Генерация надежного пароля с использованием Python
Наличие слабого пароля не годится для системы, которая требует высокой конфиденциальности и безопасности учетных данных пользователя. Оказывается, людям трудно создать надежный пароль, достаточно сильный, чтобы предотвратить его запоминание неавторизованными пользователями.
Эта статья использует комбинацию цифр, алфавитов и других символов, найденных на клавиатуре компьютера, чтобы сформировать 12-значный пароль, который непредсказуем и не может быть легко запомнен.
Максимальная длина пароля
# это можно изменить в соответствии с длиной вашего пароля
# объявляем массивы символов, которые нам нужны в нашем пароле
# Представлено в виде символов для облегчения конкатенации строк
# объединяет все массивы символов выше, чтобы сформировать один массив
COMBINED_LIST = DIGITS + UPCASE_CHARACTERS + LOCASE_CHARACTERS + SYMBOLS
# случайным образом выбрать хотя бы один символ из каждого набора символов выше
# объединить символ, случайно выбранный выше
# на этом этапе пароль содержит только 4 символа, но
# мы хотим 12-значный пароль
temp_pass = rand_digit + rand_upper + rand_lower + rand_symbol
# теперь мы уверены, что у нас есть хотя бы один символ от каждого
# набор символов, заполняем остальные
# длина пароля путем случайного выбора из комбинированного
# список символов выше.
temp_pass = temp_pass + random.choice(COMBINED_LIST)
# преобразовать временный пароль в массив и перемешать в
# препятствовать тому, чтобы у этого был последовательный образец
# где начало пароля предсказуемо
temp_pass_list = array.array(& # 039; u 039 ;, temp_pass)
# пройти массив временных паролей и добавить символы
# сформировать пароль
Генератор визуально различимых паролей (A)
Требуется по запросу выдавать N различных паролей длиной M символов, состоящих из строчных и прописных латинских букв и цифр, кроме тех, которые легко перепутать между собой: «l» (L маленькое), «I» (i большое), «1» (цифра), «o» и «O» (большая и маленькая буквы) и «0» (цифра).
Дополнительное условие: в каждом из паролей не должно быть повторяющихся символов.
Решение должно содержать две функции: generate_password(m), возвращающую случайный пароль длиной m символов и main(n, m), возвращающую список из n различных паролей, каждый длиной m символов.
Будем считать, что параметры n и m всегда таковы, что требуемые пароли возможно сгенерировать.
Формат ввода
Пример вызова ваших функций для тестирования:
print(«Случайный пароль из 7 символов:», generate_password(7))
print(«10 случайных паролей длиной 15 символов:»)
print(*main(10, 15), sep=»\n»)
Формат вывода
Пример результатов:
Случайный пароль из 7 символов: ZdmtPhz
10 случайных паролей длиной 15 символов:
H2YuebGj9mwgXUp
9P4WRMeu8GmpZa3
Bpje6wgvC72kxJn
7U5SbRMrkgYNGuT
GMBWavKAdHi5jr7
CXTYJNwcdazDtLP
g9MjduQWhivCwVH
H9vats8jF6A3xr4
mcvxtXNujkKiz68
mTCQ4Wi5yqPBtgv
Генератор визуально различимых паролей (A + B)
Требуется по запросу выдавать N различных паролей длиной M символов, состоящих из строчных и.
Генератор визуально различимых паролей (B)
Требуется по запросу выдавать N различных паролей длиной M символов, состоящих из строчных и.
Генератор паролей
Требуется по запросу выдавать N различных паролей длиной M символов, состоящих из строчных и.
Генераторы Python. Их создание и использование
Приходилось ли вам когда-либо работать с настолько большим набором данных, что он переполнял память вашего компьютера? Или быть может у вас была сложная функция, для которой нужно было бы сохранять внутреннее состояние при вызове? А если при этом функция была слишком маленькой, чтобы оправдать создание собственного класса? Во всех этих случаях вам придут на помощь генераторы Python и ключевое слово yield.
Прочитав эту статью, вы узнаете:
Если вы являетесь Питонистом начального или среднего уровня и вы заинтересованы в том, чтобы научиться работать с большими наборами данных в питоновском стиле, то скорее всего это руководство для вас.
По ссылке ниже вы можете скачать копию файла с данными, используемыми в этом руководстве.
Использование Генераторов
Функции генераторов (их описание можно почитать в PEP 255) представляют собой особый вид функций, которые возвращают «ленивый итератор». И хотя содержимое этих объектов вы можете перебирать также как и списки, но при этом, в отличие от списков, ленивые итераторы не хранят свое содержимое в памяти. Чтобы составить общее представление об итераторах в Python взгляните на статью Python “for” Loops (Definite Iteration).
Теперь, когда вы имеете примерное представление о том, чем является генератор, у вас наверняка появилось желание увидеть как он работает. Давайте рассмотри два примера. В первом вы увидите общий принцип работы генераторов. В последующих у вас будет возможность изучить работу генераторов более подробно.
Пример 1: Чтение больших файлов
Списки Python
Работа с потоками данных и большими файлами, такими например как CSV, являются наиболее распространенными вариантами использования генераторов. Давайте возьмем CSV файл (CSV является стандартным форматом для обмена данными, колонки в нем разделяются при помощи запятых). Предположим, что вы хотите посчитать количество имеющихся в нем рядов. Код ниже предлагает один из путей для, того, чтобы осуществить это:
Это вполне приемлемое решение, но будет ли этот подход работать, если файл окажется слишком большим? А что если файл окажется больше чем вся доступная память, которая есть в нашем распоряжении? Для того чтобы ответить на этот вопрос, давайте предположим, что csv_reder() будет открывать файл и считывать его в массив.
В этом случае open() возвращает объект генератора, который вы можете «лениво» (не обсчитывая заранее) перебирать ряд за рядом. Тем не менее, file.read().split() загружает все данные в память сразу, вызывая ошибку памяти (MemoryError).
До того как это произойдет, вы можете заметить, что ваш компьютер замедлился. Возможно вам потребуется даже вручную остановить программу. Но что нам делать, если мы хотим этого избежать?
Генераторы Python
Давайте взглянем на новое определение функции csv_reader() :
В этой версии вы открываете файл и проходите его содержимое, возвращая ряд за рядом. Этот код выводит следующий результат без каких-либо ошибок:
Почему так получилось? Да потому что вы по сути превратили функцию csv_reader() в генератор. Эта версия кода открывает файл, проходит по строкам и извлекает для чтения лишь отдельный ряд, вместо того, чтобы возвращать весь файл целиком.
Также вы можете определить выражение создающее генератор, которое очень похоже по синтаксису на выражение создающее список. В таком виде вы можете использовать генератор без вызова функции:
Такой способ создания генератора csv_gen является более лаконичным.
Более подробно о yield мы расскажем позже, а пока запомните основные отличия между использованием ключевых слов yield и return:
Пример 2: Создание бесконечной последовательности
Создание же бесконечной последовательности стопроцентно потребует от нас использования генератора. Причина проста — ограниченность памяти нашего компьютера.
Если вы попробуете запустить этот код в теле цикла for, то увидите, что на самом деле он бесконечный:
Эта программа будет исполняться, до тех пор, пока вы ее вручную не остановите.
Пример 3: Нахождение палиндромов
Вы можете использовать бесконечные последовательности множеством различных способов. Одним из них, который мы отметим особенно, является создание детектора палиндромов. Детектор палиндромов выявляет все последовательности букв и цифр, которые являются палиндромами. Это слова или числа, которые читаются одинаково вперед и назад, как «121» например. Сперва давайте зададим наш числовой детектор палиндромов:
Не особо беспокойтесь о понимании вычислений, лежащих в основе данного кода. Просто заметьте, что функция принимает введенное число, переворачивает его, и сравнивает с оригиналом. Теперь вы можете использовать генератор бесконечной последовательности для получения бегущего списка со всеми числовыми палиндромами:
В консоли выводятся только те номера, которые читаются одинаково и вперед и назад.
Примечание: на практике вам вряд ли придется писать свой собственный бесконечный генератор последовательностей, по той простой причине, что есть уже очень эффективный генератор itertools.count() из модуля itertools.
Теперь, когда вы познакомились с простым примером использования генератора бесконечной последовательности, давайте рассмотрим более детально работу этого генератора.
Понимание работы генератора Python
К этому моменту вы уже познакомились с двумя основными способами создания генераторов: с помощью функции и с помощью выражения. У вас также должно было сформироваться интуитивное представление о том, как работает генератор. Давайте теперь уделим некоторое время тому, чтобы сделать наши знания более четкими.
Примечание. Если вы хотите больше узнать о генераторах списков, множеств и словарей в Python, можете прочитать статью Эффективное использование генераторов списков (англ).
Создание генератора с помощью выражения
Как и выражения создающие списки, выражения создающие генераторы позволяют быстро получить объект генератора с помощью всего одной строчки кода. Использоваться они могут в тех же случаях, что и выражения создающие списки, но при этом у них есть одно дополнительное преимущество. Их можно создавать не удерживая весь объект в памяти перед итерацией. Если перефразировать, вы не будете расходовать память при использовании генератора.
Давайте для примера возьмем возведение в квадрат некоторых чисел:
Это подтверждает тот факт, что с помощью круглых скобок вы создали объект генератора, а также то, что он отличается от списка.
Профилирование эффективности генератора
Ранее мы узнали, что использование генераторов является отличным способом оптимизации памяти. И хотя генератор бесконечной последовательности является наиболее ярким примером этой оптимизации, давайте рассмотрим еще один пример с возведением числа в квадрат и проверим размер полученных объектов.
Вы можете сделать это с помощью вызова функции sys.getsizeof () :
В этом случае размер списка, полученного с помощью выражения составляет 87 624 байта, а размер генератора — только 120. То есть, список занимает памяти в 700 раз больше, чем генератор! Однако нужно помнить одну вещь. Если размер списка меньше доступной памяти на работающей машине, тогда обработка его будет занимать меньше времени, чем аналогичная обработка генератора. Чтобы удостовериться в этом, давайте просуммируем результаты приведенных выше выражений. Вы можете использовать для анализа функцию cProfile.run () :
Здесь вы можете видеть, что суммирование всех значений, содержащихся в списке заняло около трети времени аналогичного суммирования с помощью генератора. Поэтому если скорость является для вас проблемой, а память — нет, то список, возможно, окажется лучшим инструментом для работы.
Примечание. Эти измерения действительны не только для генераторов, созданных с помощью выражений. Они абсолютно идентичны и для генераторов, созданных с помощью функции. Ведь, как мы уже говорили выше, эти генераторы эквивалентны.