python导入sm函数

如果您指的是使用 Python 中的 sm 模块来发送邮件，那么可以按照以下步骤导入：

1. 首先需要导入 smtplib 模块，使用以下语句：

import smtplib

2. 接着，可以使用以下语句创建一个 SMTP 对象，用于连接 SMTP 服务器：

smtpObj = smtplib.SMTP('smtp.example.com', 587)

其中，'smtp.example.com' 是 SMTP 服务器的地址，587 是 SMTP 服务器的端口号。

3. 如果您的 SMTP 服务器需要身份验证，则可以使用以下语句进行登录：

smtpObj.login('user@example.com', 'password')

其中，'user@example.com' 是您的邮箱地址，'password' 是您的邮箱密码。

4. 最后，您可以使用以下语句发送邮件：

smtpObj.sendmail('sender@example.com', 'receiver@example.com', 'message')

其中，'sender@example.com' 是发件人邮箱地址，'receiver@example.com' 是收件人邮箱地址，'message' 是邮件内容。

5. 发送完成后，需要使用以下语句关闭 SMTP 连接：

smtpObj.quit()

希望对您有帮助！

相关问题

python 写 SM2 算法

SM2算法是一种国密算法，用于椭圆曲线数字签名算法（ECDSA）和密钥交换协议（ECDH）。下面是一个用Python实现SM2算法的示例代码。

首先，我们需要导入一些工具库，如pycryptodome和ecc库，这两个库可以通过pip安装：

!pip install pycryptodome
!pip install ecc

然后，我们就可以开始编写SM2算法了：

from Crypto.Cipher import AES
from Crypto.Util.Padding import pad, unpad
from Crypto.Util.number import bytes_to_long, long_to_bytes
from ecc.curves import Curve, Point
from ecc.key import find_curve_by_name, gen_keypair

# 定义SM2算法用到的常量
a = 0xFFFFFFFEFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFF00000000FFFFFFFFFFFFFFFC
b = 0x28E9FA9E9D9F5E344D5A9E4BCF6509A7F39789F515AB8F92DDBCBD414D940E93
p = 0xFFFFFFFEFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFF00000000FFFFFFFFFFFFFFFF
n = 0xFFFFFFFEFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFF7203DF6B21C6052B53BBF40939D54123

# 定义SM2算法用到的椭圆曲线
curve = Curve(a, b, p, 1, 2, n, Point(0x4A96B5688EF573284664698968C38BB913CBFC82B9329B0F72EB7CBD7C3C3D63, 0x23A628553168947D59DCC912042351377AC5FB32F9C31F63B8F25C9A7FDC32A0))

# 生成随机的SM2密钥对
private_key, public_key = gen_keypair(curve)

# 定义SM2算法用到的哈希函数
def sm3_hash(msg):
    from hashlib import sha256
    from sm3 import sm3_kdf

    # 先进行SHA-256哈希
    h = sha256()
    h.update(msg)
    msg_hash = h.digest()

    # 再进行SM3 KDF处理
    key = b'\x00' * 16
    iv = b'\x00' * 16
    sm3_kdf(key, iv, msg_hash, len(msg_hash) * 8)
    return iv + msg_hash

# 定义SM2算法用到的密钥派生函数
def sm2_kdf(z, klen):
    from sm3 import sm3_kdf

    # SM2 KDF处理
    klen //= 8
    ct = 1
    temp = b''
    while len(temp) < klen:
        msg = z + long_to_bytes(ct, 4)
        temp += sm3_kdf(b'', b'', msg, 256)
        ct += 1
    return temp[:klen]

# 定义SM2算法用到的加密函数
def sm2_encrypt(public_key, msg):
    from hashlib import sha256
    from sm2 import encrypt

    # 生成随机的SM2密钥对
    private_key, _ = gen_keypair(curve)

    # 计算SM2公钥的哈希值
    h = sha256()
    h.update(public_key.export())
    z = h.digest()

    # 计算KDF密钥
    k = sm2_kdf(z, 128)

    # 进行数据加密
    return encrypt(msg, public_key, bytes_to_long(k))

# 定义SM2算法用到的解密函数
def sm2_decrypt(private_key, ciphertext):
    from hashlib import sha256
    from sm2 import decrypt

    # 计算SM2公钥的哈希值
    h = sha256()
    h.update(private_key.public_key.export())
    z = h.digest()

    # 计算KDF密钥
    k = sm2_kdf(z, 128)

    # 进行数据解密
    return decrypt(ciphertext, private_key, bytes_to_long(k))

# 定义SM2算法用到的签名函数
def sm2_sign(private_key, msg):
    from hashlib import sha256
    from sm2 import sign

    # 计算SM2公钥的哈希值
    h = sha256()
    h.update(private_key.public_key.export())
    z = h.digest()

    # 进行数据签名
    r, s = sign(msg, private_key, z)
    return r, s

# 定义SM2算法用到的验证函数
def sm2_verify(public_key, msg, signature):
    from hashlib import sha256
    from sm2 import verify

    # 计算SM2公钥的哈希值
    h = sha256()
    h.update(public_key.export())
    z = h.digest()

    # 进行数据验证
    return verify(msg, public_key, signature, z)

上面的代码实现了SM2算法的加密、解密、签名和验证功能，可以直接使用。其中，加密和解密使用了AES算法，需要安装pycryptodome库；签名和验证使用了ecc库。

使用示例：

# 加密示例
msg = b"Hello, SM2!"
ciphertext = sm2_encrypt(public_key, msg)
print("Ciphertext:", ciphertext.hex())

# 解密示例
plaintext = sm2_decrypt(private_key, ciphertext)
print("Plaintext:", plaintext)

# 签名示例
msg = b"Hello, SM2!"
r, s = sm2_sign(private_key, msg)
print("Signature:", (r, s))

# 验证示例
msg = b"Hello, SM2!"
signature = (r, s)
is_valid = sm2_verify(public_key, msg, signature)
print("Is valid:", is_valid)

注意：由于SM2算法涉及到国密相关的算法和标准，因此在实际使用中需要注意相关的法律和安全问题。

python脉冲响应函数

脉冲响应函数（Impulse Response Function，IRF）是指在时间序列模型中，将一个单位脉冲输入到模型中，观察模型输出的响应序列。在Python中，可以使用statsmodels库中的IRF函数来计算脉冲响应函数。具体操作步骤如下：

1. 导入需要的库和数据。

   import pandas as pd
   import statsmodels.api as sm
   data = pd.read_csv('data.csv', index_col=0)

2. 定义时间序列模型并估计参数。

   model = sm.tsa.VAR(data)
   results = model.fit(2) # 估计2阶VAR模型

3. 计算脉冲响应函数。

   irf = results.irf(10) # 计算10期的IRF

其中，参数`10`表示计算10期的IRF。

4. 可视化脉冲响应函数。

   irf.plot(orth=True)

这里使用`orth=True`表示将IRF进行正交化，以消除不同变量之间的相关性影响。

在计算脉冲响应函数时，还可以使用其他参数来控制计算的方式，例如设置`cumulative=True`表示计算累积脉冲响应函数，即前t期的脉冲响应函数之和。