python语句import string lowercase = string.ascii_lowercase uppercase = string.ascii_uppercase

时间: 2023-08-29 13:11:17 浏览: 64
这段 Python 代码的作用是定义了两个变量 `lowercase` 和 `uppercase`,分别赋值为字符串常量 `string.ascii_lowercase` 和 `string.ascii_uppercase`。 `string.ascii_lowercase` 是一个字符串常量,包含了26个小写字母,其值为:`'abcdefghijklmnopqrstuvwxyz'`。 `string.ascii_uppercase` 是一个字符串常量,包含了26个大写字母,其值为:`'ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ'`。 因此,这段代码的作用是定义了两个变量,分别存储了所有的小写字母和大写字母,方便后续在程序中使用。
相关问题

import string import random x = int(input()) n = int(input()) m = int(input()) random.seed(x) chars = string.ascii_lowercase + string.ascii_uppercase + string.digits for i in range(n): password = ''.join(random.choice(chars) for _ in range(m)) print(password)

这段代码中,首先通过 `import` 语句引入了 `string` 和 `random` 两个模块。然后通过 `input()` 函数获取了三个整数值 `x`、`n` 和 `m`,分别表示随机数种子、生成密码的个数和每个密码的长度。 接下来,通过 `random.seed(x)` 函数设置了随机数种子,保证每次生成的随机数序列相同。然后将所有的小写字母、大写字母和数字字符合并到一个字符串 `chars` 中。 最后,通过 `for` 循环生成 `n` 个随机密码,每个密码的长度为 `m`。具体地,使用 `random.choice()` 函数从 `chars` 中随机选择 `m` 个字符,并使用 `join()` 函数将它们连接成一个字符串。最后将生成的密码打印出来。 需要注意的是,该段代码的缩进存在问题,需要进行调整,否则会导致语法错误。正确的代码如下: ```python import string import random x = int(input()) n = int(input()) m = int(input()) random.seed(x) chars = string.ascii_lowercase + string.ascii_uppercase + string.digits for i in range(n): password = ''.join(random.choice(chars) for _ in range(m)) print(password) ```

def kaisa(s, k): lower = string.ascii_lowercase #小写字母 upper = string.ascii_uppercase #大写字母 before = string.ascii_letters after = lower[k:] + lower[:k] + upper[k:] + upper[:k] #P210 table = ''.maketrans(before, after) #创建映射表 return s.translate(table)解释他的原理

这段代码实现了凯撒加密,将每个字母替换为后面第k个字母。下面是代码的解释: 1. `lower = string.ascii_lowercase` 和 `upper = string.ascii_uppercase` 分别定义了小写字母和大写字母。 2. `before = string.ascii_letters` 定义了所有字母。 3. `after = lower[k:] + lower[:k] + upper[k:] + upper[:k]` 定义了替换后的字母表,将小写字母和大写字母分别取出后,分别往后移k位,再将它们连接起来。 4. `table = ''.maketrans(before, after)` 创建了一个映射表,将before中的字符映射为after中的字符,即将所有字母按照替换后的字母表进行映射。 5. `return s.translate(table)` 使用映射表将原始字符串s中的字符进行替换,返回加密后的字符串。 例如,当k=3时,after的值为: ``` defghijklmnopqrstuvwxyzabcDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZABC ``` 那么映射表的作用就是将before中的"a"映射为"def",将"b"映射为"efg",以此类推,最终完成凯撒加密的过程。

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运行代码: import scipy.io import mne from mne.bem import make_watershed_bem import random import string # Load .mat files inner_skull = scipy.io.loadmat('E:\MATLABproject\data\MRI\Visit1_040318\\tess_mri_COR_MPRAGE_RECON-mocoMEMPRAGE_FOV_220-298665.inner_skull.mat') outer_skull = scipy.io.loadmat('E:\MATLABproject\data\MRI\Visit1_040318\\tess_mri_COR_MPRAGE_RECON-mocoMEMPRAGE_FOV_220-298665.outer_skull.mat') scalp = scipy.io.loadmat('E:\MATLABproject\data\MRI\Visit1_040318\\tess_mri_COR_MPRAGE_RECON-mocoMEMPRAGE_FOV_220-298665.scalp.mat') print(inner_skull.keys()) # Assuming these .mat files contain triangulated surfaces, we will extract vertices and triangles # This might need adjustment based on the actual structure of your .mat files inner_skull_vertices = inner_skull['Vertices'] inner_skull_triangles = inner_skull['Faces'] outer_skull_vertices = outer_skull['Vertices'] outer_skull_triangles = outer_skull['Faces'] scalp_vertices = scalp['Vertices'] scalp_triangles = scalp['Faces'] subjects_dir = 'E:\MATLABproject\data\MRI\Visit1_040318' subject = ''.join(random.choices(string.ascii_uppercase + string.ascii_lowercase, k=8)) # Prepare surfaces for MNE # Prepare surfaces for MNE surfs = [ mne.make_bem_model(inner_skull_vertices, inner_skull_triangles, conductivity=[0.01], subjects_dir=subjects_dir), # brain mne.make_bem_model(outer_skull_vertices, outer_skull_triangles, conductivity=[0.016], subjects_dir=subjects_dir), # skull mne.make_bem_model(scalp_vertices, scalp_triangles, conductivity=[0.33], subjects_dir=subjects_dir), # skin ] # Create BEM solution model = make_watershed_bem(surfs) solution = mne.make_bem_solution(model) 时报错: Traceback (most recent call last): File "E:\pythonProject\MEG\头模型.py", line 30, in <module> mne.make_bem_model(inner_skull_vertices, inner_skull_triangles, conductivity=[0.01], subjects_dir=subjects_dir), # brain File "<decorator-gen-68>", line 12, in make_bem_model File "E:\anaconda\envs\pythonProject\lib\site-packages\mne\bem.py", line 712, in make_bem_model subject_dir = op.join(subjects_dir, subject) File "E:\anaconda\envs\pythonProject\lib\ntpath.py", line 117, in join genericpath._check_arg_types('join', path, *paths) File "E:\anaconda\envs\pythonProject\lib\genericpath.py", line 152, in _check_arg_types raise TypeError(f'{funcname}() argument must be str, bytes, or ' TypeError: join() argument must be str, bytes, or os.PathLike object, not 'ndarray' 进程已结束,退出代码1

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