随机密码生成python,并加入异常处理机制

时间: 2024-01-16 15:05:01 浏览: 28
好的,下面是随机密码生成并加入异常处理的Python代码: ```python import random def generate_password(length): """ 生成随机密码 :param length: 密码长度 :return: 随机密码 """ password = '' try: for i in range(length): password += chr(random.randint(33, 126)) except ValueError: print('密码长度必须是正整数') return password # 测试代码 if __name__ == '__main__': try: length = int(input('请输入密码长度:')) password = generate_password(length) print('生成的随机密码为:', password) except ValueError: print('密码长度必须是正整数') ``` 该代码中,`generate_password()` 函数用于生成随机密码,接受一个整数参数 `length` 代表密码长度。函数内部使用了 `random.randint()` 方法生成一个 ASCII 码值在 33~126 之间的随机整数,然后将其转换为字符,最终得到一个随机密码。如果在输入长度时用户输入了非数字字符,程序会捕获 `ValueError` 异常并输出提示信息。

相关推荐

最新推荐

recommend-type

python随机生成指定长度密码的方法

主要介绍了python随机生成指定长度密码的方法,涉及Python操作字符串的技巧,非常具有实用价值,需要的朋友可以参考下
recommend-type

Python中的异常处理学习笔记

主要介绍了Python中的异常处理学习笔记,本文讲解了常见的异常类、自定义异常类、捕获异常、抛出异常、上下文管理器等内容,需要的朋友可以参考下
recommend-type

新手常见Python错误及异常解决处理方案

主要介绍了新手常见Python错误及异常解决处理方案,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下
recommend-type

Python数据分析基础:异常值检测和处理

我们就称其为异常点,通常异常点在预测问题中是不受开发者欢迎的,因为预测问题通产关注的是整体样本的性质,而异常点的生成机制与整体样本完全不一致,如果算法对异常点敏感,那么生成的模型并不能对整体样本有一个...
recommend-type

使用Python脚本生成随机IP的简单方法

主要介绍了使用Python脚本生成随机IP的简单方法,并且可以自己设定IP数值范围,需要的朋友可以参考下
recommend-type

zigbee-cluster-library-specification

最新的zigbee-cluster-library-specification说明文档。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成

![实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/10eb2e6972b3b6086286fc64c0b3ee41.jpeg) # 1. 实时数据湖架构概述** 实时数据湖是一种现代数据管理架构,它允许企业以低延迟的方式收集、存储和处理大量数据。与传统数据仓库不同,实时数据湖不依赖于预先定义的模式,而是采用灵活的架构,可以处理各种数据类型和格式。这种架构为企业提供了以下优势: - **实时洞察:**实时数据湖允许企业访问最新的数据,从而做出更明智的决策。 - **数据民主化:**实时数据湖使各种利益相关者都可
recommend-type

用matlab绘制高斯色噪声情况下的频率估计CRLB,其中w(n)是零均值高斯色噪声,w(n)=0.8*w(n-1)+e(n),e(n)服从零均值方差为se的高斯分布

以下是用matlab绘制高斯色噪声情况下频率估计CRLB的代码: ```matlab % 参数设置 N = 100; % 信号长度 se = 0.5; % 噪声方差 w = zeros(N,1); % 高斯色噪声 w(1) = randn(1)*sqrt(se); for n = 2:N w(n) = 0.8*w(n-1) + randn(1)*sqrt(se); end % 计算频率估计CRLB fs = 1; % 采样频率 df = 0.01; % 频率分辨率 f = 0:df:fs/2; % 频率范围 M = length(f); CRLB = zeros(M,1); for
recommend-type

JSBSim Reference Manual

JSBSim参考手册,其中包含JSBSim简介,JSBSim配置文件xml的编写语法,编程手册以及一些应用实例等。其中有部分内容还没有写完,估计有生之年很难看到完整版了,但是内容还是很有参考价值的。