2024-08-23

在爬虫中,常见的伪加密方式有Base64和MD5。Base64是一种简单的加密方式,可以用来加密数据,但是它很容易被解密。MD5是一种散列函数,主要用于生成消息摘要,它是不可逆的,主要用于验证数据的完整性。

以下是Python中这些加密方式的实现:

  1. Base64加密:

Python的内置库base64提供了Base64的编码和解码功能。




import base64
 
# 编码
encoded_data = base64.b64encode(b"Hello World")
print(encoded_data)  # 输出:b'SGVsbG8gV29ybGQ='
 
# 解码
decoded_data = base64.b64decode(b'SGVsbG8gV29ybGQ=')
print(decoded_data)  # 输出:b'Hello World'
  1. MD5加密:

Python的hashlib库提供了MD5加密功能。




import hashlib
 
# 加密
md5_data = hashlib.md5(b"Hello World").hexdigest()
print(md5_data)  # 输出:'b10a8db164e0754105b7a99be72e3fe5'

需要注意的是,MD5加密后的结果是一个128位的散列值,不可逆。

  1. DES加密:



from Crypto.Cipher import DES
from binascii import b2a_hex, a2b_hex
 
key = b'ABCDEFGHIJKLMNOP'
 
def des_encrypt(data):
    data = data.encode('utf-8')
    mod = DES.new(key, DES.MODE_ECB)
    return b2a_hex(mod.encrypt(data))
 
def des_decrypt(data):
    mod = DES.new(key, DES.MODE_ECB)
    return mod.decrypt(a2b_hex(data)).decode('utf-8')
 
encrypted_data = des_encrypt(b"Hello World")
print(encrypted_data)  # 输出加密数据
 
decrypted_data = des_decrypt(encrypted_data)
print(decrypted_data)  # 输出解密数据
  1. AES加密:



from Crypto.Cipher import AES
from binascii import b2a_hex, a2b_hex
from Crypto.Random import get_random_bytes
 
key = get_random_bytes(16)
 
def aes_encrypt(data):
    data = data.encode('utf-8')
    aes = AES.new(key, AES.MODE_EAX)
    ciphertext, tag = aes.encrypt_and_digest(data)
    return b2a_hex(aes.nonce), b2a_hex(tag), b2a_hex(ciphertext)
 
def aes_decrypt(nonce, tag, ciphertext):
    aes = AES.new(key, AES.MODE_EAX, nonce=nonce)
    return aes.decrypt_and_verify(a2b_hex(ciphertext), a2b_hex(tag)).decode('utf-8')
 
encrypted_data = aes_encrypt(b"Hello World")
print(encrypted_data)  # 输出加密数据
 
decrypted_data = aes_decrypt(*encrypted_data)
print(decrypted_data)  # 输出解密数据
  1. RSA加密:



from Crypto.PublicKey import RSA
from Crypto.Cipher import PKCS1_v1_5
from binascii import b2a_hex, a2b_hex
 
rsa = RSA.
2024-08-23



from flask import Flask
from flask_cors import CORS
 
app = Flask(__name__)
CORS(app, resources=r'/*')
 
@app.route('/')
def hello_world():
    return 'Hello, Cross-Origin-World!'
 
if __name__ == '__main__':
    app.run()

这段代码首先导入了Flask框架和Flask-CORS扩展。然后创建了一个Flask实例并初始化了CORS。最后定义了一个简单的路由,该路由允许跨域请求。在实际部署时,可以通过配置来指定允许跨域的域名,或者使用通配符*允许所有域的跨域请求。这段代码是一个简单的示例,展示了如何在Flask应用中启用CORS。

2024-08-23

报错问题解释:

这个报错通常意味着Python环境中没有安装pycryptodome库,或者安装的版本不兼容。Crypto.Cipherpycryptodome库中用于提供加密算法的模块,特别是AES算法。

解决方法:

  1. 确保你有一个兼容的pycryptodome库安装在你的Python环境中。可以使用pip安装或更新它:

    
    
    
    pip install pycryptodome

    或者,如果你使用的是Python 3.x,可能需要安装pycryptodomex,因为pycryptodome不再支持Python 3.x:

    
    
    
    pip install pycryptodomex
  2. 如果你已经安装了pycryptodomepycryptodomex,但仍然遇到问题,请尝试更新到最新版本:

    
    
    
    pip install --upgrade pycryptodome

    
    
    
    pip install --upgrade pycryptodomex
  3. 如果更新不起作用,检查你的Python环境是否有多个版本,并确保你的代码运行在正确的Python解释器上,该解释器应该与你安装pycryptodomepycryptodomex的环境一致。
  4. 如果你正在使用虚拟环境,确保你的IDE或命令行终端已经激活了相应的虚拟环境。
  5. 如果你的代码中有特定的导入路径,确保它们是正确的。有时候,库的安装路径会因为安装方式或Python版本的不同而改变。

如果以上步骤都不能解决问题,可能需要检查你的Python环境的兼容性问题,或者查看更详细的错误信息来进一步诊断问题。

2024-08-23

在VSCode中配置ESP-IDF环境,主要包括以下几个步骤:

  1. 安装Python环境
  2. 安装ESP-IDF
  3. 配置VSCode

1. 安装Python环境

ESP-IDF需要Python环境来运行一些脚本。通常需要Python 3.7.9版本。

Windows用户注意

Windows用户可能遇到一些问题,因为ESP-IDF不完全支持Windows。如果你在Windows上遇到问题,可以考虑使用WSL(Windows子系统Linux)来运行ESP-IDF。

2. 安装ESP-IDF

  1. 下载ESP-IDF:



git clone --recursive https://github.com/espressif/esp-idf.git
  1. 安装ESP-IDF:



cd esp-idf
./install.sh

3. 配置VSCode

  1. 安装VSCode的C/C++扩展和Python扩展。
  2. 打开VSCode,并打开esp-idf目录。
  3. 在VSCode中打开终端,运行以下命令来设置环境变量:



. ./export.sh
  1. 可以创建一个示例项目来测试环境是否配置成功:



idf.py create-project --name my_project
cd my_project
idf.py build

如果一切顺利,你应该能够编译项目而没有错误。

注意:在配置过程中,如果遇到任何错误,请根据错误信息具体分析解决。可能的错误包括但不限于路径设置不正确、缺少依赖库或Python版本不对等。

2024-08-23



import requests
 
# 上传文件的函数
def upload_file(url, file_path):
    # 打开文件
    with open(file_path, 'rb') as file:
        # 使用files参数上传文件
        response = requests.post(url, files={'file': file})
    return response
 
# 示例URL和文件路径
upload_url = 'http://example.com/upload'
file_path = '/path/to/your/file.txt'
 
# 调用函数上传文件
response = upload_file(upload_url, file_path)
 
# 打印响应内容
print(response.text)

这段代码演示了如何使用Python的requests库来上传文件。函数upload_file接受一个上传URL和文件路径作为参数,然后使用requests.post方法上传文件。返回的响应可以用来进一步处理,例如检查上传是否成功。

2024-08-23

在Python中,trimesh是一个用于处理三维几何体的库。以下是一些使用trimesh的常见示例:

  1. 读取3D模型文件:



import trimesh
 
# 读取3D模型文件
mesh = trimesh.load('model.stl')
 
# 展示模型
mesh.show()
  1. 合并两个三维模型:



import trimesh
 
# 加载两个模型
mesh1 = trimesh.load('model1.stl')
mesh2 = trimesh.load('model2.stl')
 
# 合并模型
merged_mesh = mesh1 + mesh2
 
# 展示合并后的模型
merged_mesh.show()
  1. 转换模型的几何格式:



import trimesh
 
# 加载模型
mesh = trimesh.load('model.stl')
 
# 转换模型为其他格式,如转换为Wavefront OBJ格式
mesh.export('model.obj')
  1. 计算模型的体积:



import trimesh
 
# 加载模型
mesh = trimesh.load('model.stl')
 
# 计算模型体积
volume = mesh.volume
print(f'Model volume: {volume}')
  1. 计算模型的质心:



import trimesh
 
# 加载模型
mesh = trimesh.load('model.stl')
 
# 计算模型质心
centroid = mesh.centroid
print(f'Model centroid: {centroid}')
  1. 使用布尔运算进行模型的相减:



import trimesh
 
# 加载两个模型
mesh1 = trimesh.load('model1.stl')
mesh2 = trimesh.load('model2.stl')
 
# 执行相减操作
difference = mesh1 - mesh2
 
# 展示结果
difference.show()

这些示例展示了trimesh库的一些基本用法。trimesh还支持更多复杂的操作,如网格剖分、材料材料划分、光线投射等,可以根据具体需求使用相应的功能。

2024-08-23

错误解释:

TypeError: tuple indices must be integers or slices, not str 这个错误表明你在尝试使用字符串作为索引去访问一个元组(tuple)中的元素。在Python中,元组是一个不可变的序列类型,只能通过整数索引来访问元素,而不是使用字符串。

解决方法:

确保你在访问元组元素时使用的是整数索引。如果你需要通过字符串键来访问数据,可能需要使用字典(dict)来代替元组。

示例:

错误的代码可能像这样:




tup = (1, 2, 3)
print(tup['1'])  # 错误,试图使用字符串作为索引

正确的代码应该是:




tup = (1, 2, 3)
print(tup[0])  # 正确,使用整数索引

如果你确实需要通过字符串键来访问数据,可以这样修改:




tup = (1, 2, 3)
# 使用字典来存储数据
data = {'1': 1, '2': 2, '3': 3}
print(data['1'])  # 正确,使用字符串键访问字典中的值
2024-08-23

解释:

HTTP 403 错误表示服务器理解请求但拒绝授权访问。这通常意味着服务器上的资源不对请求者公开,或者请求者没有提供正确的认证信息。

解决方法:

  1. 检查URL:确保Postman和Python请求中使用的URL完全一致,包括任何查询参数或者路由参数。
  2. 检查Headers:确保Postman和Python请求中的Headers完全一致,包括必要的认证信息如API密钥、Cookies等。
  3. 检查Cookies:如果服务器依赖于Cookies来验证会话,确保在Python请求中包含了正确的Cookies。
  4. 检查代理设置:如果通过代理服务器发送请求,确保代理设置在Python请求中正确配置。
  5. 检查服务器端的访问控制:服务器可能有额外的安全措施,如IP白名单、用户认证等,确保请求者的IP或认证信息被服务器接受。
  6. 检查请求频率:有些服务器会限制请求频率,确保不违反这些限制。
  7. 检查请求方法:确保请求方法(GET, POST, PUT, DELETE等)与服务器期望的一致。

如果以上步骤无法解决问题,可能需要联系服务器管理员或API提供商获取更多信息。

2024-08-23

报错信息提示 "Failed to activate VS environment" 表明 Python 在尝试安装 skImage 时激活 Visual Studio (VS) 环境失败,因为找不到路径 "C:Program Files (x86)"。

解决方法:

  1. 确认 Visual Studio 是否正确安装在默认路径下。如果不是,可以修改注册表或环境变量来指向正确的安装位置。
  2. 如果 Visual Studio 未安装或路径有误,可以尝试修复安装或者重新安装 Visual Studio。
  3. 确保环境变量中的 "PATH" 包含 Visual Studio 的 "Common7Tools" 目录。
  4. 如果你使用的是 Visual Studio 的 Build Tools,确保它们也安装正确,并且路径没有问题。
  5. 尝试以管理员权限运行安装命令,因为某些安装需要更高的权限。

如果以上步骤无法解决问题,可以查看更详细的错误信息或日志,以便进一步诊断问题。

2024-08-23



import subprocess
 
# 使用subprocess.run()运行命令
result = subprocess.run(['echo', 'Hello World'], capture_output=True, text=True)
print(f'stdout: {result.stdout}')  # 打印输出
print(f'stderr: {result.stderr}')  # 如果有错误,打印错误信息
 
# 使用subprocess.Popen()运行命令
proc = subprocess.Popen(['ls', '-l'], stdout=subprocess.PIPE, stderr=subprocess.PIPE, text=True)
stdout, stderr = proc.communicate()
print(f'stdout: {stdout}')  # 打印输出
print(f'stderr: {stderr}')  # 如果有错误,打印错误信息

这段代码演示了如何使用subprocess模块中的run()Popen()两种方法来运行系统命令,并捕获它们的输出和错误信息。run()方法是一个简单的接口,适合于需要等待命令执行完毕后再继续的情况。而Popen()则提供了更多的灵活性,可以异步管理子进程。