python假设某系统有5个用户,已将每个用户的用户名保存在列表中,请编程为每个用户随机生成一个8位的初始密码,它由26个小写字母和0-9的数字组成,随机函数的初始化种子由用户从键盘输入。要求更新原用户名的列表,将用户名和随机生成的密码组成的元组对保存在列表中

时间: 2023-06-05 08:08:08 浏览: 75
好的,我可以帮你解决这个问题。先来看一下代码: ```python import random # 输入随机函数种子 seed = input("请输入随机函数种子:") # 用户名列表 users = ["User1", "User2", "User3", "User4", "User5"] # 生成每个用户的随机密码并保存在列表中 passwords = [] for user in users: password = "".join(random.sample("abcdefghijklmnopqrstuvwxyz0123456789", 8)) passwords.append(password) print(f"{user} 的密码是 {password}") # 将用户名和密码组成的元组对保存在列表中 user_passwords = list(zip(users, passwords)) print(user_passwords) ``` 以上代码中,我们首先输入随机函数的种子,然后定义了用户名的列表。接下来使用 `random.sample()` 函数生成每个用户的随机密码,并将它们保存在 `passwords` 列表中。然后,将用户名和密码组成的元组对保存在 `user_passwords` 列表中。最后打印出这个列表以及每个用户的密码。 需要注意的是,我们使用了 `join()` 函数将每个随机生成的字符合并成一个8位的字符串。这个函数将一个字符列表合并成一个字符串,列表中的每个字符将按照指定的分隔符连接起来。我们将使用随机抽样函数 `random.sample()` 从包含所有小写字母和数字的列表中选取8个字符,并将它们合并成一个字符串。 另外,我们使用了 `zip()` 函数来将每个用户名与其对应的密码组成的元组对合并成列表。这个函数将多个列表合并成一个元组组成的列表,其中每个元组包含多个列表中相同下标位置的元素。在这个例子中,我们将 `users` 和 `passwords` 两个列表合并成了一个列表 `user_passwords`。 这样就完成了每个用户随机生成一个8位初始密码,并将用户名和随机生成的密码组成的元组对保存在列表中的操作。

相关推荐

zip
基于PyTorch的Embedding和LSTM的自动写诗实验LSTM (Long Short-Term Memory) 是一种特殊的循环神经网络(RNN)架构,用于处理具有长期依赖关系的序列数据。传统的RNN在处理长序列时往往会遇到梯度消失或梯度爆炸的问题,导致无法有效地捕捉长期依赖。LSTM通过引入门控机制(Gating Mechanism)和记忆单元(Memory Cell)来克服这些问题。 以下是LSTM的基本结构和主要组件: 记忆单元(Memory Cell):记忆单元是LSTM的核心,用于存储长期信息。它像一个传送带一样,在整个链上运行,只有一些小的线性交互。信息很容易地在其上保持不变。 输入门(Input Gate):输入门决定了哪些新的信息会被加入到记忆单元中。它由当前时刻的输入和上一时刻的隐藏状态共同决定。 遗忘门(Forget Gate):遗忘门决定了哪些信息会从记忆单元中被丢弃或遗忘。它也由当前时刻的输入和上一时刻的隐藏状态共同决定。 输出门(Output Gate):输出门决定了哪些信息会从记忆单元中输出到当前时刻的隐藏状态中。同样地,它也由当前时刻的输入和上一时刻的隐藏状态共同决定。 LSTM的计算过程可以大致描述为: 通过遗忘门决定从记忆单元中丢弃哪些信息。 通过输入门决定哪些新的信息会被加入到记忆单元中。 更新记忆单元的状态。 通过输出门决定哪些信息会从记忆单元中输出到当前时刻的隐藏状态中。 由于LSTM能够有效地处理长期依赖关系,它在许多序列建模任务中都取得了很好的效果,如语音识别、文本生成、机器翻译、时序预测等。
zip
CSDN IT狂飙上传的代码均可运行,功能ok的情况下才上传的,直接替换数据即可使用,小白也能轻松上手 【资源说明】 基于MATLAB实现的这个代码主要是研究手写数字的识别效率,用卷积神经网络算法来实现,用的是官方手写字体数据,能够显现百分之九十以上的识别率+使用说明文档 1、代码压缩包内容 主函数:main.m; 调用函数:其他m文件;无需运行 运行结果效果图; 2、代码运行版本 Matlab 2020b;若运行有误,根据提示GPT修改;若不会,私信博主(问题描述要详细); 3、运行操作步骤 步骤一:将所有文件放到Matlab的当前文件夹中; 步骤二:双击打开main.m文件; 步骤三:点击运行,等程序运行完得到结果; 4、仿真咨询 如需其他服务,可后台私信博主; 4.1 期刊或参考文献复现 4.2 Matlab程序定制 4.3 科研合作 功率谱估计: 故障诊断分析: 雷达通信:雷达LFM、MIMO、成像、定位、干扰、检测、信号分析、脉冲压缩 滤波估计:SOC估计 目标定位:WSN定位、滤波跟踪、目标定位 生物电信号:肌电信号EMG、脑电信号EEG、心电信号ECG 通信系统:DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理+传输+分析+去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测识别融合、LEACH协议、信号检测、水声通信 5、欢迎下载,沟通交流,互相学习,共同进步!
zip
基于LSTM+CNN的自然语言处理,基于单维LSTM、多维LSTM时序预测算法和多元线性回归算法的预测模型LSTM (Long Short-Term Memory) 是一种特殊的循环神经网络(RNN)架构,用于处理具有长期依赖关系的序列数据。传统的RNN在处理长序列时往往会遇到梯度消失或梯度爆炸的问题,导致无法有效地捕捉长期依赖。LSTM通过引入门控机制(Gating Mechanism)和记忆单元(Memory Cell)来克服这些问题。 以下是LSTM的基本结构和主要组件: 记忆单元(Memory Cell):记忆单元是LSTM的核心,用于存储长期信息。它像一个传送带一样,在整个链上运行,只有一些小的线性交互。信息很容易地在其上保持不变。 输入门(Input Gate):输入门决定了哪些新的信息会被加入到记忆单元中。它由当前时刻的输入和上一时刻的隐藏状态共同决定。 遗忘门(Forget Gate):遗忘门决定了哪些信息会从记忆单元中被丢弃或遗忘。它也由当前时刻的输入和上一时刻的隐藏状态共同决定。 输出门(Output Gate):输出门决定了哪些信息会从记忆单元中输出到当前时刻的隐藏状态中。同样地,它也由当前时刻的输入和上一时刻的隐藏状态共同决定。 LSTM的计算过程可以大致描述为: 通过遗忘门决定从记忆单元中丢弃哪些信息。 通过输入门决定哪些新的信息会被加入到记忆单元中。 更新记忆单元的状态。 通过输出门决定哪些信息会从记忆单元中输出到当前时刻的隐藏状态中。 由于LSTM能够有效地处理长期依赖关系,它在许多序列建模任务中都取得了很好的效果,如语音识别、文本生成、机器翻译、时序预测等。
zip

最新推荐

recommend-type

python练习题 :用户任意输入10个整数到列表中,然后由大到小排列并输出。

2.python可以在多种平台运行,这体现了python的___可移植___特性。 3.python源代码被解释器转换后的格式为___.pyc______。 4.python3.x默认使用的编码是_UTF-8________。 5.如果想测试变量的类型,可以使用___type()...
recommend-type

python将每个单词按空格分开并保存到文件中

主要介绍了python将每个单词按空格分开并保存到文件中,需要的朋友可以参考下
recommend-type

在Python中分别打印列表中的每一个元素方法

今天小编就为大家分享一篇在Python中分别打印列表中的每一个元素方法,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
recommend-type

详解Python利用random生成一个列表内的随机数

主要介绍了详解Python利用random生成一个列表内的随机数,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,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
recommend-type

python分割一个文本为多个文本的方法

主要为大家详细介绍了python分割一个文本为多个文本,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下
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

【实战演练】MATLAB用遗传算法改进粒子群GA-PSO算法

![MATLAB智能算法合集](https://static.fuxi.netease.com/fuxi-official/web/20221101/83f465753fd49c41536a5640367d4340.jpg) # 2.1 遗传算法的原理和实现 遗传算法(GA)是一种受生物进化过程启发的优化算法。它通过模拟自然选择和遗传机制来搜索最优解。 **2.1.1 遗传算法的编码和解码** 编码是将问题空间中的解表示为二进制字符串或其他数据结构的过程。解码是将编码的解转换为问题空间中的实际解的过程。常见的编码方法包括二进制编码、实数编码和树形编码。 **2.1.2 遗传算法的交叉和
recommend-type

openstack的20种接口有哪些

以下是OpenStack的20种API接口: 1. Identity (Keystone) API 2. Compute (Nova) API 3. Networking (Neutron) API 4. Block Storage (Cinder) API 5. Object Storage (Swift) API 6. Image (Glance) API 7. Telemetry (Ceilometer) API 8. Orchestration (Heat) API 9. Database (Trove) API 10. Bare Metal (Ironic) API 11. DNS
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。