import hashlib def md5_decode(md5_str, wordlist_file): # 读取字典文件 with open(wordlist_file, "r", encoding="utf-8") as f: words = f.readlines() # 逐个猜测密码 for word in words: word = word.strip() if hashlib.md5(word.encode("utf-8")).hexdigest() == md5_str: return word return None

这是一个Python代码，实现了一个使用字典攻击（暴力破解）MD5哈希值的函数。函数接收两个参数：一个是MD5哈希值的字符串，另一个是字典文件的路径。函数会逐个读取字典文件中的单词，并将其哈希后与传入的MD5哈希值进行比较，如果匹配成功，则返回该单词本身（而不是它的哈希值）。如果字典中的所有单词都尝试过了仍然没有匹配成功，则返回None。

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import snappy # 压缩文本文件 def compress_file(input_file, compressed_file): with open(input_file, 'r') as f_in: with open(compressed_file, 'wb') as f_out: data = f_in.read().encode() compressed_data = snappy.compress(data) f_out.write(compressed_data) # 解压缩文件 def decompress_file(compressed_file, decompressed_file): with open(compressed_file, 'rb') as f_in: with open(decompressed_file, 'w') as f_out: compressed_data = f_in.read() decompressed_data = snappy.decompress(compressed_data) f_out.write(decompressed_data.decode()) # 示例 input_file = 'input.txt' compressed_file = 'compressed.snappy' decompressed_file = 'decompressed.txt' # 压缩文本文件 compress_file(input_file, compressed_file) # 解压缩文本文件 decompress_file(compressed_file, decompressed_file)

这是一个使用snappy库对文本文件进行压缩和解压缩的示例代码。它使用了snappy库的compress和decompress函数来进行压缩和解压缩操作。具体步骤如下：

1. 导入snappy库：`import snappy`

2. 定义压缩文件函数compress_file：接收一个输入文件和一个压缩文件作为参数。首先以只读模式打开输入文件，并将其读取内容转换为字节流。然后使用snappy.compress函数对数据进行压缩，并将压缩后的数据写入到压缩文件中。

3. 定义解压缩文件函数decompress_file：接收一个压缩文件和一个解压缩文件作为参数。首先以二进制模式打开压缩文件，并读取其中的内容。然后使用snappy.decompress函数对压缩数据进行解压缩，并将解压后的数据写入到解压缩文件中。

4. 定义示例中使用的输入文件、压缩文件和解压缩文件的路径。

5. 调用compress_file函数对输入文件进行压缩，将结果保存到压缩文件中。

6. 调用decompress_file函数对压缩文件进行解压缩，将结果保存到解压缩文件中。

请注意，这是一个简单的示例代码，你可以根据自己的需求进行修改和扩展。

以下程序是持续监控目录下数据，还是只执行一次：import json import os from kafka import KafkaConsumer def read_config(config_file): """读取配置文件""" with open(config_file, "r") as f: config = json.load(f) return config def create_consumer(): """创建 Kafka 消费者""" consumer = KafkaConsumer( bootstrap_servers=["localhost:9092"], group_id="my-group", ) return consumer def subscribe_topics(consumer, topics): """订阅需要监控的 topic""" for topic in topics: consumer.subscribe([topic]) def write_to_file(topic, message, output_dir): """将消息写入对应的输出路径""" output_path = os.path.join(output_dir, f"{topic}.txt") with open(output_path, "a") as f: f.write(f"{message}\n") if __name__ == "__main__": # 读取配置文件 config = read_config("config.json") topics = list(config.keys()) # 创建 Kafka 消费者 consumer = create_consumer() # 订阅需要监控的 topic subscribe_topics(consumer, topics) # 监控消息 for message in consumer: topic = message.topic value = message.value.decode("utf-8") monitor_dir = config[topic]["监控路径"] output_dir = config[topic]["消费路径"] if value.startswith(monitor_dir): write_to_file(topic, value, output_dir)

根据程序的结构和逻辑，可以看出该程序是持续监控 Kafka 中指定的 topic，将消息写入对应的输出路径，直到程序被手动停止。具体来说，程序一开始会读取配置文件，获取需要监控的 topic 和对应的监控路径、消费路径等信息，然后创建 Kafka 消费者，订阅需要监控的 topic，之后进入循环，不断监控 Kafka 中的消息，如果消息的 topic 在需要监控的列表中，且消息的内容以监控路径开头，就会将消息写入对应的输出路径。因此，程序是持续监控 Kafka 中的消息，而不是只执行一次。