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相似度(lk)是密码和用户名中相同字母的数量。但是相似度最终比实际单词大。例如,如果密码是“pie”,而猜测是“die”而不是相似度为 2,因为“i”和“E”的数字相同,所以会得出像 18 这样的数字,这个数字太大了。
import time
import random
gus=4
words_file =open('words.txt','r')
all_words = words_file.read()
words_file.close()
all_words = all_words.split('\n')
password = 0
word = random.choice(all_words)
word2 = random.choice(all_words)
word3 = random.choice(all_words)
word4 = random.choice(all_words)
word5 = random.choice(all_words)
word6 = random.choice(all_words)
word7 = random.choice(all_words)
print("ADMIN OVER PASS ERROR 1231394/123\198")
a1 = random.randint(1,7)
if a1==1:
password=word
if a1==2:
password=word2
if a1==3:
password=word3
if a1==4:
password=word4
if a1==5:
password=word5
if a1==6:
password=word6
if a1==7:
password=word7
print(word)
print(word2)
print(word3)
print(word4)
print(word5)
print(word6)
print(word7)
guss=20
while guss>0:
print("")
print("number of tries",guss)
userans=input("password")
lk=0
if userans==password:
guss=-1
print("password correct")
else:
guss -= 1
a=userans.count(a)
b=userans.count(b)
c=userans.count(c)
d=userans.count(d)
e=userans.count(e)
f=userans.count(f)
g=userans.count(g)
h=userans.count(h)
i=userans.count(i)
j=userans.count(j)
k=userans.count(k)
l=userans.count(l)
m=userans.count(m)
n=userans.count(n)
o=userans.count(o)
p=userans.count(p)
q=userans.count(q)
r=userans.count(r)
s=userans.count(s)
t=userans.count(t)
u=userans.count(u)
v=userans.count(v)
w=userans.count(w)
x=userans.count(x)
y=userans.count(y)
z=userans.count(z)
a2=password.count(a)
b2=password.count(b)
c2=password.count(c)
d2=password.count(d)
e2=password.count(e)
f2=password.count(f)
g2=password.count(g)
h2=password.count(h)
i2=password.count(i)
j2=password.count(j)
k2=password.count(k)
l2=password.count(l)
m2=password.count(m)
n2=password.count(n)
o2=password.count(o)
p2=password.count(p)
q2=password.count(q)
r2=password.count(r)
s2=password.count(s)
t2=password.count(t)
u2=password.count(u)
v2=password.count(v)
w2=password.count(w)
x2=password.count(x)
y2=password.count(y)
z2=password.count(z)
if a==a2:
lk+=1
if b==b2:
lk+=1
if c==c2:
lk+=1
if d==d2:
lk+=1
if e==e2:
lk+=1
if f==f2:
lk+=1
if g==g2:
lk+=1
if h==h2:
lk+=1
if i==i2:
lk+=1
if j==j2:
lk+=1
if k==k2:
lk+=1
if l==l2:
lk+=1
if m==m2:
lk+=1
if n==n2:
lk+=1
if o==o2:
lk+=1
if p==p2:
lk+=1
if q==q2:
lk+=1
if r==r2:
lk+=1
if s==s2:
lk+=1
if t==t2:
lk+=1
if u==u2:
lk+=1
if v==v2:
lk+=1
if w==w2:
lk+=1
if x==x2:
lk+=1
if y==y2:
lk+=1
if z==z2:
lk+=1
print("likeness=",lk)
if guss==0:
print("ADMIN FAILED")
```
最佳答案
您为每个单词中都没有出现的字母添加相似性。
关于python - 我能弄清楚为什么,但相似度(lk)超出了应有的范围,有人能帮我解决这个问题吗?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/56029234/
当我运行我的应用程序时,我在控制台中收到一条消息: 2011-11-16 19:17:41.292 Juice[8674:707] Applications are expected to have
我在 JavaScript 中使用了这个语句,但是当我尝试在 TypeScript 项目中使用它时出现错误。它在提示 fetch(...args) const fetcher = (...args)
我是一名优秀的程序员,十分优秀!