任何random模块函数之前使用相同的种子值,则每次都会获得相同的输出。

    import random

    # Random number with seed 6

    random.seed(6)

    print(random.randint(10, 20))

    random.seed(6)

    print(random.randint(10, 20))

    random.shuffle(x [,random])

    使用此功能可以随机排列或随机化列表或其他序列类型。该shuffle功能可就地随机播放列表。最常见的例子是洗牌。

    list = [2,5,8,9,12]

    random.shuffle(list)

    print ("Printing shuffled list ", list)

    random.uniform(开始,结束)

    使用random.uniform()生成一定范围内的浮点数。

    import random

    print("floating point within given range")

    print(random.uniform(10.5, 25.5))

    random.triangular(低,高,模式)

    该random.triangular()函数返回一个随机浮点数N,使得lower <= N <= upper 在这些边界之间具有指定的模式。

    下限的默认值为零,上限为1。此外,peak参数默认为边界之间的中点,从而给出对称分布。

    使用该random.triangular()函数生成用于三角分布的随机数,以在仿真中使用这些数。即从三角概率分布中产生值。

    import random

    print("floating point triangular")

    print(random.triangular(10.5, 25.5, 5.5))

    产生随机字串

    在本节中,我将让您知道如何在python中生成固定长度的随机字符串。

    本指南包括以下内容:–

    随机生成固定长度的字符串。

    获取带有字母和数字的随机字母数字字符串。

    生成包含字母,数字和特殊符号的随机密码。

    Python中的加密安全随机生成器

    由random模块生成的随机数和数据不是加密安全的。那么,如何生成在Python中具有加密安全性的随机数呢?

    密码安全的伪随机数生成器是一个随机数生成器,它具有的 特性使其适合 在数据安全至关重要的密码学应用中使用。

    所有加密安全的随机生成器函数均返回随机字节。

    此函数返回的随机字节取决于操作系统的随机源。随机性的质量取决于操作系统的随机性来源。

    我们可以使用以下方法以加密方式保护Python中的随机生成器

    该 秘密模块以固定随机数据

    使用操作系统。urandom()

    使用随机。SystemRandom类

    import random

    import secrets

    number = random.SystemRandom().random()

    print("secure number is ", number)

    print("Secure byte token", secrets.token_bytes(16))

    获取并设置随机发生器的状态

    random模块具有两个函数getstate和setstate,这有助于我们捕获随机发生器的当前内部状态。使用此状态,我们可以生成相同的随机数或数据序列。

    random.getstate()

    该 getstate函数通过捕获随机生成器的当前内部状态来返回对象。我们可以将此状态传递给 setstate方法,以将该状态恢复为当前状态。

    注意:通过将状态更改为上一个状态,我们可以再次获得相同的随机数据。例如,如果您想再次获得相同的样本项目,则可以使用这些功能。

    random.setstate(状态)

    该setstate() 函数将生成器的内部状态恢复为状态对象。即它再次应用相同的状态。可以通过调用该getstate函数来获取此状态对象 。

    为什么要使用getstate和setstate函数

    如果获得了先前的状态并将其还原,则可以一次又一次地再现相同的随机数据。请记住,您不能使用其他随机函数,也不能更改参数值。这样,您正在更改状态。

    现在让我们看一下示例,以清楚地了解如何在Python中获取和设置随机生成器。

    import random

    number_list = [3, 6, 9, 12, 15, 18, 21, 24, 27, 30]

    print("First Sample is ", random.sample(number_list,k=5))

    state = random.getstate() # store this current state in state object

    print("Second Sample is ", random.sample(number_list,k=5))

    random.setstate(state) # restore state now using setstate

    print("Third Sample is ", random.sample(number_list,k=5)) #Now it will print the same second sample list

    random.setstate(state) # restore state now

    print("Fourth Sample is ", random.sample(number_list,k=5)) #again it will print the same second sample list again

    如您在输出中看到的,由于重置了随机生成器,我们得到了相同的样本列表。

    Numpy.random –数组的PRNG

    PRNG是伪随机数生成器的首字母缩写。如您所知,使用Pythonrandom模块,我们可以生成标量随机数和数据。

    每当您要生成随机数数组时,都需要使用numpy.random。

    numpy提供了numpy.random具有多种功能的软件包,可以为各种分布生成随机的n维数组。

    现在,让我们看一些例子。

    生成一个随机的n维浮点数数组

    使用numpy.random.rand()产生随机浮点数的在范围内的n维阵列[0.0,1.0)

    使用 numpy.random.uniform产生随机浮点数的在[低的范围内的n维阵列中,高)

    import numpy

    random_float_array = numpy.random.rand(2, 2)

    print("2 X 2 random float array in [0.0, 1.0] \n", random_float_array,"\n")

    random_float_array = numpy.random.uniform(25.5, 99.5, size=(3, 2))

    print("3 X 2 random float array in range [25.5, 99.5] \n", random_float_array,"\n")

    生成整数的随机n维数组

    使用 numpy.random.random_integers()生成随机的n维整数数组。

    import numpy

    random_integer_array = numpy.random.random_integers(1, 10, 5)

    print("1-dimensional random integer array \n", random_integer_array,"\n")

    random_integer_array = numpy.random.random_integers(1, 10, size=(3, 2))

    print("2-dimensional random integer array \n", random_integer_array)

    从数字或序列数组中选择随机元素

    使用numpy.random.choice()生成随机样本。

    使用此方法可以从n维数组中获取单个或多个随机数,无论替换与否。

    现在来看示例。

    import numpy

    array =[10, 20, 30, 40, 50, 20, 40]

    single_random_choice = numpy.random.choice(array, size=1)

    print("single random choice from 1-D array", single_random_choice)

    multiple_random_choice = numpy.random.choice(array, size=3, replace=False)

    print("multiple random choice from 1-D array without replacement ", multiple_random_choice)

    multiple_random_choice = numpy.random.choice(array, size=3, replace=True)

    print("multiple random choice from 1-D array with replacement ", multiple_random_choice)

    我们将在后续文章中介绍其他numpy的随机包函数及其用法。

    生成随机的通用唯一ID

    Python UUID模块提供了不变的UUID对象。 UUID是通用唯一标识符。

    它具有生成所有版本的UUID的功能。使用 uuid.uuid4()函数,您可以生成128位长的随机唯一ID广告,这种广告在 密码学上是安全的。

    这些唯一的ID用于标识计算机系统中的文档,用户,资源或任何信息。

    范例:

    import uuid

    # get a random UUID

    safeId = uuid.uuid4()

    print("safe unique id is ", safeId)

    使用random模块的骰子游戏

    我创建了一个简单的骰子游戏,以了解random模块的功能。在这个游戏中,我们有两个玩家和两个骰子。

    每个玩家一个一个地洗牌,一个都洗牌。

    该算法计算两个骰子数的总和,并将其添加到每个玩家的计分板上。

    得分高的玩家是赢家。

    程序:

    import random

    PlayerOne = "Eric"

    PlayerTwo = "Kelly"

    EricScore = 0

    KellyScore = 0

    # each dice contains six numbers

    diceOne = [1, 2, 3, 4, 5, 6]

    diceTwo = [1, 2, 3, 4, 5, 6]

    def playDiceGame():

    """#Both Eric and Kelly will roll both the dices using shuffle method"""

    for i in range(5):

    #shuffle both the dice 5 times

    random.shuffle(diceOne)

    random.shuffle(diceTwo)

    firstNumber = random.choice(diceOne) # use choice method to pick one number randomly

    SecondNumber = random.choice(diceTwo)

    return firstNumber + SecondNumber

    print("Dice game using a random module\n")

    #Let's play Dice game three times

    for i in range(3):

    # let's do toss to determine who has the right to play first

    EricTossNumber = random.randint(1, 100) # generate random number from 1 to 100. including 100

    KellyTossNumber = random.randrange(1, 101, 1) # generate random number from 1 to 100. dosen't including 101

    if( EricTossNumber > KellyTossNumber):

    print("Eric won the toss")

    EricScore = playDiceGame()

    KellyScore = playDiceGame()

    else:

    print("Kelly won the toss")

    KellyScore = playDiceGame()

    EricScore = playDiceGame()

    if(EricScore > KellyScore):

    print ("Eric is winner of dice game. Eric's Score is:", EricScore, "Kelly's score is:", KellyScore, "\n")

    else:

    print("Kelly is winner of dice game. Kelly's Score is:", KellyScore, "Eric's score is:", EricScore, "\n")

    后继将会有更多文章使用实例方式介绍python的随机模块random和其它能帮助我们生成随机数据的模块。

    展开全文
  • Python 登录接口token生成

    千次阅读 2018-10-08 14:19:42
    Python 登录接口token生成 登录接口中token一般都是MD5加密规则生成的,MD5加密规则请参照开发给的接口技术文档; token加密规则如下: //先从接口对接负责人处拿到 【 API_SECRET 】 =&amp;amp;amp;amp;amp;...

    Python 登录接口token生成

    登录接口中token一般都是MD5加密规则生成的,MD5加密规则请参照开发给的接口技术文档;
    token加密规则如下:

    //先从接口对接负责人处拿到 【 API_SECRET 】 => 接口密钥(一个含有数字、大小写字母的随机字符串)
    define("API_SECRET","随机字符串");
    $project_code = "GET传递的项目编码";
    $account = "GET传递的登录帐号";
    $time_stamp = "GET传递的时间戳";
    $token = md5( $project_code + $account + $time_stamp + API_SECRET );
    
    构造函数的方法

    1、获取当前时间戳:

    import time
    #获取时间戳
    def t_stamp():
        t = time.time()
        t_stamp = int(t)
        print('当前时间戳:', t_stamp)
        return t_stamp
    

    2、生成token:

    import hashlib
    #token加密
    def token():
        API_SECRET = "xxxx" #从接口对接负责人处拿到
        project_code = "xxxx"  #GET传递的项目编码,参数值请根据需要自行定义
        account = "xxxx"   #GET传递的登录帐号,参数值请根据需要自行定义
        time_stamp =str(t_stamp())  #int型的时间戳必须转化为str型,否则运行时会报错
        hl = hashlib.md5()  # 创建md5对象,由于MD5模块在python3中被移除,在python3中使用hashlib模块进行md5操作
        strs = project_code + account + time_stamp + API_SECRET # 根据token加密规则,生成待加密信息
        hl.update(strs.encode("utf8"))  # 此处必须声明encode, 若为hl.update(str)  报错为: Unicode-objects must be encoded before hashing
        token=hl.hexdigest()  #获取十六进制数据字符串值
        print('MD5加密前为 :', strs)
        print('MD5加密后为 :', token)
        return token  
    
    创建类的方法

    1、获取当前时间戳:

    import time
    #获取时间戳
    class Time(object):
        def t_stamp(self):
            t = time.time()
            t_stamp = int(t)
            print('当前时间戳:', t_stamp) #在class 类里打印数据,然后再调用N次该类时,会打印出N次一致的时间戳;如图所诉:建议不要在类里打印数据;
            return t_stamp
    

    运行结果如图所诉:(类里打印数据,然后再调用N次该类时,会打印出N次一致的时间戳)
    在这里插入图片描述

    2、生成token:

    import hashlib
    import time
    import json
    # 创建获取token的对象
    class Token(object):
        def __init__(self, api_secret, project_code, account):
            self._API_SECRET = api_secret
            self.project_code = project_code
            self.account = account
        def get_token(self):
            strs = self.project_code + self.account + str(Time().t_stamp()) + self._API_SECRET
            hl = hashlib.md5()
            hl.update(strs.encode("utf8"))  # 指定编码格式,否则会报错
            token = hl.hexdigest()
            print('MD5加密前为 :', strs)
            print('MD5加密后为 :', token)
            return token
    

    3、全部代码如下:

    import hashlib
    import time
    import requests
    import json
    # 创建获取时间戳的对象
    class Time(object):
        def t_stamp(self):
            t = time.time()
            t_stamp = int(t)
            print('当前时间戳:', t_stamp)
            return t_stamp
    
    # 创建获取token的对象
    class Token(object):
        def __init__(self, api_secret, project_code, account):
            self._API_SECRET = api_secret
            self.project_code = project_code
            self.account = account
        def get_token(self):
            strs = self.project_code + self.account + str(Time().t_stamp()) + self._API_SECRET
            hl = hashlib.md5()
            hl.update(strs.encode("utf8"))  # 指定编码格式,否则会报错
            token = hl.hexdigest()
            #print('MD5加密前为 :', strs)
            print('MD5加密后为 :', token)
            return token
    
    if __name__ == '__main__':
        tokenprogramer = Token('api_secret具体值', 'project_code具体值', 'account具体值')  # 对象实例化
        tokenprogramer.get_token()   #调用token对象
    

    运行结果如下:
    在这里插入图片描述

    展开全文
  • 注意仅可以在Python3中使用tokentoken验证涉及模块hmac与base64hmac模块简介HMAC是密钥相关的哈希运算消息认证码,HMAC运算利用哈希算法,以一个密钥和一个消息为输入,生成一个消息摘要作为输出典型应用HMAC的一...

    注意

    仅可以在Python3中使用token及token验证

    涉及模块hmac与base64

    hmac模块

    简介

    HMAC是密钥相关的哈希运算消息认证码,HMAC运算利用哈希算法,以一个密钥和一个消息为输入,生成一个消息摘要作为输出

    典型应用

    HMAC的一个典型应用是用在“质疑/应答”(Challenge/Response)身份认证中。认证流程:先由客户端向服务器发出一个验证请求。服务器接到此请求后生成一个随机数并通过网络传输给客户端(此为质疑)。客户端将收到的随机数提供给ePass,由ePass使用该随机数与存储在ePass中的密钥进行HMAC-MD5运算并得到一个结果作为认证证据传给服务器(此为响应)。与此同时,服务器也使用该随机数与存储在服务器数据库中的该客户密钥进行HMAC-MD5运算,如果服务器的运算结果与客户端传回的响应结果相同,则认为客户端是一个合法用户安全性

    由上面的介绍,我们可以看出,HMAC算法更像是一种加密算法,它引入了密钥,其安全性已经不完全依赖于所使用的HASH算法,安全性主要有以下几点保证:

    (1) 使用的密钥是双方事先约定的,第三方不可能知道。作为非法截获信息的第三方,能够得到的信息只有作为“挑战”的随机数和作为“响应”的HMAC结果,无法根据这两个数据推算出密钥。由于不知道密钥,所以无法仿造出一致的响应。

    生产token

    生成原理

    通过hmac sha1 算法产生用户给定的key和token的最大过期时间戳的一个消息摘要,将这个消息摘要和最大过期时间戳通过”:”拼接起来,再进行base64编码,生成最终的token

    import time

    import base64

    import hmacdef

    generate_token(key, expire=3600):

    """ :param key: str (用户给定的key,需要用户保存以便之后验证token,每次产生token时的key 都可以是同一个key)

    :param expire: int(最大有效时间,单位为s)

    :return: state: str """

    ts_str = str(time.time() + expire)

    ts_byte = ts_str.encode("utf-8")

    sha1_tshexstr = hmac.new(key.encode("utf-8"), ts_byte, 'sha1').hexdigest() token = ts_str + ':' + sha1_tshexstr

    b64_token = base64.urlsafe_b64encode(token.encode("utf-8"))

    return b64_token.decode("utf-8")

    ret = generate_token("1234566788")

    print(ret)

    验证token

    验证原理

    将token进行base64解码,通过token得到token最大过期时间戳和消息摘要。判断token是否过期。

    如没过期才将 从token中的取得最大过期时间戳进行hmac sha1 算法运算(注意这里的key要与产生token的key要相同),最后将产生的摘要与通过token取得消息摘要进行对比, 如果两个摘要相等,则token有效,否则token无效 。

    def certify_token(key, token):

    """

    :param key: str

    :param token: str

    :return: boolean

    """

    token_str = base64.urlsafe_b64decode(token).decode('utf-8')

    token_list = token_str.split(':')

    if len(token_list) != 2:

    return False

    ts_str = token_list[0]

    if float(ts_str) < time.time():

    # token expired

    return False

    known_sha1_tsstr = token_list[1]

    sha1 = hmac.new(key.encode("utf-8"), ts_str.encode('utf-8'), 'sha1')

    calc_sha1_tsstr = sha1.hexdigest()

    if calc_sha1_tsstr != known_sha1_tsstr:

    # token certification failed

    return False

    # token certification success

    return True

    key = '1234566788'

    token='MTUzMTc0NDU2OS43OTEzNjg3OjVkZjllNGIyZDgzMmNlYWU2YmRjOGFhMzk2M2Q4NWJmOGVjZTI5YmE=' certify_token(key, token)

    18d8bc3eb13533fa4c8590285648501941345b23.jpeg?token=e305af169c9120df13da8b175a952c5d

    展开全文
  • 背景 日常开发中,必然会碰到需要生成随机数的需求,比如生成图片验证码,短信验证码……随机数生成既然是这么简单的一个功能,开发必然也很简单,我们看看怎么生成一个随机数,这里以随机生成1-100的整数为例。...
  • Python随机生成固定长度的字符串

    千次阅读 2018-05-08 09:15:57
    今天做公司项目的接口测试,发现有些接口地址在post的时请求的json中除了登录时的token外还需要传入nonce和sign两个不知道什么的参数,后来经过和开发沟通后了解到这是随机生成的32位字符串后再进行md5加密后的结果...
  •  ...Token ...比起传统的身份验证方法,Token 有扩展性强,安全性高的特点,非常适合用在 Web 应用或者移动应用上。 验证方法 使用基于 Token 的身份验证方法,在服务端
  • Python JSON WEB TOKEN

    2021-03-16 14:32:42
    用户登录成功后,服务端生成一个随机token给用户,并且在服务端(数据库或缓存)中保存一份token,以后用户再来访问时需要携带token,服务端接收到token之后,去数据库或缓存中进行校验token的是否超时、是否合法 ...
  • 随机模块提供的随机生成器是伪随机数生成器,它不具有加密安全性,因此在Python 3.6及更高版本中添加了secrets模块。加密安全随机生成器使用同步方法生成随机数据,以确保没有两个进程可以同时获得相同的数据。在...
  • python 自定义生成具有时效性的token

    千次阅读 2018-07-26 18:15:01
    原理 注意测试django版本: &gt;&gt;&...生成token ...第一步:随机生成sha1秘钥 利用python里的hashlib库生成 sha1秘钥,这是一个单向加密过程,给这个sha1秘钥起名为sha1_tok...
  • Python | 一起走进Token生成器的使用

    千次阅读 2018-06-22 09:16:04
    1、在上一章使用Python打印出了乘法表,本章介绍token生成器 回顾:打印乘法表: My_Int = 10 for i in range(My_Int): for j in range(1, i+1): print(f&amp;amp;amp;amp;amp;quot;{i}*{j}={str(i*j...
  • 这是某OA的一个页面,主要功能是供用户提交一些需求,页面有表单和文件上传接口,在对该页面进行安全测试的时候,我希望对这些用户输入表单进行存储型XSS的测试,然而由于页面使用了随机Token,致使用扫描器进行扫描...
  • 以前生成测试字符时,用random模块拼来拼去来生成随机串,如姓名,手机,身份证等,还是费一些功夫,不过有了faker模块,一切变得简单起来 基本使用: from faker import Faker fake = Faker() print fake.name() # ...
  • 用户登录后服务器通过JWT生成一串随机Token给到用户(服务器不保留Token信息),当用户再来访问时需要携带Token信息,服务器收到用户端的Token之后,通过JWT对Token进行校验是否超时和合法。 JWT Token格式: jwt ...
  • 文章目录1 介绍1.1 随机数字生成器1.2 Python random 模块1.3随机种子2 使用2.1 Python random模块同一随机种子使用2.2 Python random.randint2.3 Python random.randrange2.4 Python random.uniform2.5 Python ...
  • 在本节中,我们将学习如何使用random模块(random)在Python中生成随机数和数据。该模块为各种分布(包括整数,浮点数(实数))实现了...播种随机生成器。生成随机字符串和密码。使用秘密模块的加密安全随机生成器。生成...
  • 一.关于 jwt 的原理及概念可以自行在网络上搜索了解一下,这里推荐一篇写的比较好的博客 ...二.python 对于 jwt 的实现, 目前已经存在了一些第三方的库, 相信学习过 python 的程序猿都知道 itsdangerous 这个库了,...
  • faker主要用来创建伪数据,使用Faker包,无需再手动生成或者手写随机数来生成数据,只需要调用Faker提供的方法,即可完成数据的生成. 安装: pip instell faker # 官方手册 # ...
  • 现在常见的csrf防御是有那么几种方式: 一种是在表单加上随机token串,这种能够避免99%的CSRF攻击,还有1%就是首先没有XSS攻击。 一种是附加token的基础上加了refer的来源判断, 还有一种是XMLHttpRequest的请求的...
  • PHP 生成token 示例

    千次阅读 2017-07-05 13:26:34
    接口特点汇总: 1、因为是非开放性的,所以所有的接口都是封闭的,只对公司内部的产品有效; 2、因为是非开放性的,所以OAuth那套协议是行不通的,因为没有中间用户的授权过程;...第一个token是针对接口的(ap
  • /usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- ''' @FileName :utils.py @desc : 邮箱验证 @Author :Young @IDE :PyCharm @Time :2021/2/21 0021 9:44 ''' #一是产生token发送邮件, #二是处理验证连接,采用base64...
  • 阅读本文需要3.5分钟关于在Python中处理随机性的概述,只使用标准库和CPython本身中内置的功能。在0.0和1.0之间生成随机浮点数这个random.random()函数在间隔[0.0,1.0]中返回一个随机浮点。这意味着返回的随机数...
  • # coding:utf-8"""生成随机数"""import randomimport timeimport uuidfrom hashlib import md5__author__ = 'zheng'def generate_rand_id(sstr=None):"""生成一组16进制的随机数,32位:param sstr::return:"""ti = ...
  • python有个自动生成数据库的包————faker 一、参数 locale:为生成数据的文化选项(语种),默认为 en_US,只有使用了相关文化,才能生成相对应的随机信息 常见的文化选项: zh_CN - Chinese (China ...
  • python - 创建随机字符串和随机十六进制数字的最轻量级方法创建一个包含30个字符的随机字符串的最轻量级方法是什么,如下所示?ufhy3skj5nca0d2dfh9hwd2tbk9sw1和十六进制数字一样,如下所示?8c6f78ac23b4a7b8c0182...
  • python接口测试之token&session处理

    千次阅读 2018-05-05 23:28:32
    python接口测试之token&amp;session处理在做接口的自动化测试中,无法绕过cookie,某些时候我们需要处理,那么怎么处理?另外一个方面,什么是cookie?cookie它的工作机制是用户识别以及状态管理,网站为了管理...
  • def token(size): return binascii.hexlify(os.urandom(size)).decode("utf8") def gen_key(size, chars=None): if chars is None: chars = string.ascii_lowercase + string.ascii_uppercase + string....
  • Python | 密码生成器的几种方法

    千次阅读 2018-07-29 04:35:35
    Python生成密码 随机密码 定向生成 加盐 直接复制 一、随机密码定义 使用模块: “random” and “string”生成如下: #!/usr/bin/env python # _*_ coding:utf-8 _*_ __...

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 9,666
精华内容 3,866
关键字:

python随机生成token

python 订阅