2024-08-16

解释:

ModuleNotFoundError: No module named 'torch' 表示Python无法找到名为torch的模块。这通常发生在尝试导入一个未安装在当前Python环境中的库时。在这个案例中,torch 是 PyTorch 的模块,一个用于机器学习的开源Python库,广泛用于深度学习应用。

解决方法:

确保您已经安装了torch模块。如果未安装,可以通过以下步骤进行安装:

  1. 打开终端(或命令提示符)。
  2. 输入以下命令安装PyTorch:

    pip install torch
    Bash

    如果你使用的是conda环境管理器,可以使用以下命令:

    conda install pytorch -c pytorch
    Bash
  3. 安装完成后,重新运行你的Python代码,问题应该会被解决。

如果你正在使用特定版本的Python或者在特定的虚拟环境中工作,请确保你的pip或conda是针对那个环境的,并且你已经激活了相应的环境。

2024-08-16
import hashlib
import base64
from Crypto.Cipher import AES
from Crypto.Random import get_random_bytes
import rsa

# MD5加密
def md5_encryption(data):
    md5 = hashlib.md5()
    md5.update(data.encode('utf-8'))
    return md5.hexdigest()

# MD5加盐加密
def md5_salt_encryption(data, salt):
    md5 = hashlib.md5(salt.encode('utf-8'))
    md5.update(data.encode('utf-8'))
    return md5.hexdigest()

# 使用base64进行加密解密
def base64_encryption(data):
    return base64.b64encode(data.encode('utf-8')).decode('utf-8')

def base64_decryption(data):
    return base64.b64decode(data.encode('utf-8')).decode('utf-8')

# AES加密解密
def aes_encryption(data, key):
    pad = AES.block_size - len(data) % AES.block_size
    data = data + pad * chr(pad)
    iv = get_random_bytes(AES.block_size)
    cipher = AES.new(key, AES.MODE_CFB, iv)
    return iv + cipher.encrypt(data)

def aes_decryption(data, key):
    iv = data[:AES.block_size]
    cipher = AES.new(key, AES.MODE_CFB, iv)
    return cipher.decrypt(data[AES.block_size:]).rstrip(chr(AES.block_size))

# RSA加密解密
def rsa_encryption(data, pub_key):
    return rsa.encrypt(data.encode('utf-8'), pub_key)

def rsa_decryption(data, priv_key):
    return rsa.decrypt(data, priv_key).decode('utf-8')

# 生成RSA密钥对
def generate_rsa_keys():
    (pub_key, priv_key) = rsa.newkeys(1024)
    return (pub_key, priv_key)

# 示例
if __name__ == '__main__':
    data = 'Hello, World!'
    salt = 'secret_salt'
    key = b'1234567890123456'
    pub_key, priv_key = generate_rsa_keys()

    print('MD5加密:', md5_encryption(data))
    print('MD5加盐加密:', md5_salt_encryption(data, salt))
    print('Base64加密:', base64_encryption(data))
    print('Base64解密:', base64_decryption(base64_encryption(data)))
    print('AES加密:', aes_encryption(data, key))
    print('AES解密:', aes_decryption(aes_encryption(data, key), key))
    print('RSA加密:', rsa_encryption(data, pub_key))
    print('RSA解密:', rsa_decryption(rsa_encryption(data, pub_key), priv_key))
Python

注意:

  1. 示例中使用的RSA加密需要安装rsa库,可以通过pip install rsa进行安装。
  2. AES加密需要安装pycryptodome库,可以通过pip install pycryptodome进行安装。
  3. 示例中的密钥和盐仅为示例使用,实际应用中需要使用强随机密钥和盐。
  4. 示例中的AES加密模式(CFB)和块大小(128)可能需要根据实际需求进行调整。
2024-08-16

在Ubuntu 22.04上安装Python的多个版本,可以使用pyenv。以下是安装和使用pyenv来管理多个Python版本的步骤:

  1. 安装必要的依赖:
sudo apt update
sudo apt install -y make build-essential libssl-dev zlib1g-dev libbz2-dev \
libreadline-dev libsqlite3-dev wget curl llvm libncurses5-dev libncursesw5-dev \
xz-utils tk-dev libffi-dev liblzma-dev python-openssl git
Bash
  1. 安装pyenv
curl https://pyenv.run | bash
Bash
  1. pyenv初始化脚本添加到您的shell启动文件。如果您使用的是bash或zsh,可以将以下内容添加到~/.bashrc~/.zshrc
export PATH="$HOME/.pyenv/bin:$PATH"
eval "$(pyenv init --path)"
eval "$(pyenv init -)"
Bash

然后,重新加载shell配置:

exec "$SHELL"
Bash
  1. 安装Python版本:
pyenv install 3.6.15
pyenv install 3.7.12
pyenv install 3.8.12
pyenv install 3.9.12
pyenv install 3.10.0
Bash
  1. 列出已安装的Python版本以确认安装:
pyenv versions
Bash
  1. 设置全局Python版本,或者为特定项目设置本地版本。例如,设置全局Python版本为3.9.12:
pyenv global 3.9.12
Bash

或者为一个特定项目设置本地版本:

cd your-project-directory
pyenv local 3.10.0
Bash

这样,你就可以在Ubuntu 22.04上安装和管理多个Python版本了。

2024-08-16
python -m http.server --bind 0.0.0.0 8080
Bash

这行代码在Python 3.7及以上版本中可以运行,并将创建一个简单的HTTP服务器,绑定到所有网络接口的8080端口。

然而,要实现外网访问,你需要设置内网穿透,使用像ngroklocaltunnel这样的服务。

以下是使用ngrok的步骤:

  1. 前往 ngrok官网 并注册账户(如果还没有的话)。
  2. 下载并安装ngrok
  3. 运行ngrok,并选择要暴露的端口(这里是8080):
ngrok http 8080
Bash

ngrok会给你一个外网可访问的URL,你可以用这个URL来测试你的HTTP服务器。

2024-08-16

由于原代码已经是一个致命Bug的示例,我们无法直接提供可运行的代码。但是,我们可以尝试用C++/Python/Rust重写其核心逻辑,以演示如何正确实现B-树。

以下是一个简单的B-树节点定义和插入操作的伪代码示例:

C++:

#include <vector>
#include <iostream>

using namespace std;

struct BTreeNode {
    vector<int> keys;
    vector<BTreeNode*> children;
    int t; // min degree

    BTreeNode(int t) : t(t) {}
};

class BTree {
    BTreeNode *root;
    int t;

public:
    BTree(int t) : t(t) {
        root = new BTreeNode(t);
    }

    void insert(int key) {
        // Insertion logic goes here
    }
};

int main() {
    BTree tree(2); // min degree of 2
    tree.insert(1);
    // ...
    return 0;
}
C++

Python:

class BTreeNode:
    def __init__(self, t):
        self.keys = []
        self.children = []
        self.t = t

class BTree:
    def __init__(self, t):
        self.root = BTreeNode(t)

    def insert(self, key):
        # Insertion logic goes here

# Example usage
tree = BTree(2) # min degree of 2
tree.insert(1)
# ...
Python

Rust:

struct BTreeNode<T> {
    keys: Vec<T>,
    children: Vec<Box<BTreeNode<T>>>,
    t: usize, // min degree
}

impl<T> BTreeNode<T> {
    fn new(t: usize) -> Self {
        BTreeNode { keys: Vec::new(), children: Vec::new(), t }
    }
}

struct BTree<T> {
    root: BTreeNode<T>,
}

impl<T: Ord + Copy> BTree<T> {
    fn new(t: usize) -> Self {
        BTree { root: BTreeNode::new(t) }
    }

    fn insert(&mut self, key: T) {
        // Insertion logic goes here
    }
}

fn main() {
    let mut tree = BTree::new(2); // min degree of 2
    tree.insert(1);
    // ...
}
Rust

请注意,这些示例只是展示了B-树的基本结构和插入操作的伪代码,实际的实现细节需要根据原代码中的Bug修复和完整的插入、删除、搜索算法。

2024-08-16

random.choices() 是 Python 3.6 中 random 模块新增的一个函数,它用于从指定的序列中随机选择元素。

random.choices()random.sample() 都可以从序列中随机选取元素,但它们之间有一个关键的区别:random.choices() 可以选择重复的元素,而 random.sample() 不可以。

下面是 random.choices() 的基本使用方法:

  1. 从列表中随机选取元素:
import random

list = [1, 2, 3, 4, 5]
result = random.choices(list, k=2)
print(result)  # 输出可能是 [1, 2] 或 [3, 4] 等
Python

在上面的代码中,k 参数表示我们想要从列表中随机选取多少个元素。

  1. 从元组中随机选取元素:
import random

tuple = (1, 2, 3, 4, 5)
result = random.choices(tuple, k=2)
print(result)  # 输出可能是 [1, 2] 或 [3, 4] 等
Python
  1. 从集合中随机选取元素:
import random

set = {1, 2, 3, 4, 5}
result = random.choices(set, k=2)
print(result)  # 输出可能是 [1, 2] 或 [3, 4] 等
Python
  1. 从字符串中随机选取字符:
import random

string = "ABCDE"
result = random.choices(string, k=2)
print(result)  # 输出可能是 ['A', 'B'] 或 ['C', 'D'] 等
Python
  1. 使用random.choices()来选择重复的元素:
import random

list = [1, 2, 2, 3, 3, 3]
result = random.choices(list, k=2)
print(result)  # 输出可能是 [2, 2] 或 [3, 3] 等
Python

在上面的代码中,我们可以看到,即使列表中有重复的元素,random.choices() 也可以从中随机选取重复的元素。

注意:random.choices() 返回的是一个列表,即使你选取的元素个数是1个。如果你想得到一个元素的序列,你可以使用 result = random.choices(*population, k=1)[0] 来获取。

import random

list = [1, 2, 3, 4, 5]
result = random.choices(list, k=1)
print(result[0])  # 输出可能是 1 或 2 或 3 或 4 或 5
Python

在上面的代码中,result[0] 就是我们随机选取的单个元素。

2024-08-16

为了使用Python进行B站魔力赏市集搜索,你可以使用requests库来发送HTTP请求,并解析返回的JSON数据。以下是一个简单的例子,演示如何搜索B站魔力赏市集中的视频。

首先,确保安装了requests库:

pip install requests
Bash

然后,使用以下代码进行搜索:

import requests
import json

# 搜索关键字
keyword = "视频标题"

# 设置请求的URL
url = "https://api.bilibili.com/x/v2/media/search"

# 设置请求参数
params = {
    "keyword": keyword,
    "duration": "0",
    "tids_1": "0",
    "tids_2": "0",
    "page": "1",
    "pagesize": "20",
    "order": "click",
    "type": "video",
    "source": "input",
    "mixed": "1",
    "no_redirect": "1",
    "highlight": "1",
    "single_column": "0",
    "jsonp": "jsonp",
    "callback": "__jp2"
}

# 发送请求
response = requests.get(url, params=params)

# 确认请求成功
if response.status_code == 200:
    # 解析JSON数据
    data = json.loads(response.text.lstrip("__jp2(").rstrip(");"))
    print(data)

    # 处理数据,例如打印视频标题
    for item in data["result"]:
        print(item["title"])
else:
    print("请求失败")
Python

请注意,由于API可能会更改,上述代码可能需要根据实际情况进行调整。此外,B站有一定的反爬策略,大量请求可能会被封禁。这只是一个基本的示例,用于说明如何进行搜索请求并获取结果。

2024-08-16

在Python Flask框架中,可以通过创建一个可执行的脚本来实现命令行运行Flask应用。以下是一个简单的示例:

首先,确保你的环境中已经安装了Flask。如果没有安装,可以使用以下命令安装:

pip install Flask
Bash

然后,创建一个名为 app.py 的文件,并写入以下代码:

from flask import Flask

app = Flask(__name__)

@app.route('/')
def hello_world():
    return 'Hello, World!'

if __name__ == '__main__':
    app.run()
Python

要通过命令行运行这个Flask应用,你可以创建一个名为 run.py 的脚本,内容如下:

#!/usr/bin/env python
import sys
from app import app

if __name__ == "__main__":
    app.run(host='0.0.0.0', port=int(sys.argv[1]) if len(sys.argv) > 1 else 5000)
Python

确保给 run.py 文件可执行权限:

chmod +x run.py
Bash

然后,你可以通过以下命令行运行你的Flask应用,并指定一个端口:

./run.py 8000
Bash

这将会启动Flask应用,监听8000端口。如果你没有指定端口,默认使用5000端口。

注意:这只是一个非常基础的示例。在实际生产环境中,你需要考虑更多安全性和性能的配置。

2024-08-16

在Python中,可以使用venv模块或virtualenv工具来创建虚拟环境。

使用venv创建和删除虚拟环境的方法:

创建虚拟环境:

python3 -m venv /path/to/new/virtual/environment
Bash

激活虚拟环境:

source /path/to/new/virtual/environment/bin/activate
Bash

删除虚拟环境:

rm -rf /path/to/virtual/environment
Bash

使用virtualenv创建和删除虚拟环境的方法:

创建虚拟环境:

virtualenv /path/to/new/virtual/environment
Bash

激活虚拟环境:

source /path/to/new/virtual/environment/bin/activate
Bash

删除虚拟环境:

rm -rf /path/to/virtual/environment
Bash

注意:路径/path/to/new/virtual/environment应替换为你希望创建虚拟环境的具体路径。激活虚拟环境后,你可以使用pip安装和管理包,而不会影响系统的全局Python环境。

2024-08-16

您可以使用pip的list命令来查看所有已安装的Python包及其版本。如果您想要查看所有可用的包及其版本,可以使用pip search命令,但请注意,pip search 功能由于依赖于 PyPI 的 XMLRPC API,可能会因为API限制或性能问题而不稳定或不可用。

为了更可靠地列出所有可用的包版本,您可以使用以下方法:

  1. 使用pip配合find命令和grep工具(在类Unix系统中):
pip find --help  # 查看find命令的帮助信息
pip find | grep -E '^(?!Package).*'
Bash
  1. 使用pip配合list --outdated命令来查看所有已安装包的可用更新:
pip list --outdated
Bash
  1. 使用pip配合search命令,尽管不推荐,因为上述方法更可靠:
pip search '*'
Bash

请注意,由于PyPI的API限制,pip search可能不会返回所有可用的包。此外,pip search在新版本的pip中已被弃用。