我正在做一个编程挑战，我对其中一个挑战感到疯狂。在挑战中，我需要计算字符串的MD5。字符串以下列形式给出:n[c]:其中n是一个数字，c是一个字符。例如:b3[a2[c]]=>baccaccacc一切正常，直到我收到以下字符串:1[2[3[4[5[6[7[8[9[10[11[12[13[a]]]]]]]]]]]]这个字符串变成一个有6227020800个a的字符串。这个字符串超过6GB，所以在实际时间内几乎不可能计算出来。所以，这是我的问题:我可以在这里使用MD5的任何属性吗？我知道必须有一种形式可以在短时间内完成，我怀疑它必须与以下事实有关:所有字符串都是相同的字符重复多次。
我正在将大量用户帐户从一个遗留的PHP网站移植到一个新的、Shiny的基于Django的网站。一堆密码存储为PHP的crypt()的MD5散列输出。函数(请参阅此处的第三个示例)。给定来自遗留应用程序的密码哈希值:$1$f1KtBi.v$nWwBN8CP3igfC3Emo0OB8/我如何将它转换为md5$$的Django形式？crypt()MD5输出似乎使用了与Django的MD5支持不同的字母表(它似乎使用了hexdigest)。更新:有一个similar(andunanswered)question有一个有趣的潜在解决方案将PHP哈希转换为base-16编码，但基于一些初步的探索，
这个问题在这里已经有了答案:关闭10年前。PossibleDuplicate:Python:removingduplicatesfromalistoflists假设我有列表a=[1,2,1,2,1,3]如果a中的所有元素都是可哈希的(就像在那种情况下)，这将完成这项工作:list(set(a))但是，如果a=[[1,2],[1,2],[1,3]]?
In[30]:importnumpyasnpIn[31]:d=np.dtype(np.float64)In[32]:dOut[32]:dtype('float64')In[33]:d==np.float64Out[33]:TrueIn[34]:hash(np.float64)Out[34]:-9223372036575774449In[35]:hash(d)Out[35]:880835502155208439为什么这些dtype比较相等但散列不同？请注意，Python确实promise:Theonlyrequiredpropertyisthatobjectswhichcompareeq
例如:>>>a={'req_params':{'app':'12345','format':'json'},'url_params':{'namespace':'foo','id':'baar'},'url_id':'rest'}>>>b={'req_params':{'format':'json','app':'12345'},'url_params':{'id':'baar','namespace':'foo'},'url_id':'REST'.lower()}>>>a==bTrue什么是为两个字典生成相等哈希值的好哈希函数？词典会有基本的数据类型，如int、list、dict和s
我正在尝试使用Social-auth-app-django向网站添加社交媒体身份验证.所以我为最流行的社交媒体网站(Facebook、Twitter、Google+)创建了不同的应用程序，并在那里设置了回调url。但是当我从Facebook重定向回网站时遇到错误:InternalServerError:/oauth/complete/facebook/Traceback(mostrecentcalllast):File"/usr/local/lib/python3.5/site-packages/django/core/handlers/exception.py",line39,ini
我有一个大的稀疏numpy/scipy矩阵，其中每一行对应于高维空间中的一个点。我想进行以下类型的查询:给定一个点P(矩阵中的一行)和一个距离epsilon，找到与epsilon距离最大的所有点P.我使用的距离度量是Jaccard相似度，因此应该可以使用局部敏感哈希技巧，例如MinHash。在某处是否有针对稀疏numpy数组的MinHash实现(我似乎找不到)或者是否有一种简单的方法可以做到这一点？我不只是从Github中提取为非稀疏数组构建的东西的原因是scipy中的稀疏数据结构可能会导致时间复杂度爆炸。 最佳答案 如果您有非常大
我想根据当前日期和时间生成一个固定长度(比如10个字符)的散列。此哈希将附加到我的用户上传的文件的名称。我怎样才能在Python中做到这一点？ 最佳答案 包括电池:Python3importhashlibimporttimehashlib.sha1().update(str(time.time()).encode("utf-8"))print(hashlib.sha1().hexdigest())print(hashlib.sha1().hexdigest()[:10])Python2importhashlibimporttimeh
我想知道是否有一种清晰/简洁的方法可以将某些内容添加到集合中并检查它是否在没有2x哈希和查找的情况下添加。这是你可能会做的，但它有2x项目的哈希值ifitemnotinsome_set:#这适用于单个散列和查找，但有点难看。some_set_len=len(some_set)some_set.add(item)ifsome_set_len!=len(some_set):other_task()使用Python的setapi有更好的方法吗？ 最佳答案 我认为没有内置的方法可以做到这一点。当然，您可以编写自己的函数:defdo_add(
我正在使用pip安装我所有的python包，但出现如下跟踪所示的错误。问题是什么，我该如何解决？usr@comp:~$pipinstallflaskCollectingflaskUsingcachedFlask-0.11.1-py2.py3-none-any.whlCollectingitsdangerous>=0.21(fromflask)Usingcacheditsdangerous-0.24.tar.gzCollectingclick>=2.0(fromflask)Usingcachedclick-6.6.tar.gzCollectingWerkzeug>=0.7(fromfla
