Определение доминирующих цветов: python и метод k-средних

deque

В соответствии с документацией Python, deque – это обобщение стеков и очередей. Они являются контейнером замен для списка Python. Они защищены от потоков и поддерживают эффективность соединения памяти, а также сноски с обеих сторон deque. Список оптимизирован под быстрые операции с фиксированной длиной. За всеми подробностями можете обратиться к . Наш deque поддерживает аргумент maxlen, который устанавливает границы для deque. В противном случае deque будет расти до произвольных размеров. Когда ограниченный deque заполнен, любые новые объекты, которые были добавлены, вызовут такое же количество элементов, которые выскочат с другого конца. Вот основное правило: если вам нужно что-то быстро дописать или вытащить, используйте deque. Если вам нужен быстрый случайный доступ, используйте list. Давайте уделим пару минут, и посмотрим, как мы можем создавать и использовать deque.

Python

from collections import deque
import string

d = deque(string.ascii_lowercase)
for letter in d:
print(letter)

1
2
3
4
5
6

fromcollectionsimportdeque

importstring

d=deque(string.ascii_lowercase)

forletter ind

print(letter)

Здесь мы импортируем deque из нашего модуля collections, а также модуль string. Для того, чтобы создать экземпляр deque, нам нужно передать его итерируемой. В данном случае, мы передали его string.ascii_lowercase, и получили список всех строчных букв в алфавите. Наконец, мы сделали цикл над deque и вывели каждый объект. Теперь давайте взглянем на несколько методов, которыми обладает deque.

Python

d.append(‘bork’)
print(d)

# deque()

d.appendleft(‘test’)
print(d)

# deque()

d.rotate(1)
print(d)

# deque()

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17

d.append(‘bork’)

print(d)

 
# deque()
 

d.appendleft(‘test’)

print(d)

 
# deque()
 

d.rotate(1)

print(d)

 
# deque()

Давайте устроим небольшой разбор полетов. Сначала мы разместили строку в правом краю deque. Далее разместили другую строку в левом краю deque. Наконец, мы вызываем rotate в нашем deque и передаем его единице, что заставляет его сместиться один раз в право. Другими словами, это заставляет один объект сместиться с правой части на фронтальную. Вы можете передать ему отрицательное число, чтобы происходило то же самое, но с левой стороны. Давайте закончим этот раздел и взглянем на пример, основанный на документации Python:

Python

from collections import deque

def get_last(filename, n=5):
«»»
Возвращаем последние N кол-во строк из файла
«»»
try:
with open(filename) as f:
return deque(f, n)
except OSError:
print(«Файл не открывается: {}».format(filename))
raise

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13

fromcollectionsimportdeque

defget_last(filename,n=5)

«»»

    Возвращаем последние N кол-во строк из файла
    «»»

try

withopen(filename)asf

returndeque(f,n)

exceptOSError

print(«Файл не открывается: {}».format(filename))

raise

Этот код работает по схожему принципу с программой-хвостом Linux. Здесь мы передаем имя файла нашему скрипту вместе с n количеством строк, которые мы хотим вернуть. Наш deque ограничен той или иной цифрой, которую мы указываем как n. Это значит, что как только deque заполнится, когда новые строки прочитаны и добавлены в deque, старые строки выпадают из другого конца и отбрасываются. Я также завернул открываемый в операторе файл в простой обработчик исключений, так как очень легко выполнить передачу по неверному пути. Таким образом, мы поймаем несуществующие файлы, к примеру. Теперь мы готовы идти дальше и приступить к изучению namedtuple.

Встроенный LRU кэш (Python 3.2+)

Кэш содержится практически в любом горизонтальном отрезке программного обеспечения, которым мы пользуемся сегодня. Python 3 делает их использование очень простым, предоставляя кэш LRU () в качестве декоратора под названием .

Внизу показана простая функция Фибоначчи, которая, как мы знаем, выиграет от кэширования, так как выполняет одну и ту же работу несколько раз через рекурсию.

Python

import time

def fib(number: int) -> int:
if number == 0: return 0
if number == 1: return 1

return fib(number-1) + fib(number-2)

start = time.time()
fib(40)

print(f’Duration: {time.time() — start}s’)
# Длительность: 30.684099674224854s

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13

importtime

deffib(numberint)->int

ifnumber==return

ifnumber==1return1

returnfib(number-1)+fib(number-2)

start=time.time()

fib(40)

print(f’Duration: {time.time() — start}s’)

# Длительность: 30.684099674224854s

Теперь мы можем использовать для оптимизации (эта техника оптимизации называется меморизация). Время выполнения варьирует от секунд до наносекунд.

Python

from functools import lru_cache

@lru_cache(maxsize=512)
def fib_memoization(number: int) -> int:
if number == 0: return 0
if number == 1: return 1

return fib_memoization(number-1) + fib_memoization(number-2)

start = time.time()
fib_memoization(40)

print(f’Duration: {time.time() — start}s’)
# Длительность: 6.866455078125e-05s

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14

fromfunctoolsimportlru_cache
 

@lru_cache(maxsize=512)

deffib_memoization(numberint)->int

ifnumber==return

ifnumber==1return1

returnfib_memoization(number-1)+fib_memoization(number-2)

start=time.time()

fib_memoization(40)

print(f’Duration: {time.time() — start}s’)

# Длительность: 6.866455078125e-05s

Контраст с указателями

Одним из способов отличия ссылок на объекты от указателей является назначение. Если Python использует фактические указатели, то можно ожидать следующего поведения:

Однако, это утверждение приводит к ошибке. Причина в том, что делает NOT влияет на объект «pointed to» с помощью ссылки на объект, b. он создает объект NEW () и повторно назначает этому объекту.

Другой способ, которым ссылки на объекты отличаются от указателей, заключается в удалении:

Это утверждение также приводит к ошибке. Причина та же, что и в примере выше; делает NOT влияет на объект «pointed to» ссылкой на объект, . Он просто удаляет ссылку на объект, . Ссылка на объект и объект, на который она указывает, , не затрагиваются.

Вы можете спросить, «Well then how do I delete the actual object?» ответ-вы не можете! Вы можете удалить только все ссылки на этот объект. После того, как больше нет ссылок на объект, объект становится пригодным для сборки мусора, и он будет удален для вас (хотя вы можете заставить это сделать с помощью модуля ). Эта функция известна как управление памятью, и это одна из основных сильных сторон Python, а также одна из причин, почему Python использует ссылки на объекты в первую очередь.

Хеширование

Если вам нужно защитить хэши или алгоритм дайджеста сообщений, то для этого прекрасно подойдет модуль стандартной библиотеки Python hashlib. Он включает в себя безопасные алгоритмы хеширования FIPS, такие как SHA1, SHA224, SHA256, SHA384, а также SHA512 и MD5. Python также поддерживает функции хеширования adler32 и crc32, но они содержатся в модуле zlib. Одно из самых популярны применений хеширования это хранение хеша пароля, вместо самого пароля. Конечно, хеш должен быть хорошим, в противном случае он может быть расшифрован.

Другой популярный случай, в котором применяется хеширование – это хеширование файла, с последующей отправкой файла и его хеша по отдельности. Получатель файла может запустить хеш в файле, чтобы убедиться в том, что файл соответствует отправленному хешу. Если это так, значит никто не менял файл, когда он был отправлен. Давайте попробуем создать хеш md5. Но оказывается, чтобы использовать хеш md5, нужно передать его строке байта, вместо обычной. Так что мы попробовали сделать это, после чего вызвали метод дайджеста, чтобы получить наш хеш. Если вы претпочитаете хешированный дайджест, мы можем сделать и это:

Python

import hashlib
hashlib.md5.update(b’Python rocks!’)
result = hashlib.md5.digest()

print(result)
# b’\x14\x82\xec\x1b#d\xf6N}\x16*+[\x16\xf4w’

1
2
3
4
5
6

importhashlib

hashlib.md5.update(b’Python rocks!’)

result=hashlib.md5.digest()

print(result)

# b’\x14\x82\xec\x1b#d\xf6N}\x16*+[\x16\xf4w’

Давайте уделим время на то, чтобы разобраться с увиденным. Сначала мы импортировали модуль hashlib и создали экземпляр объекта md5 HASH. Далее, мы вписали небольшой текст в объект хеша и получили трассировку.

Python

print( md5.hexdigest() )
# ‘1482ec1b2364f64e7d162a2b5b16f477’

1
2

print(md5.hexdigest())

# ‘1482ec1b2364f64e7d162a2b5b16f477’

На самом деле существует метод быстрого создания хеша, мы рассмотрим его, когда создадим наш хеш sha512:

Python

import hashlib
sha = hashlib.sha1(b’Hello Python’).hexdigest()

print(sha) # ‘422fbfbc67fe17c86642c5eaaa48f8b670cbed1b’

1
2
3
4

importhashlib

sha=hashlib.sha1(b’Hello Python’).hexdigest()

print(sha)# ‘422fbfbc67fe17c86642c5eaaa48f8b670cbed1b’

Как вы видите, мы создали наш экземпляр хеша и вызвали его метод дайджеста одновременно. Далее, мы выводим наш хеш, чтобы на него посмотреть. Лично я использую хеш sha1, так как его хеш достаточно короткий и отлично ложится в страницу. Но в то же время он и не очень безопасный, так что вы вольны выбирать то, что вам удобно.

Класс collections.deque

Класс deque реализует двухконечную очередь, которая поддерживает добавление и удаление элементов с обоих концов в течение О(1) времени. Объекты deque представлены в виде двусвязных списков, что дает им превосходную производительность для входящих и выходящих элементов, но при этом у него плохая производительность O(n) при работе со случайно принимаемыми элементами в середине очереди. В связи с тем, что deque поддерживает вставку и удаление элементов одинаково хорошо, они могут поддерживать и очереди и стеки. collections.deque это отличное решение, если вы ищите структуру данных очереди в Python в стандартной библиотеке.

Python

# Как использовать collections.deque в качестве очереди FIFO:

from collections import deque
q = deque()

q.append(‘eat’)
q.append(‘sleep’)
q.append(‘code’)

print(q)
# deque()

print(q.popleft()) # ‘eat’
print(q.popleft()) # ‘sleep’
print(q.popleft()) # ‘code’

print(q.popleft())
IndexError: «pop from an empty deque»

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18

# Как использовать collections.deque в качестве очереди FIFO:
 

fromcollectionsimportdeque

q=deque()

q.append(‘eat’)

q.append(‘sleep’)

q.append(‘code’)

print(q)

# deque()
 

print(q.popleft())# ‘eat’

print(q.popleft())# ‘sleep’

print(q.popleft())# ‘code’

print(q.popleft())

IndexError»pop from an empty deque»

islice(iterable, start, stop)

Ранее мы упоминали islice в разделе count. Давайте немного углубимся в данный вопрос. Итератор islice возвращает указанные элементы из итерируемой. Это своего рода непрозрачный оператор. В целом, islice использует срез индекса вашей итерируемой (тот или иной объект, над которым вы выполняете итерацию) и возвращает выбранный объект в качестве итератора. Существует две реализации islice.

itertools.islice(iterable, stop) и новая версия islice, которая более соответствует обычному слайсингу Python: islice(iterable, start, stop). Давайте рассмотрим первую версию, чтобы понять, как это работает:

Python

from itertools import islice

iterator = islice(‘123456’, 4)

print(next(iterator)) # 1
print(next(iterator)) # 2
print(next(iterator)) # 3
print(next(iterator)) # 4

print(next(iterator)) # ошибка!

Traceback (most recent call last):
Python Shell, prompt 15, line 1
builtins.StopIteration:

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14

fromitertoolsimportislice

iterator=islice(‘123456’,4)

print(next(iterator))# 1

print(next(iterator))# 2

print(next(iterator))# 3

print(next(iterator))# 4

print(next(iterator))# ошибка!

Traceback(most recent call last)

Python Shell,prompt15,line1

builtins.StopIteration

В данном коде мы передаем строку из шести символов нашему islice совместно с числом 4, который является стоп-аргументом. Это значит, что итератор, возвращаемый islice, будет содержать первые 4 объекта в содержащейся в нем строке. Мы можем проверить это, вызвав next в нашем итераторе четыре раза, что мы и делали выше. Python достаточно продуманный, чтобы понять, что если мы имеем только два переданных islice аргумента, то второй аргумент является стоп-аргументом. Давайте попробуем передать ему три аргумента, чтобы продемонстрировать, что вы можете передать ему стартовый и стоп аргументы. Инструмент itertools под названием count поможет нам продемонстрировать данную задумку:

Python

from itertools import islice
from itertools import count

for i in islice(count(), 3, 15):
print(i)

1
2
3
4
5

fromitertoolsimportislice

fromitertoolsimportcount

foriinislice(count(),3,15)

print(i)

Результат:

Python

3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12

3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14

Здесь мы вызвали count и указали islice, что мы начинаем с числа 3 и заканчиваем тогда, когда достигнем числа 15. Это очень похоже на слайсинг, за исключением того, что мы делаем это с итератором и получаем новый итератор!

Troubleshooting

Depending on your configuration, you may have to run like
this:

This should automatically install the appropriate version of
mypy’s parser, typed-ast. If for some reason it does not, you
can install it manually:

If the command isn’t found after installation: After
, the script and
dependencies, including the module, will be installed to
system-dependent locations. Sometimes the script directory will not
be in , and you have to add the target directory to
manually or create a symbolic link to the script. In particular, on
macOS, the script may be installed under :

In Windows, the script is generally installed in
. So, type check a program like this (replace
with your Python installation path):

dropwhile(predicate, iterable)

У нас в распоряжении имеется небольшой итератор itertools под названием dropwhile. Этот малыш может удалять элементы, если критерием фильтра является True. По этой причине, вы можете не увидеть никакой выдачи из этого итератора, пока предикат не станет False. Это может затянуть время запуска, а нам этого не нужно. Давайте посмотрим на пример из .

Python

from itertools import dropwhile

data = list(dropwhile(lambda x: x

1
2
3
4

fromitertoolsimportdropwhile

data=list(dropwhile(lambdaxx5,1,4,6,4,1))

print(data)#

Здесь мы импортируем dropwhile, затем передаем его простому оператору lambda. Эта функция выдает True, если значение х меньше или равно 5. В противном случае она вернет False. Функция dropwhile создаст цикл над списком и передаст каждый элемент лямбде. Если лямбда возвращает True, тогда значение будет удалено. Как только мы достигнем цифры 6, лямбда вернет False, и мы сохраняем число 6 и все значения, которые за ним следуют. Я нашел это весьма полезным в применении обычной функции над лямбдой, когда я исследую что-нибудь новое. Так что давайте перевернем ситуацию с ног на голову и создадим функцию, которая возвращает True, если значение превышает число 5.

Python

from itertools import dropwhile

def greater_than_five(x):
return x > 5

data = list(
dropwhile(
greater_than_five,

)
)

print(data) #

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13

fromitertoolsimportdropwhile

defgreater_than_five(x)

returnx>5

data=list(

dropwhile(

greater_than_five,

6,7,8,9,1,2,3,10

)

)
 

print(data)#

Здесь мы создали простую функцию в интерпретаторе Python. Это функция является нашим предикатом (или фильтром). Если переданные нами значения отмечены как True, то они будут удалены. Как только мы достигнем значения меньше 5-и, то ВСЕ значения после и включая это значение сохранятся, что мы и видим в примере выше.

Как работать со списками в Python?

Списки — достаточно широко используемая структура данных, для которой можно найти массу применений. Это один из типов последовательности в Питоне — а значит, к ним можно применять встроенные в язык методы. Их можно передавать в качестве аргумента функциям.

При работе со списками часто есть несколько способов сделать что-либо. Но всегда есть способ, который проще, быстрее и читабельнее других. Не нужно объяснять, почему нужно использовать именно их.

Создание списка в Python

Временами требуется инициализировать список из X значений. Как это сделать правильно?

#Вот так список создавать не надо
new_list = []
for x in range(10):
  new_list = None
  
#А вот так надо. Одна строка вместо трех.
new_list =  * 10

Как видите, весьма компактный способ. Просто умножьте значение на количество раз, которое оно должно быть в списке.

Генераторы списков в Python

#Пример генерации списка
list_1 = range(1, 101)
list_comp = 

Пример выше создает из переменной list_1, содержащей все целые числа от 1 до 100, список, содержащий только четные числа (те, которые делятся 2). Этот прием можно использовать как:  , где f(x) — некоторая функция от x, а условия — необязательный блок с условными операторами. Так же допускается вложенность.

Список в строку Python

Соединение списка в строку — задача, которая возникает достаточно часто. В Python это сделать предельно просто, однако не всегда интуитивно понятно как.

#Вот так хочется сделать, но не надо
strings = 
string = ''
for char in strings:
  string = string + char
  
#А вот так надо, и это проще первого варианта
strings = 
string = ''.join(strings)

Как видно из примера, классный способ превратить список в строку — вызвать функцию join(), передав в качестве аргумента список, который нужно соединить.

Пожалуй, о списках все. Уверен, что вы будете часто использовать списки в Python, так что постарайтесь запомнить эти простые вещи, описанные в статье. К сожалению, я тоже наступал на грабли и не использовал вещи, описанные выше. Функциональность кода от этого не страдала, а вот внешний вид и читаемость — достаточно сильно.

Return values being pathlib.Path objects

With Antoine Pitrou’s new standard library pathlib module, it
at first seems like a great idea for scandir() to return instances
of pathlib.Path. However, pathlib.Path‘s is_X() and
stat() functions are explicitly not cached, whereas scandir
has to cache them by design, because it’s (often) returning values
from the original directory iteration system call.

And if the pathlib.Path instances returned by scandir cached
stat values, but the ordinary pathlib.Path objects explicitly
don’t, that would be more than a little confusing.

Guido van Rossum explicitly rejected pathlib.Path caching stat in
the context of scandir here,
making pathlib.Path objects a bad choice for scandir return
values.

Descriptive: Naming Styles

There are a lot of different naming styles. It helps to be able to
recognize what naming style is being used, independently from what
they are used for.

The following naming styles are commonly distinguished:

  • b (single lowercase letter)

  • B (single uppercase letter)

  • lowercase

  • lower_case_with_underscores

  • UPPERCASE

  • UPPER_CASE_WITH_UNDERSCORES

  • CapitalizedWords (or CapWords, or CamelCase — so named because
    of the bumpy look of its letters ). This is also sometimes known
    as StudlyCaps.

    Note: When using acronyms in CapWords, capitalize all the
    letters of the acronym. Thus HTTPServerError is better than
    HttpServerError.

  • mixedCase (differs from CapitalizedWords by initial lowercase
    character!)

  • Capitalized_Words_With_Underscores (ugly!)

There’s also the style of using a short unique prefix to group related
names together. This is not used much in Python, but it is mentioned
for completeness. For example, the os.stat() function returns a
tuple whose items traditionally have names like st_mode,
st_size, st_mtime and so on. (This is done to emphasize the
correspondence with the fields of the POSIX system call struct, which
helps programmers familiar with that.)

The X11 library uses a leading X for all its public functions. In
Python, this style is generally deemed unnecessary because attribute
and method names are prefixed with an object, and function names are
prefixed with a module name.

In addition, the following special forms using leading or trailing
underscores are recognized (these can generally be combined with any
case convention):

Methods not following symlinks by default

There was much debate on python-dev (see messages in this thread)
over whether the DirEntry methods should follow symbolic links or
not (when the is_X() methods had no follow_symlinks parameter).

Initially they did not (see previous versions of this PEP and the
scandir.py module), but Victor Stinner made a pretty compelling case on
python-dev that following symlinks by default is a better idea, because:

  • following links is usually what you want (in 92% of cases in the
    standard library, functions using os.listdir() and
    os.path.isdir() do follow symlinks)
  • that’s the precedent set by the similar functions
    os.path.isdir() and pathlib.Path.is_dir(), so to do
    otherwise would be confusing
  • with the non-link-following approach, if you wanted to follow links
    you’d have to say something like if (entry.is_symlink() and
    os.path.isdir(entry.path)) or entry.is_dir()
    , which is clumsy

As a case in point that shows the non-symlink-following version is
error prone, this PEP’s author had a bug caused by getting this
exact test wrong in his initial implementation of scandir.walk()
in scandir.py (see Issue #4 here).

In the end there was not total agreement that the methods should
follow symlinks, but there was basic consensus among the most involved
participants, and this PEP’s author believes that the above case is
strong enough to warrant following symlinks by default.

sys.argv

Значение sys.argv – это список аргументов командной строки, которые причастны к скрипту Python. Первый аргумент, argv, имеет аналогичное скрипту Python наименование. В зависимости от платформы, на которой вы работаете, первый аргумент может содержать полный путь к скрипту или к названию файла. Для дополнительных деталей обратитесь к документации. А тем временем, попробуем поработать с парочкой примеров, чтобы познакомиться с этим инструментом:

Python

import sys
print(sys.argv)
# Ответ:

1
2
3

importsys

print(sys.argv)

# Ответ:

Если вы запустите это в интерпретаторе, вы получите список с пустой строкой. Давайте создадим файл под названием sysargv.py, со следующим содержимым:

Python

import sys

print(sys.argv)

1
2
3

importsys

print(sys.argv)

Теперь запустите код в IDLE. Вы увидите список с одним элементом, который содержит путь к вашему скрипту. Попробуем передать скрипту несколько аргументов. Откройте окно терминала \ консоли и при помощи команды cd измените каталоги на тот, в котором находится скрипт. После этого, запустите что-то наподобие этого:

sys.argv

Обратите внимание на то, что будет выведено на экран:

Python

1

Первый аргумент – это название файла нашего скрипта. Следующие два аргумента в списке – это те, что мы передали нашему скрипту в командной строке.

sys.exit

Данная функция позволяет разработчику выйти из Python. Функция exit принимает необязательный аргумент, обычно целое число, которое дает статус выхода. Ноль считается как успешное завершение. Обязательно проверьте, имеет ли ваша операционная система какие-либо особые значения для своих статусов выхода, чтобы вы могли следить за ними в своем собственном приложении

Обратите внимание на то, что когда вы вызываете exit, это вызовет исключение SystemExit, которое позволяет функциям очистки работать в конечных пунктах блоков try / except. Давайте взглянем на то, как вызывается данная функция:

Python

import sys
sys.exit(0)

Traceback (most recent call last):
File «», line 1, in
sys.exit(0)
SystemExit: 0

1
2
3
4
5
6
7

importsys

sys.exit()

Traceback(most recent call last)

File»»,line1,inmodule>

sys.exit()

SystemExit

Запустив данный код в IDLE, вы увидите возникшую ошибку SystemExit. Давайте создадим несколько скриптов для теста. Для начала вам нужно создать основной скрипт, программу, которая будет вызывать другой скрипт Python. Давайте назовем его “call_exit.py”. Скрипт должен содержать следующее:

call_exit.py

Python

import subprocess

code = subprocess.call()
print(code)

1
2
3
4

importsubprocess

code=subprocess.call(«python.exe»,»exit.py»)

print(code)

Теперь создайте скрипт Python под названием“exit.py” и сохраните его в той же папке. Вставьте в него следующий код:

exit.py

Python

import sys

sys.exit(0)

1
2
3

importsys

sys.exit()

Теперь давайте запустим его:

sys.exit

Как вы могли заметить, написанный нами скрипт exit вернул ноль, так что он успешно заработал. Получается, мы заодно научились вызывать разные скрипты Python изнутри самого Python!

Теория и практика. Быстрая проверка задач и подсказки к ошибкам на русском языке.
Работает в любом современном браузере.

Шифровка файла

Теперь у нас в распоряжении есть и приватный и публичный ключи, так что мы можем зашифровать кое-какие данные и вписать их в файл. Вот достаточно простой пример:

Python

from Crypto.PublicKey import RSA
from Crypto.Random import get_random_bytes
from Crypto.Cipher import AES, PKCS1_OAEP

with open(‘encrypted_data.bin’, ‘wb’) as out_file:
recipient_key = RSA.import_key(
open(‘my_rsa_public.pem’).read()
)

session_key = get_random_bytes(16)

cipher_rsa = PKCS1_OAEP.new(recipient_key)
out_file.write(cipher_rsa.encrypt(session_key))

cipher_aes = AES.new(session_key, AES.MODE_EAX)
data = b’blah blah blah Python blah blah’
ciphertext, tag = cipher_aes.encrypt_and_digest(data)

out_file.write(cipher_aes.nonce)
out_file.write(tag)
out_file.write(ciphertext)

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22

fromCrypto.PublicKey importRSA

fromCrypto.Randomimportget_random_bytes

fromCrypto.Cipher importAES,PKCS1_OAEP

withopen(‘encrypted_data.bin’,’wb’)asout_file

recipient_key=RSA.import_key(

open(‘my_rsa_public.pem’).read()

)

session_key=get_random_bytes(16)

cipher_rsa=PKCS1_OAEP.new(recipient_key)

out_file.write(cipher_rsa.encrypt(session_key))

cipher_aes=AES.new(session_key,AES.MODE_EAX)

data=b’blah blah blah Python blah blah’

ciphertext,tag=cipher_aes.encrypt_and_digest(data)

out_file.write(cipher_aes.nonce)

out_file.write(tag)

out_file.write(ciphertext)

Первые три строки покрывают наши импорты из PyCryptodome. Далее мы открываем файл для записи. Далее, мы импортируем наш публичный ключ в переменной и создаем 16-битный ключ сессии. Для этого примера мы будем использовать гибридный метод шифрования, так что мы используем PKCS#1 OAEP (Optimal asymmetric encryption padding). Это позволяет нам записывать данные произвольной длинны в файл. Далее, мы создаем наш шифр AES, создаем кое-какие данные и шифруем их. Это дает нам зашифрованный текст и MAC. Наконец, мы выписываем nonce, MAC (или тег), а также зашифрованный текст. К слову, nonce – это произвольное число, которое используется только в криптографических связях. Обычно это случайные или псевдослучайные числа. Для AES, оно должно быть минимум 16 байтов в ширину. Вы вольны попытаться открыть зашифрованный файл в своем текстовом редакторе. Вы увидите только какое-то безобразие. Теперь попробуем расшифровать наши данные:

Python

from Crypto.PublicKey import RSA
from Crypto.Cipher import AES, PKCS1_OAEP

code = ‘nooneknows’

with open(‘encrypted_data.bin’, ‘rb’) as fobj:
private_key = RSA.import_key(
open(‘my_rsa_key.pem’).read(),
passphrase=code
)

enc_session_key, nonce, tag, ciphertext =

cipher_rsa = PKCS1_OAEP.new(private_key)
session_key = cipher_rsa.decrypt(enc_session_key)

cipher_aes = AES.new(session_key, AES.MODE_EAX, nonce)
data = cipher_aes.decrypt_and_verify(ciphertext, tag)

print(data)

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23

fromCrypto.PublicKey importRSA

fromCrypto.Cipher importAES,PKCS1_OAEP

code=’nooneknows’

withopen(‘encrypted_data.bin’,’rb’)asfobj

private_key=RSA.import_key(

open(‘my_rsa_key.pem’).read(),

passphrase=code

)

enc_session_key,nonce,tag,ciphertext=

fobj.read(x)forxin(private_key.size_in_bytes(),16,16,-1)

cipher_rsa=PKCS1_OAEP.new(private_key)

session_key=cipher_rsa.decrypt(enc_session_key)

cipher_aes=AES.new(session_key,AES.MODE_EAX,nonce)

data=cipher_aes.decrypt_and_verify(ciphertext,tag)

print(data)

Если вы разобрались с предыдущим примером, то этот код должен быть весьма простым для разбора. В данном случае, мы открываем наш зашифрованный файл для чтения в бинарном режиме. Далее, мы импортируем наш приватный ключ

Обратите внимание на то, что когда вы импортируете приватный ключ, вы должны передать ему код доступа. В противном случае возникнет ошибка

Далее мы считываем наш файл. Вы заметите, что сначала мы считываем приватный ключ, затем 16 байтов для nonce, за которыми следуют 16 байтов, которые являются тегом, и наконец, остальную часть файла, который и является нашими данными. Далее нам нужно расшифровать наш ключ сессии, пересоздать наш ключ AES и расшифровать данные. Вы можете использовать PyCryptodome в намного более широком ряде случаев. Однако, нам нужно идти дальше и посмотреть, что еще мы можем сделать для наших криптографических нужд в Python.

Python Language Server

A Python 2.7 and 3.5+ implementation of the Language Server Protocol.

Installation

The base language server requires Jedi to provide Completions, Definitions, Hover, References, Signature Help, and
Symbols:

If the respective dependencies are found, the following optional providers will be enabled:

  • Rope for Completions and renaming
  • Pyflakes linter to detect various errors
  • McCabe linter for complexity checking
  • pycodestyle linter for style checking
  • pydocstyle linter for docstring style checking (disabled by default)
  • autopep8 for code formatting
  • YAPF for code formatting (preferred over autopep8)

Optional providers can be installed using the extras syntax. To install YAPF formatting for example:

All optional providers can be installed using:

If you get an error similar to then please upgrade setuptools before trying again.

3rd Party Plugins

Installing these plugins will add extra functionality to the language server:

  • pyls-mypy Mypy type checking for Python 3
  • pyls-isort Isort import sort code formatting
  • pyls-black for code formatting using Black

Please see the above repositories for examples on how to write plugins for the Python Language Server. Please file an
issue if you require assistance writing a plugin.

Configuration

Configuration is loaded from zero or more configuration sources. Currently implemented are:

  • pycodestyle: discovered in ~/.config/pycodestyle, setup.cfg, tox.ini and pycodestyle.cfg.
  • flake8: discovered in ~/.config/flake8, setup.cfg, tox.ini and flake8.cfg

The default configuration source is pycodestyle. Change the pyls.configurationSources setting to in
order to respect flake8 configuration instead.

Overall configuration is computed first from user configuration (in home directory), overridden by configuration
passed in by the language client, and then overriden by configuration discovered in the workspace.

To enable pydocstyle for linting docstrings add the following setting in your LSP configuration:

Language Server Features

Auto Completion:

Code Linting with pycodestyle and pyflakes:

Signature Help:

Go to definition:

Hover:

Find References:

Document Symbols:

Document Formatting:

os.path.exists

Функция exists говорит нам, существует ли файл, или нет. Все что вам нужно, это указать ему путь. Взглянем на пример:

Python

import os

os.path.exists(r’C:\Python27\Tools\pynche\ChipViewer.py’) # True

os.path.exists(r’C:\Python27\Tools\pynche\fake.py’) # False

1
2
3
4
5

importos

os.path.exists(r’C:\Python27\Tools\pynche\ChipViewer.py’)# True

os.path.exists(r’C:\Python27\Tools\pynche\fake.py’)# False

В первом примере, мы указали функции exists настоящий путь, на что она указывает как True. Это говорит о том, что данный путь существует. Во втором примере, мы указали неправильный путь, от чего функция указывает нам на это сообщением False.

Built-in List Functions & Methods

Python includes the following list functions −

Sr.No. Function with Description
1 cmp(list1, list2)

Compares elements of both lists.

2 len(list)

Gives the total length of the list.

3 max(list)

Returns item from the list with max value.

4 min(list)

Returns item from the list with min value.

5 list(seq)

Converts a tuple into list.

Python includes following list methods

Sr.No. Methods with Description
1 list.append(obj)

Appends object obj to list

2 list.count(obj)

Returns count of how many times obj occurs in list

3 list.extend(seq)

Appends the contents of seq to list

4 list.index(obj)

Returns the lowest index in list that obj appears

5 list.insert(index, obj)

Inserts object obj into list at offset index

6 list.pop(obj=list)

Removes and returns last object or obj from list

7 list.remove(obj)

Removes object obj from list

8 list.reverse()

Reverses objects of list in place

9 list.sort()

Sorts objects of list, use compare func if given

Previous Page
Print Page

Next Page  

Ссылка на основную публикацию