将php中$_current = sprintf('%032d', $_current);转成python代码

时间: 2024-05-15 08:13:18 浏览: 10
在Python中,可以使用字符串格式化操作符 `%` 或者 `str.format()` 方法来实现类似于PHP中的 `sprintf()` 函数的功能。 对于给定的代码 `$_current = sprintf('%032d', $_current);`,可以将其转换为以下Python代码: ``` _current = '{:032d}'.format(_current) ``` 或者 ``` _current = '%032d' % _current ``` 两种方法都可以将整数 `_current` 格式化为 32 位的十进制数字字符串,并且在不足 32 位时会在左侧用 0 填充。
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$schema = 'WECHATPAY2-SHA256-RSA2048'; $token = sprintf('mchid="%s",nonce_str="%s",timestamp="%d",serial_no="%s",signature="%s"', $merchant_id, $nonce, $timestamp, $serial_no, $sign);啥意思

这段代码定义了一个字符串 $schema,表示签名所使用的算法为 WECHATPAY2-SHA256-RSA2048。然后,代码使用 sprintf 函数将变量 $merchant_id、$nonce、$timestamp、$serial_no 和 $sign 格式化为一个字符串,其中每个变量都对应了一个签名所需的参数值。最终生成的 $token 字符串包含了商户号、随机字符串、时间戳、证书序列号和数字签名等信息,是用于在微信支付 API 中进行身份验证和签名校验的必要参数。

sprintf('mchid="%s",nonce_str="%s",timestamp="%d",serial_no="%s",signature="%s"', $merchant_id, $nonce, $timestamp, $serial_no, $sign);serial_no怎么获取

`$serial_no` 是商户证书的序列号,用于在请求微信支付接口时进行身份验证。在使用证书进行请求时,需要将证书序列号添加到 HTTP 请求头中,例如: ``` Authorization: WECHATPAY2-SHA256-RSA2048 mchid="1234567890",nonce_str="5K8264ILTKCH16CQ2502SI8ZNMTM67VS",timestamp="1623698366",serial_no="DEA3C3D1E53BEC2E9D7C9578E9F6A6D2C3B6B9E0",signature="jN2r1v8KzJpEo6pqX7VwU0XV1HVVqQfDvMlJXqZkUdLhWt5nYj2/5f+7qWc7N3eku4LzvUv1vQ4dOH6l9uT3jW+P8f1/4w1v+Q9p5jTfXe2jJ5zV4PjR6CJ1U7H6j5w0hCMmCwR5kKfH2nG5hWQHbvHk1wF6l5WZJtA7Z9R0wqOxqMLXJZUHvyx4yYQ2fR2N6cs5/MlP7ZnMzJwP6Qo4Oj8uRjE2+E05Zy3+uV9E9R8OjGzF0cX0dXnM0lZJZ7TJ0i7Bbi7ePfN9aUeV0Z4sXJiKq1sZf5aYmJQqMzB5P4qYfj7X/x6sQ7YhU4sB5zJ2wUUWVQqTmJj+p4Z5y1g==" ``` 其中,`serial_no` 就是证书序列号。 你可以在商户平台上下载证书文件(通常包括 `.pem` 和 `.key` 文件),然后使用 OpenSSL 命令行工具查看证书序列号。具体命令如下: ``` openssl x509 -noout -serial -in apiclient_cert.pem ``` 其中,`apiclient_cert.pem` 是证书文件的路径,运行命令后会输出证书序列号,形如 `serial=DEA3C3D1E53BEC2E9D7C9578E9F6A6D2C3B6B9E0`。将序列号复制到 `$serial_no` 变量中即可。

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P_nom = 1.5; % 典型光伏组件额定功率 eta = 0.15; % 光伏组件转换效率 A = 10; % 光伏组件面积 T_cell = 25; % 光伏组件温度 T_a = 25; % 环境温度 G_stc = 1000; % 标准测试条件下的太阳辐射强度 % 计算四季的日照时数和太阳辐射强度 sunshine_hrs = [6 7.5 9 10.5]; % 春夏秋冬四季的日照时数 G_season = [0.8 0.9 0.75 0.65] * G_stc; % 春夏秋冬四季的太阳辐射强度 % 计算每个月份的太阳辐射强度和典型日光伏发电量 for month = 1:12 G_month = G_season(floor((month-1)/3)+1); % 计算该月份的太阳辐射强度 sunshine_min = sunshine_hrs(floor((month-1)/3)+1) * 60; % 将日照时数转换为分钟 G_min = G_month / sunshine_min; % 计算每分钟的太阳辐射强度 P_month = zeros(1, sunshine_min); % 初始化每分钟的典型日光伏发电量 for t = 1:sunshine_min T_cell_t = T_a + (T_cell - T_a) * exp(-0.1 * G_min * (t-1)); % 计算该时刻的光伏组件温度 P_t = P_nom * eta * (G_min * A / G_stc) * (1 + 0.004 * (T_cell_t - 25)); % 计算该时刻的典型日光伏发电量 P_month(t) = P_t; % 存储该时刻的典型日光伏发电量 end P_mean = mean(P_month); % 计算该月份的平均典型日光伏发电量 % 绘制该月份的典型日光伏发电量图像 figure(); plot(linspace(1, sunshine_min, sunshine_min), P_month); title(sprintf('Month %d: G = %.2f W/m^2, P_typical = %.2f kWh', month, G_month, P_mean/60)); xlabel('Time (min)'); ylabel('Typical PV power (W)'); end。这个代码里绘制出的典型日光伏发电量是固定值,而我想要它具体到每个小时的发电量

P_nom = 1.5; % 典型光伏组件额定功率 eta = 0.15; % 光伏组件转换效率 A = 10; % 光伏组件面积 T_cell = 25; % 光伏组件温度 T_a = 25; % 环境温度 G_stc = 1000; % 标准测试条件下的太阳辐射强度 % 计算四季的日照时数和太阳辐射强度 sunshine_hrs = [6 7.5 9 10.5]; % 春夏秋冬四季的日照时数 G_season = [0.8 0.9 0.75 0.65] * G_stc; % 春夏秋冬四季的太阳辐射强度 % 计算每个月份的太阳辐射强度和典型日光伏发电量 for month = 1:12 G_month = G_season(floor((month-1)/3)+1); % 计算该月份的太阳辐射强度 sunshine_min = sunshine_hrs(floor((month-1)/3)+1) * 60; % 将日照时数转换为分钟 G_min = G_month / sunshine_min; % 计算每分钟的太阳辐射强度 % 计算每个小时的典型日光伏发电量 P_hour = zeros(1, sunshine_hrs(floor((month-1)/3)+1)); for h = 1:sunshine_hrs(floor((month-1)/3)+1) T_cell_h = T_a + (T_cell - T_a) * exp(-0.1 * G_min * (h-1)*60); % 计算该时刻的光伏组件温度 P_h = P_nom * eta * (G_min * A / G_stc) * (1 + 0.004 * (T_cell_h - 25)); % 计算该时刻的典型日光伏发电量 P_hour(h) = P_h; % 存储该时刻的典型日光伏发电量 end % 将每小时的典型日光伏发电量重新采样为时间序列数据 P_hour_resampled = resample(P_hour, 60, sunshine_hrs(floor((month-1)/3)+1)); % 绘制该月份的典型日光伏发电量图像 figure(); plot(linspace(1, 24, 24*60), P_hour_resampled); title(sprintf('Month %d: G = %.2f W/m^2, P_typical = %.2f kWh', month, G_month, sum(P_hour_resampled)/1000)); xlabel('Time (h)'); ylabel('Typical PV power (W)'); end。该代码中存在错误,错误使用 plot 向量长度必须相同,请修改

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