python 生成 uuid

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了python 生成 uuid。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

Python 中可以使用内置的 uuid 模块来生成 UUID。

示例代码如下:

import uuid

# 生成随机 UUID
random_uuid = uuid.uuid4()
print(random_uuid)

# 生成带有命名空间的 UUID
namespace_uuid = uuid.uuid5(uuid.NAMESPACE_DNS, 'example.com')
print(namespace_uuid)

运行结果类似于:

a542f82e-7aef-4a9b-9e56-3b74fa3f3d06
e7e1f3b1-7d33-5d0b-9f91-e6dd168fbbcc

需要注意的是,UUID 的格式为 8 个十六进制数字,分别用 - 分隔,每 4 个十六进制数字为一组。

在 Python 中,UUID 被表示为一个带有四个属性的对象:hex, int, bytesurn。您可以使用这些属性来获取 UUID 的不同表示形式。

例如,使用 hex 属性可以获取 UUID 的十六进制字符串表示,使用 int 属性可以获取 UUID 的整数表示,使用 bytes 属性可以获取 UUID 的字节表示,使用 urn 属性可以获取 UUID 的 URN 表示。

示例代码如下:

import uuid

random_uuid = uuid.uuid4()

print(random_uuid.hex)
print(random_uuid.int)
print(random_uuid.bytes)
print(random_uuid.urn)

运行结果类似于:

``` a542f82e7aef4a9b9e563b74fa3f3d06 153098753835882274251515028401文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-706024.html

到了这里,关于python 生成 uuid的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • 数据库如何合理生成主键:UUID、雪花算法

    目录 1.使用自增主键的弊端 2.主键生成算法 2.1.UUID 2.1.1.概述 2.1.2.JAVA中的UUID 2.2.雪花算法 2.2.1.概述 2.2.2.JAVA中使用雪花算法 首先在实际工程中我们很少用1,2,3......这样的自增主键,原因如下: 主键冲突 性能问题 安全问题 主键冲突: 比如我要跨数据库进行数据同步、或者

    2024年02月03日
    浏览(63)
  • python通过ctypes传参numpy给c语言函数

    gcc -o demo.so -std=c++11 -shared -fPIC demo.c  python3 main.py 概述: 示例实现了numpy数组加上100并通过另外的数组的指针获取返回值。主要过程是 numpy数组转换成c_void_p类型,然后传参给c语言函数,c语言函数中指针强转到需要的数据类型,然后再处理。这样即可改变numpy数组中的数值实

    2024年02月12日
    浏览(41)
  • Vue中使用uuid生成唯一ID(脚手架创建自带的)

    说明:一般封装工具函数。 说明: 本人使用的是detail组件中的仓库。

    2024年02月13日
    浏览(45)
  • 对于现有的分布式id发号器的思考 id生成器 雪花算法 uuid

    目录 雪花id tinyid uuid 分布式id特点 业务编号 数据中心编号 当前时间 ip地址 当前序号 对于时钟回拨问题 发号器机器当期时间小于redis的时间 解决步骤 发号器机器当期时间等于redis时间 发号器机器当期时间大于redis最大的时间(相关的key不存在) 分布式id的单次获取和批次获

    2024年02月13日
    浏览(52)
  • 如何生成开发语言的排名图表

    1、解释说明 生成开发语言排名图表,通常需要以下几个步骤: - 首先,我们需要收集一些关于不同编程语言的统计数据,例如使用人数、市场份额等。这些数据可以从各种来源获取,例如网站、报告、数据库等。 - 然后,我们需要使用Python的数据处理库(如pandas)来处理和

    2024年01月24日
    浏览(44)
  • 使用 NumPy 随机生成矩阵

    使用 NumPy 随机生成矩阵 在科学计算领域中,随机数生成是一种常见的需求。在 Python 中,NumPy 库提供了众多生成随机矩阵的函数,可以轻松地实现随机数生成。本文将详细介绍 NumPy 中生成随机矩阵的各种方法。 np.random.rand() np.random.rand() 函数用于返回 [0, 1) 之间的随机浮点数

    2024年02月03日
    浏览(43)
  • numpy 随机生成矩阵

    np.random.randint(a, b, size=(c, d)): 注:a-b表示生成[a,b]数的范围,后面size表示生成矩阵的大小 np.random.rand(a, b) 注:通过本函数可以返回一个或者一组服从“0-1”分布的随机样本值。随机样本取值的范围为[0,1) 应用:在Dropout正则化方法中用到,可以用来生成dropout随机向量例如d3 =

    2024年02月11日
    浏览(44)
  • 【Python】如何在FastAPI中使用UUID标记日志,以跟踪一个请求的完整生命周期

    在分布式系统中,一个请求可能会经过多个服务,每个服务都会生成自己的日志。如果我们只使用普通的日志记录,那么很难将这些日志串联在一起,以至难以跟踪一个请求的完整生命周期。 如果能够使用uuid标记日志,为每个请求生成一个唯一的uuid,且这个日志可以在不同

    2024年02月07日
    浏览(42)
  • 【Numpy第一讲】如何生成矩阵,如何对矩阵进行加减乘除

    该博客为本人自学自编的笔记,主要介绍了Numpy部分用处,这是第一篇Numpy文章 Numpy是一个强大的Python库,用于进行科学计算,它可以处理矩阵和很多数据。 多维数组对象 :在Numpy中,最核心的部分就是它的多维数组对象,或者叫做ndarray。这个数组允许你存储同类型的数据集

    2024年04月10日
    浏览(41)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包