python隨機抽取作驗證碼

1. 如何利用python做簡單的驗證碼識別

1摘要

驗證碼是目前互聯網上非常常見也是非常重要的一個事物，充當著很多系統的防火牆功能，但是隨時OCR技術的發展，驗證碼暴露出來的安全問題也越來越嚴峻。本文介紹了一套字元驗證碼識別的完整流程，對於驗證碼安全和OCR識別技術都有一定的借鑒意義。

然後經過了一年的時間，筆者又研究和get到了一種更強大的基於CNN卷積神經網路的直接端到端的驗證識別技術（文章不是我的，然後我把源碼整理了下，介紹和源碼在這裡面）：

基於python語言的tensorflow的『端到端』的字元型驗證碼識別源碼整理(github源碼分享)

2關鍵詞

關鍵詞：安全,字元圖片,驗證碼識別,OCR,Python,SVM,PIL

3免責聲明

本文研究所用素材來自於某舊Web框架的網站完全對外公開的公共圖片資源。

本文只做了該網站對外公開的公共圖片資源進行了爬取，並未越權做任何多餘操作。

本文在書寫相關報告的時候已經隱去漏洞網站的身份信息。

本文作者已經通知網站相關人員此系統漏洞，並積極向新系統轉移。

本報告的主要目的也僅是用於OCR交流學習和引起大家對驗證安全的警覺。

4引言

關於驗證碼的非技術部分的介紹，可以參考以前寫的一篇科普類的文章：

互聯網安全防火牆（1）--網路驗證碼的科普

裡面對驗證碼的種類，使用場景，作用，主要的識別技術等等進行了講解，然而並沒有涉及到任何技術內容。本章內容則作為它的技術補充來給出相應的識別的解決方案，讓讀者對驗證碼的功能及安全性問題有更深刻的認識。

5基本工具

要達到本文的目的，只需要簡單的編程知識即可，因為現在的機器學習領域的蓬勃發展，已經有很多封裝好的開源解決方案來進行機器學習。普通程序員已經不需要了解復雜的數學原理，即可以實現對這些工具的應用了。

主要開發環境：

• python3.5

• python SDK版本

• PIL

• 圖片處理庫

• libsvm

• 開源的svm機器學習庫

關於環境的安裝，不是本文的重點，故略去。

6基本流程

一般情況下，對於字元型驗證碼的識別流程如下：

• 准備原始圖片素材

• 圖片預處理

• 圖片字元切割

• 圖片尺寸歸一化

• 圖片字元標記

• 字元圖片特徵提取

• 生成特徵和標記對應的訓練數據集

• 訓練特徵標記數據生成識別模型

• 使用識別模型預測新的未知圖片集

• 達到根據「圖片」就能返回識別正確的字元集的目標

7素材准備

7.1素材選擇

由於本文是以初級的學習研究目的為主，要求「有代表性，但又不會太難」，所以就直接在網上找個比較有代表性的簡單的字元型驗證碼（感覺像在找漏洞一樣）。

最後在一個比較舊的網站（估計是幾十年前的網站框架）找到了這個驗證碼圖片。

原始圖：



• def get_feature(img): """


• 獲取指定圖片的特徵值,


• 1. 按照每排的像素點,高度為10,則有10個維度,然後為6列,總共16個維度


• :param img_path:


• :return:一個維度為10（高度）的列表 """



• width, height = img.size



• pixel_cnt_list = []


• height = 10 for y in range(height):


• pix_cnt_x = 0 for x in range(width): if img.getpixel((x, y)) == 0: # 黑色點


• pix_cnt_x += 1



• pixel_cnt_list.append(pix_cnt_x) for x in range(width):


• pix_cnt_y = 0 for y in range(height): if img.getpixel((x, y)) == 0: # 黑色點


• pix_cnt_y += 1



• pixel_cnt_list.append(pix_cnt_y) return pixel_cnt_list



然後就將圖片素材特徵化，按照libSVM指定的格式生成一組帶特徵值和標記值的向量文

2. python如何隨機選取n個不同的數字

python隨機選取n個不同的數字的方法：

1、使用「import random」導入random包

2、通過for語句循環執行n次「random.randint()」語句獲取n個隨機數並將隨機數輸入到列表中

n=10示例如下：

3、用set函數去重就可以了

完整代碼：

更多Python知識，請關註：Python自學網！！

3. 如何用python實現隨機抽取 規則如下: 所有數據分成n組； 每組有m個數； 抽取數據時，每組

每組產生x個不同的小於m的隨機數，然後用這些隨機數作為下標

4. python怎麼隨機取列表的值

舉例說明：從集合中隨機獲得10個數

1、定義一個列表集合iRandom = []

2、向iRandom中插入1-60，共60個數字

3、打亂列表順序

4、截取列表前10個數，即為隨機獲取到的列表集合隨機數

importrandom

iRandom=[]#定義隨機數列表
listRandom=list(range(1,61))#生成整數型1-60的列表組合
random.shuffle(listRandom)#打亂列表順序
iRandom=listRandom[0:10]#截取打亂後的前10個值，賦值給新列表iRandom
print('隨機列表組合：',iRandom)

5. 如何用python實現隨機抽取

物信息、統計、網頁製作、計算等多個領域都體現出了強大的功能。python和其他腳本語言如java、R、Perl 一樣，都可以直接在命令行里運行腳本程序。工具/原料
python；CMD命令行；windows操作系統
方法/步驟
1、首先下載安裝python，建議安裝2.7版本以上，3.0版本以下，由於3.0版本以上不向下兼容，體驗較差。

2、打開文本編輯器，推薦editplus，notepad等，將文件保存成 .py格式，editplus和notepad支持識別python語法。
腳本第一行一定要寫上 #!usr/bin/python
表示該腳本文件是可執行python腳本
如果python目錄不在usr/bin目錄下，則替換成當前python執行程序的目錄。
3、編寫完腳本之後注意調試、可以直接用editplus調試。調試方法可自行網路。腳本寫完之後，打開CMD命令行，前提是python 已經被加入到環境變數中，如果沒有加入到環境變數，請網路

4、在CMD命令行中，輸入 「python」 + 「空格」，即 」python 「；將已經寫好的腳本文件拖拽到當前游標位置，然後敲回車運行即可。

6. 用python生成隨機數的幾種方法

1 從給定參數的正態分布中生成隨機數
當考慮從正態分布中生成隨機數時，應當首先知道正態分布的均值和方差（標准差），有了這些，就可以調用python中現有的模塊和函數來生成隨機數了。這里調用了Numpy模塊中的random.normal函數，由於邏輯非參簡單，所有直接貼上代碼如下：
import numpy as np# 定義從正態分布中獲取隨機數的函數def get_normal_random_number(loc, scale): """ :param loc: 正態分布的均值 :param scale: 正態分布的標准差 :return:從正態分布中產生的隨機數 """ # 正態分布中的隨機數生成 number = np.random.normal(loc=loc, scale=scale) # 返回值 return number# 主模塊if __name__ == "__main__": # 函數調用 n = get_normal_random_number(loc=2, scale=2) # 列印結果 print(n) # 結果:3.275192443463058

2 從給定參數的均勻分布中獲取隨機數的函數
考慮從均勻分布中獲取隨機數的時候，要事先知道均勻分布的下界和上界，然後調用Numpy模塊的random.uniform函數生成隨機數。
import numpy as np# 定義從均勻分布中獲取隨機數的函數def get_uniform_random_number(low, high): """ :param low: 均勻分布的下界 :param high: 均勻分布的上界 :return: 從均勻分布中產生的隨機數 """ # 均勻分布的隨機數生成 number = np.random.uniform(low, high) # 返回值 return number# 主模塊if __name__ == "__main__": # 函數調用 n = get_uniform_random_number(low=2, high=4) # 列印結果 print(n) # 結果:2.4462417140153114

3 按照指定概率生成隨機數
有時候我們需要按照指定的概率生成隨機數，比如已知盒子中每種顏色的球的比例，猜測下一次取出的球的顏色。在這里介紹的問題和上面的例子相似，要求給定一個概率列表，從列表對應的數字列表或區間列表中生成隨機數，分兩部分討論。
3.1 按照指定概率從數字列表中隨機抽取數字
假設給定一個數字列表和一個與之對應的概率列表，兩個列表對應位置的元素組成的元組即表示該數字在數字列表中以多大的概率出現，那麼如何根據這些已知條件從數字列表中按概率抽取隨機數呢？在這里我們考慮用均勻分布來模擬概率，代碼如下：
import numpy as npimport random# 定義從均勻分布中獲取隨機數的函數def get_uniform_random_number(low, high): """ :param low: 均勻分布的下界 :param high: 均勻分布的上界 :return: 從均勻分布中產生的隨機數 """ # 均勻分布的隨機數生成 number = np.random.uniform(low, high) # 返回值 return number# 定義從一個數字列表中以一定的概率取出對應區間中數字的函數def get_number_by_pro(number_list, pro_list): """ :param number_list:數字列表 :param pro_list:數字對應的概率列表 :return:按概率從數字列表中抽取的數字 """ # 用均勻分布中的樣本值來模擬概率 x = random.uniform(0, 1) # 累積概率 cum_pro = 0.0 # 將可迭代對象打包成元組列表 for number, number_pro in zip(number_list, pro_list): cum_pro += number_pro if x < cum_pro: # 返回值 return number# 主模塊if __name__ == "__main__": # 數字列表 num_list = [1, 2, 3, 4, 5] # 對應的概率列表 pr_list = [0.1, 0.3, 0.1, 0.4, 0.1] # 函數調用 n = get_number_by_pro(number_list=num_list, pro_list=pr_list) # 列印結果 print(n) # 結果:1

3.2 按照指定概率從區間列表中的某個區間內生成隨機數
給定一個區間列表和一個與之對應的概率列表，兩個列表相應位置的元素組成的元組即表示某數字出現在某區間內的概率是多少，已知這些，我們如何生成隨機數呢？這里我們通過兩次使用均勻分布達到目的，代碼如下：
import numpy as npimport random# 定義從均勻分布中獲取隨機數的函數def get_uniform_random_number(low, high): """ :param low: 均勻分布的下界 :param high: 均勻分布的上界 :return: 從均勻分布中產生的隨機數 """ # 均勻分布的隨機數生成 number = np.random.uniform(low, high) # 返回值 return number# 定義從一個數字列表中以一定的概率取出對應區間中數字的函數def get_number_by_pro(number_list, pro_list): """ :param number_list:數字列表 :param pro_list:數字對應的概率列表 :return:按概率從數字列表中抽取的數字 """ # 用均勻分布中的樣本值來模擬概率 x = random.uniform(0, 1) # 累積概率 cum_pro = 0.0 # 將可迭代對象打包成元組列表 for number, number_pro in zip(number_list, pro_list): cum_pro += number_pro if x < cum_pro: # 從區間[number. number - 1]上隨機抽取一個值 num = get_uniform_random_number(number, number - 1) # 返回值 return num# 主模塊if __name__ == "__main__": # 數字列表 num_list = [1, 2, 3, 4, 5] # 對應的概率列表 pr_list = [0.1, 0.3, 0.1, 0.4, 0.1] # 函數調用 n = get_number_by_pro(number_list=num_list, pro_list=pr_list) # 列印結果 print(n) # 結果:3.49683787011193

7. python---隨機生成密碼

importrandom,string
n=int(input('請輸入生成隨機密碼的個數n='))#n=10
m=int(input("請輸入生成隨機密碼的長度m="))#m=8
chars=string.ascii_letters+string.digits#生成['a',...,'z','A',...,'Z','0',...'9']
new_chars=''.join(chars)
ll=new_chars.split()
num=0
whilenum<n:
random.shuffle(ll)
list1=ll[:m]
num+=1
print(''.join(list1))
else:
print('生成了%s個長度是%s的隨機密碼'%(n,m))

在python 3.5上運行，結果完全滿足題的要求，也用了我一個多小時時間。

8. python 不用random模塊怎麼隨機取數

Python標准庫random模塊

（生成隨機數模塊）
random.random()
random.random()用於生成一個0到1的隨機符點數: 0 <= n < 1.0
random.uniform(a, b)
random.uniform的函數原型為：random.uniform(a,
b)，用於生成一個指定范圍內的隨機符點數。如果a > b，則生成的隨機數n: b <= n <= a。如果 a <b，
則 a <= n <= b。
[python] view plain
print random.uniform(10, 20)
print random.uniform(20, 10)
#---- 結果（不同機器上的結果不一樣）
#18.7356606526
#12.5798298022
random.randint(a, b)
random.randint()的函數原型為：random.randint(a, b)，用於生成一個指定范圍內的整數。其中參數a是下限，參數b是上限，生成的隨機數n: a <= n <= b
Note:a = [random.randint(0, 100) for __ in range(100)] #生成100個指定范圍內的整數

[python] view plain
print random.randint(12, 20) #生成的隨機數n: 12 <= n <= 20
print random.randint(20, 20) #結果永遠是20
#print random.randint(20, 10) #該語句是錯誤的。下限必須小於上限。
random.randrange([start], stop[, step])
random.randrange的函數原型為：random.randrange([start],
stop[, step])，從指定范圍內，按指定基數遞增的集合中 獲取一個隨機數。如：random.randrange(10, 100,
2)，結果相當於從[10, 12, 14, 16, ... 96, 98]序列中獲取一個隨機數。random.randrange(10,
100, 2)在結果上與 random.choice(range(10, 100, 2) 等效。
random.choice(sequence)
random.choice從序列中獲取一個隨機元素。其函數原型為：random.choice(sequence)。參數sequence表示一個有序類型。這里要說明 一下：sequence在Python不是一種特定的類型，而是泛指一系列的類型。list, tuple, 字元串都屬於sequence。有關sequence可以查看python手冊數據模型這一章，也可以參考：http://www.17xie.com/read-37422.html 。下面是使用choice的一些例子：
[python] view plain
print random.choice("學習Python")
print random.choice(["JGood", "is", "a", "handsome", "boy"])
print random.choice(("Tuple", "List", "Dict"))
random.shuffle(x[, random])
random.shuffle的函數原型為：random.shuffle(x[, random])，用於將一個列表中的元素打亂。如:
[python] view plain
p = ["Python", "is", "powerful", "simple", "and so on..."]
random.shuffle(p)
print p
#---- 結果（不同機器上的結果可能不一樣。）
#['powerful', 'simple', 'is', 'Python', 'and so on...']
random.sample(sequence, k)
random.sample的函數原型為：random.sample(sequence, k)，從指定序列中隨機獲取指定長度的片斷。sample函數不會修改原有序列。
[python] view plain
list = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
slice = random.sample(list, 5) #從list中隨機獲取5個元素，作為一個片斷返回
print slice

Note:上面這些方法是random模塊中最常用的，在Python手冊中，還介紹其他的方法。

9. 如何用python實現隨機抽取

以下代碼運行通過 從 1 至 100 之間隨機抽取 10 個數字：

importrandom

foriinrange(0,10):
print(random.randint(0,100))

運行效果：

10. 怎麼樣用python做個程序！要從列表中抽取隨機取

import random
lis = ['%03d'%x for x in range(1,501)]
res = random.sample(lis,50)
for i,item in enumerate(res):
....print("%d :%s"%(i+1,item))

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