for ed in enc_data: writer.write(hex(ed)) writer.write(",")什么意思
时间: 2024-02-14 19:23:17 浏览: 32
这段代码将列表 `enc_data` 中的每个元素转换为十六进制字符串,并将这些字符串逐个写入文件。
其中,`enc_data` 是一个包含了一系列整数的列表。`for` 循环遍历这个列表中的每个元素,并对每个元素执行以下两个操作:
1. 使用内置函数 `hex()` 将该元素转换为十六进制字符串,例如,`hex(255)` 的结果是字符串 `'0xff'`。
2. 将该字符串写入文件对象 `writer` 中,然后再写入一个逗号。
经过这个循环,文件对象 `writer` 中将包含了列表 `enc_data` 中的所有元素的十六进制表示,并用逗号分隔。
相关问题
elif sys.argv[1] == 'encrypt':#加密 if sys.argv[3] != 'from': print('Error: 请指定要为谁加密') exit(1) if sys.argv[5] != 'to': print('Error: 请指定要将输出保存到哪个文件') pubf = open(sys.argv[4] + '.pub', 'r')#只读 msgf = open(sys.argv[2], 'rb')#rb以二进制格式打开文件,只读 pubkey = tuple(map(hextoint, pubf.read().split(':')))#tuple元组函数 map迭代器 msg = msgf.read()#读取 pubf.close() msgf.close() print("msg=", msg) enc_data = rsa.encrypt_bytes(msg, pubkey) with open(sys.argv[6], "w") as writer: for ed in enc_data: writer.write(hex(ed)) writer.write(",") print("完成!")什么意思
这段代码是一个 Python 脚本中的一部分,使用了 Python 的标准库中的 `rsa` 模块来实现 RSA 加密。
具体而言,这段代码实现了一个命令行程序,可以将指定的文件使用公钥进行 RSA 加密,并将结果保存到指定的输出文件中。它检查了命令行参数是否合法,包括是否包含了要加密的文件、公钥文件、输出文件的路径,以及要为谁加密等信息。
接下来,它打开了公钥文件和要加密的文件,分别读取其中的内容。读取的公钥文件内容是一个由两个十六进制数表示的元组,需要将其转换成 Python 中的整数类型。读取的要加密的文件内容是二进制格式的,需要进行加密。
然后,它调用 `rsa.encrypt_bytes()` 函数来进行加密,并将加密结果写入到输出文件中。最后,输出一个完成的提示信息。
需要说明的是,这段代码只实现了 RSA 加密的过程,需要配合相应的解密程序使用,才能完成完整的 RSA 加密解密过程。
逐句翻译代码def load_trained_modules(model: torch.nn.Module, args: None): enc_model_path = args.enc_init enc_modules = args.enc_init_mods main_state_dict = model.state_dict() logging.warning("model(s) found for pre-initialization") if os.path.isfile(enc_model_path): logging.info('Checkpoint: loading from checkpoint %s for CPU' % enc_model_path) model_state_dict = torch.load(enc_model_path, map_location='cpu') modules = filter_modules(model_state_dict, enc_modules) partial_state_dict = OrderedDict() for key, value in model_state_dict.items(): if any(key.startswith(m) for m in modules): partial_state_dict[key] = value main_state_dict.update(partial_state_dict) else: logging.warning("model was not found : %s", enc_model_path)
定义了一个名为`load_trained_modules`的函数,它有两个参数:`model`和`args`。
`enc_model_path = args.enc_init`将`args`中的`enc_init`属性赋值给变量`enc_model_path`。
`enc_modules = args.enc_init_mods`将`args`中的`enc_init_mods`属性赋值给变量`enc_modules`。
`main_state_dict = model.state_dict()`将当前模型的状态字典赋值给变量`main_state_dict`。
`logging.warning("model(s) found for pre-initialization")`会记录一条警告信息,表示已找到用于预初始化的模型。
`if os.path.isfile(enc_model_path):`如果`enc_model_path`指定的文件存在,则执行接下来的代码块。
`logging.info('Checkpoint: loading from checkpoint %s for CPU' % enc_model_path)`会记录一条信息,表示正在从指定路径的文件中加载模型。
`model_state_dict = torch.load(enc_model_path, map_location='cpu')`将指定路径的模型加载到`model_state_dict`变量中,并指定将其加载到CPU上。
`modules = filter_modules(model_state_dict, enc_modules)`将`model_state_dict`中的模块过滤为仅包括需要加载的模块,并将其存储在`modules`变量中。
`partial_state_dict = OrderedDict()`创建一个有序字典`partial_state_dict`,用于存储部分状态字典。
`for key, value in model_state_dict.items():`迭代`model_state_dict`中的每个元素。
`if any(key.startswith(m) for m in modules):`如果当前元素的键以任何一个需要加载的模块的名称开头,则执行接下来的代码块。
`partial_state_dict[key] = value`将当前元素的键和值存储在`partial_state_dict`中。
`main_state_dict.update(partial_state_dict)`将`partial_state_dict`中的模块参数复制到当前模型的对应模块中。
`else:`如果指定路径的文件不存在,则记录一条警告信息,表示找不到预训练的模型。
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