python校驗和

A. python爬蟲如何驗證自簽名證書

python爬蟲驗證自簽名證書步驟如下：脊攔旦
1、下載並導入證書。
2、關聯好證書內容和相應的私鑰櫻擾。
3、用openssl提供的函數或者其他相關工具對衡纖證書進行驗證。

B. 如何使用python 校驗13位ISBN

#encoding:咐穗脊utf-8
#Python3.6.0
defcheck(s):
衡滲t=0
a=1*int(s[5])+3*int(s[6])+1*int(s[7])+3*int(s[9])+1*int(s[10])+3*int(s[11])+1*int(s[12])+3*int(s[13])+1*int(s[14])+3*int(s[15])+1*int(s[16])+3*int(s[17])
c=int(str(a)[-1])
ifnotc==0:
t=10-c
族氏returnt
pn='ISBN-978-897283571-4'
print(check(pn))

C. 怎麼用python和原始套接字發送一tcp數據包

TCP的首部格式：
0 1 2 3
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 1
+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+
| Source Port | Destination Port |
+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+
| Sequence Number |
+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+
| Acknowledgment Number |
+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+
| Data | |U|A|P|R|S|F| |
| Offset| Reserved |R|C|S|S|Y|I| Window |
| | |G|K|H|T|N|N| |
+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+
| Checksum | Urgent Pointer |
+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+
| Options | Padding |
+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+
| data |
-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-

—Source Port是源埠，16位。
—Destination Port是目的埠，16位。
—Sequence Number是發送數據包中的第一個位元組的序列號，32位。
—Acknowledgment Number是確認序列號，32位。
—Data Offset是數據偏移，4位，該欄位的值是TCP首部（包括選項）長度乘以4。
—標志位： 6位，URG表示Urgent Pointer欄位有意義：
ACK表示Acknowledgment Number欄位有意義
PSH表示Push功能，RST表示復位TCP連接
SYN表示SYN報文（在建立TCP連接的時候使用）
FIN表示沒有數據需要發送了（在關閉TCP連接的時候使用）
Window表示接收緩沖區的空閑空間，16位，用來告訴TCP連接對端自己能夠接收的最大數據長度。
—Checksum是校驗和，16位。
—Urgent Pointers是緊急指針，16位，只有URG標志位被設置時該欄位才有意義，表示緊急數據相對序列號（Sequence Number欄位的值）的偏移。
更多TCP協議的詳細信息可以在網上輕易找到，在這里不再贅述。
為了建立一個可以自己構造數據的包，我們使用"SOCK_RAW"這種socket格式，使用"IPPROTO_RAW"協議，它會告訴系統我們將提供網路層和傳輸層。

s = socket.socket(socket.AF_INET,socket.SOCK_RAW,)
通過這個簡單的類，我們可以進行IP頭部信息構造
class ip(object):
def __init__(self, source, destination):
self.version = 4

D. Python數據驗證庫(一) validators

很多時候我們的程序會接收來自外部的數據，但是我們不能確保接收的數據是我們期待的數據，這時可能需要對數據進行一些驗證。比如，在做介面測試時，我們發送http請求，會受到伺服器的應答信息，這時需要對接收的數據進行檢查，判斷是否符合預期。

這里介紹一個簡單的數據驗證庫 validators ，後續還會介紹其他的數據驗證庫。

python有很多數據驗證工具，但是其他的數據驗證工具都需要自己定義模式。validators是一個簡單的數據驗證庫，當驗證一個簡單的值時，不需要定義一個表單或模式。

目前 validators 支持python版本2.7, 3.3, 3.4, 3.5 和PyPy

在validators中每一個validator是一個簡單的函數，函數參數為要驗證的值，一些函數可能有額外的關鍵字參數。對於每一個函數，如果驗證成功，則返回 True ；若驗證失敗，則返回一個 ValidationFailure 對象。

驗證一個數字 value 是否在最小值 min 和最大值 max 之間， value 不僅僅可以是整數，也可以是其它數據類型，例如floats, decimals 和 dates.

Parameters:
•猜皮 min – The minimum required value of the number. If not provided, minimum value will not be checked.
• max – The maximum value of the number. If not provided, maximum value will not be checked.

驗證 value 是否是一個有效域。如果 value 是一個有效域名，函數返回 True , 否則返回 ValidationFailure .

也支持國際化域名(IDN domain),例如：

驗證是否是合法的郵件地址，如果是，函數返回 True , 否則返回 ValidationFailure .

驗證是否是合法的國際銀行賬戶號碼，如果是，函數返回 True , 否則返回 ValidationFailure .

驗證是否是合法的ipv4地址，如穗冊差果是，函數返回 True , 否則返回 ValidationFailure .

驗證是否是合法的ipv6地址，如果是，函數返回 True , 否則返回 ValidationFailure .

驗證給定的字元串長度是否在指定范圍內。

驗證是否是合法的mac地址，如果是，函數返回 True , 否則返回 ValidationFailure .

驗證是否是合法的slug，如果是，函數返回 True , 否則返回 ValidationFailure .

驗證是否是合法的url，如果是，函數返回 True , 否則返回 ValidationFailure .

Parameters:
• value – 要驗證的url
• public – (default=False) Set True to only allow a public IP address

驗證姿敏Finnish Business ID.

驗證Finnish Social Security Number.

class validators.utils.ValidationFailure(func, args)

validators.utils.validator(func, *args, **kwargs)

例：

控制台輸出結果：

下一篇：Python數據驗證庫（二）validator
http://www.jianshu.com/p/eee56214af9c

E. 怎麼用python算p值和t檢驗

引入相關模塊，這次我們使用stats的
產生兩列隨機變數，用到了stats。norm.rvs，參數loc表示平均數，scale表示標准差，size是樣本量這是產生的兩個變數的數據的一部分
ttest_rel的用法：輸出t和p值從p值可以看出，這兩列數據是沒有差異的。
當然，ttest_rel還可以接受pandas.DataFrame數據，先從excel中讀取數據我們可以看一下數據的基本內容：
我們可以選擇scoreA和ScoreB這兩列數據進行T檢驗輸出的結果可見兩列變數均值無差異
我們還可以同時對多個變數進行檢驗，比如：這是產生的結果可見：第一個array表示t值，兩個表示p值，因此我們可以知道p(scoreA)=0.126>0.05

F. python 驗證代理是否有效

首先要旁指從項目中遇到的一個問題說起。編寫一個python文件test.py，文件test.py內容如下：
#! /usr/bin/python
....
如果在命令行方式執行test.py的方式是：
test.py -in inputfile -out outputfile;或python test.py -in inputfile -out outputfile;
但是因為需要，用exec函數(這里使用execl)去調用這個python文件。在項目中是這樣寫的：
execl(」test.py」,」-in」,」inputfile」,」-out」,」outputfile」,(char*)0);
但執行結果並不是預想的test.py執行，而是啟動了python交互程序，不知道是什麼原因。因為一直以為如果寫清虛一個C程序，比如main。運正配那麼在命令行輸入:main arg1 arg2執行的效果和execl(」main」,」arg1」,」arg2」,(char*)0)的效果應該是一樣的。

G. python調用檢驗是什麼意思

Python中的"調用"指的是使用其他函數或模塊中提供的功能，以實現特定的代碼需求。而"檢驗"則指對代碼進行測試、驗證和確認其正確性和可靠性。因此，"python調用檢驗"通常指通過測試、驗證和確認這些調用是否可以正常工作，以確保程序的正確性和可靠性。具體來說，Python中對調用進行檢驗通常有以下幾種方式：

1. 單元測試：針對代碼中的單個函數或模塊進行測試，通過輸入不同數據和參數，驗證其輸出是否符合預期。

2. 集成測試：將多個模塊或函數組合起來進行測試，檢查它們之間的交互是否正常，以及是否能夠協同工作。

3. 功能測試：測試整個程序的功能是否正常工作，例如測試程序的用戶介面、性能、安全性等方面。

4. 端到端測試：從程序的開始到結束，模擬真實用戶在系統中的操作過程，測激含試整個系統的可用性和穩定性。

在Python中，通常使用測試框架如unittest、pytest、doctest等來實現對調用的檢驗。這些明爛笑框架提供了一系列的工具和函數，幫助開發者編寫測試用例並進行測試，可以有效地歷如提高代碼的質量和穩定性。

H. 如何利用Python做簡單的驗證碼識別

1摘要

驗證碼是目前互聯網上非常常見也是非常重要的一個事物，充當著很多系統的防火牆功能，但是隨時OCR技術的發展，驗證碼暴露出來的安全問題也越來越嚴峻。本文介紹了一套字元驗證碼識別的完整流程，對於驗證碼安全和OCR識別技術都有一定的借鑒意義。

然後經過了一年的時間，筆者又研究和get到了一種更強大的基於CNN卷積神經網路的直接端到端的驗證識別技術（文章不是我的，然後我把源碼整理了下，介紹和源碼在這裡面）：

基於python語言的tensorflow的『端到端』的字元型驗證碼識別源碼整理(github源碼分享)

2關鍵詞

關鍵詞：安全,字元圖片,驗證碼識別,OCR,Python,SVM,PIL

3免責聲明

本文研究所用素材來自於某舊Web框架的網站完全對外公開的公共圖片資源。

本文只做了該網站對外公開的公共圖片資源進行了爬取，並未越權做任何多餘操作。

本文在書寫相關報告的時候已經隱去漏洞網站的身份信息。

本文作者已經通知網站相關人員此系統漏洞，並積極向新系統轉移。

本報告的主要目的也僅是用於OCR交流學習和引起大家對驗證安全的警覺。

4引言

關於驗證碼的非技術部分的介紹，可以參考以前寫的一篇科普類的文章：

互聯網安全防火牆（1）--網路驗證碼的科普

裡面對驗證碼的種類，使用場景，作用，主要的識別技術等等進行了講解，然而並沒有涉及到任何技術內容。本章內容則作為它的技術補充來給出相應的識別的解決方案，讓讀者對驗證碼的功能及安全性問題有更深刻的認識。

5基本工具

要達到本文的目的，只需要簡單的編程知識即可，因為現在的機器學習領域的蓬勃發展，已經有很多封裝好的開源解決方案來進行機器學習。普通程序員已經不需要了解復雜的數學原理，即可以實現對這些工具的應用了。

主要開發環境：

• python3.5

• python SDK版本

• PIL

• 圖片處理庫

• libsvm

• 開源的svm機器學習庫

關於環境的安裝，不是本文的重點，故略去。

6基本流程

一般情況下，對於字元型驗證碼的識別流程如下：

• 准備原始圖片素材

• 圖片預處理

• 圖片字元切割

• 圖片尺寸歸一化

• 圖片字元標記

• 字元圖片特徵提取

• 生成特徵和標記對應的訓練數據集

• 訓練特徵標記數據生成識別模型

• 使用識別模型預測新的未知圖片集

• 達到根據「圖片」就能返回識別正確的字元集的目標

7素材准備

7.1素材選擇

由於本文是以初級的學習研究目的為主，要求「有代表性，但又不會太難」，所以就直接在網上找個比較有代表性的簡單的字元型驗證碼（感覺像在找漏洞一樣）。

最後在一個比較舊的網站（估計是幾十年前的網站框架）找到了這個驗證碼圖片。

原始圖：



• def get_feature(img): """


• 獲取指定圖片的特徵值,


• 1. 按照每排的像素點,高度為10,則有10個維度,然後為6列,總共16個維度


• :param img_path:


• :return:一個維度為10（高度）的列表 """



• width, height = img.size



• pixel_cnt_list = []


• height = 10 for y in range(height):


• pix_cnt_x = 0 for x in range(width): if img.getpixel((x, y)) == 0: # 黑色點


• pix_cnt_x += 1



• pixel_cnt_list.append(pix_cnt_x) for x in range(width):


• pix_cnt_y = 0 for y in range(height): if img.getpixel((x, y)) == 0: # 黑色點


• pix_cnt_y += 1



• pixel_cnt_list.append(pix_cnt_y) return pixel_cnt_list



然後就將圖片素材特徵化，按照libSVM指定的格式生成一組帶特徵值和標記值的向量文

I. python3 crc8校驗-3步實現計算

最近項目中用到了跟硬體通信的crc8校驗，花了點殲塵櫻時間研究了一下python的crc8校驗，但是一直沒有找到好的技術突破。

google了一番，昨天測試了網上的幾種方法都不正確，確定了氏叢使用crcmod庫來實現，參考官方文檔和國內的一遍文章，具體如下：

http://crcmod.sourceforge.net/crcmod.predefined.html#class-predefinedcrc

http://blog.csdn.net/snoop_lttx/article/details/53674657

其實python3 只需要3步即可實現crc8校驗，官方有crc8，但是默認是crc-8不是我要找的crc-8-maxim，而crcmod庫是支持多種crc8計算的。

下面我是採用crc-8-maxim演算法的，多項式：x8+x5+x4+1（二進制為100110001），0x31

正確運行結果為：0xd6

下面我們使用在線crc校驗工具測試一下：
http://www.ip33.com/crc.html
測試截圖如下：

到此我們完成了crc8校驗和。

目前有三種兄鄭方式實現轉換：

關於crc8的理論，本文不再贅述了。可以參考以下文章：
http://blog.csdn.net/haifengid/article/details/51753181