python中mid函数 python中mid函数怎么写

python身份证号换成***

最近工作中刚好要清洗一批客户数据，涉及到身份证号码15位和18位的转换，特意研究了下，在这里分享下。

身份证号码的构成

既然谈到了身份证转换，那就需要先了解下证件号码的构成。

公民身份号码是特征组合码，由 十七位数字本体码 和 一位数字校验码 组成；

排列顺序从左至右依次为：六位数字地址码，八位数字出生日期码，三位数字顺序码和一位数字校验码。

六位数字地址码：表示编码对象常住户口所在县（市、旗、区）的行政区划代码，按GB/T 2260 的规定执行。

八位数字出生日期码：表示编码对象出生的年、月、日，按 GB/T 7408 的规定执行。年、月、日代码之间不用分隔符。某人出生日期为 1995年08月12日，其出生日期码为 19950812。

三位顺序码：表示在同一地址码所标识的区域范围内，对同年、同月、同日出生的人编定的顺序号，顺序码的奇数分配给男性，偶数分配给女性。

一位校验码：校验码按照 ISO 7064:1983.MOD 11-2校验码计算出来的检验码。

校验码计算方法

1、将前面的身份证号码17位数分别乘以不同的系数。从第一位到第十七位的系数分别为： 7 9 10 5 8 4 2 1 6 3 7 9 10 5 8 4 2 ；

2、将这17位数字和系数相乘的结果相加；

3、用加出来和除以11，看余数是多少；

4、余数只可能有0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10这11个数字。其分别对应的最后一位身份证的号码为 1 0 X 9 8 7 6 5 4 3 2 ；

5、通过上面得知如果余数是2，就会在身份证的第18位数字上出现罗马数字的X。

解决思路

15位转18位：即身份证号码的前六位数字+ '19' + 身份证第六位以后的数字 + 校验码

（不要问我为什么加19这种白痴(´⊙ω⊙`) @?￥?的问题，当然是因为只有19世纪的人才可能拥有15位的身份证号啦）

校验码计算方法就更简单了，将这17位数字和系数相乘的结果相加除以11匹配余数对应的号码即可。

注意：代码中我用了几个变量，在这里拆解讲解下。

Ai: 表示第i位置上的身份证号码数字值 Wi: 表示第i位置上的加权因子 Wi: 7 9 10 5 8 4 2 1 6 3 7 9 10 5 8 4 2

十七位数字本体码加权求和公式: S = Sum(AiWi), i = 0, … , 16 ，先对前17位数字的权求和

计算模 Y = mod(S, 11)

通过模得到对应的校验码

Y: 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

校验码: 1 0 X 9 8 7 6 5 4 3 2

OK，分析的差不多了，直接看代码。

怎么用代码实现？

# encoding: utf-8

"""

CREATED ON 19-11-05

@AUTHOR: XUSL

"""

WI = [7, 9, 10, 5, 8, 4, 2, 1, 6, 3, 7, 9, 10, 5, 8, 4, 2, 1, ]

VI = [1, 0, 'X', 9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, ]

DEF GET_VERITY(EIGHTEEN_CARD):

"""

:PARAM EIGHTEEN_CARD:

:RETURN:

"""

AI = []

REMAINING = ''

IF LEN(EIGHTEEN_CARD) == 18:

EIGHTEEN_CARD = EIGHTEEN_CARD[0:-1]

IF LEN(EIGHTEEN_CARD) == 17:

S = 0

FOR I IN EIGHTEEN_CARD:

AI.APPEND(INT(I))

FOR I IN RANGE(17):

S = S + WI[I] * AI[I]

REMAINING = S % 11

RETURN 'X' IF REMAINING == 2 ELSE STR(VI[REMAINING])

DEF UP_TO_EIGHTEEN(FIFTEEN_CARD):

"""

15位转18位

:PARAM FIFTEEN_CARD:

:RETURN:

"""

EIGHTEEN_CARD = FIFTEEN_CARD[0:6] + '19' + FIFTEEN_CARD[6:15]

RETURN EIGHTEEN_CARD + GET_VERITY(EIGHTEEN_CARD)

DEF DOWN_TO_FIFTEEN(EIGHTEEN_CARD):

"""

18位转15位

:PARAM EIGHTEEN_CARD:

:RETURN:

"""

RETURN EIGHTEEN_CARD[0:6] + EIGHTEEN_CARD[8:17]

IF __NAME__ == '__MAIN__':

# 15位转18位

CARD_1 = UP_TO_EIGHTEEN('632123820927051')

PRINT(CARD_1)

# 18位转15位

CARD_2 = DOWN_TO_FIFTEEN('410125199908222000')

PRINT(CARD_2)

当然，这只是个小功能，主要还是想分享下代码，如果有同样的处理可以直接用。

总结

以上所述是小编给大家介绍的使用Python完成15位18位身份证的互转功能，希望对大家有所帮助，如果大家有任何疑问请给我留言，小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对脚本之家网站的支持！

相关问答

Q1: 用PYTHON求导怎么求

#coding:utf-8

#一阶导

def fun1(X, WINDOW = 5):

result = []

for k in range(WINDOW, len(X)-WINDOW):

mid = (X[k+WINDOW]-X[k-WINDOW])/(2*WINDOW)

result.append(mid)

return result

#二阶导

def fun2(X, WINDOW = 5):

result = []

for k in range(WINDOW, len(X)-WINDOW):

mid = (X[k+WINDOW]-2*X[k]+X[k-WINDOW])/(WINDOW*WINDOW)

result.append(mid)

return result

X = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]

result1 = fun1(X, 3)

result2 = fun2(X, 2)

如上自己写，或者用numpy自带的多项式的n阶导函数。

得到多项式的n阶导函数：多项式.deriv(m = n)

from numpy import *

X = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]

result = X.deriv(m = n) #n是导数阶数

Q2: 利用Python语言计算方程的根

import math

def erfenfa(function, a, b): #定义函数python中mid函数，利用二分法求方程python中mid函数的根python中mid函数，function为具体方程，a,b为根的取值范围

 start = a

 end = b

 if function(a) == 0: 

  return a

 elif function(b) == 0:

  return b

 elif function(a) * function(b) 0: 

  print("couldn't find root in [a,b]")

  return

 else:

  mid = (start + end) / 2

  while abs(start - mid) 0.0000001: 

   if function(mid) == 0:

    return mid

   elif function(mid) * function(start) 0:

    end = mid

   else:

    start = mid

   mid = (start + end) / 2

  return mid

def f(x):#定义构造方程式函数

 return math.pow(x, 5) -15*math.pow(x, 4) +85*math.pow(x, 3)-225*pow(x,2)+274*x - 121

print(round(erfenfa(f, 1.5, 2.4),6))

Q3: python中如何从字符串中提取数字？

1、如下图，要提取#后面的字符，也即红色的“SDK”到B列。

2、首先，在B2中输入公式：

=FIND("#",A2)

返回#在字符串中的位置，#在A2单元格文本中是第6个字符。

3、知识点说明：

FIND()函数查找第一参数在第二参数中的位置。如下图，查找“B”在“ABCD”中是第几个字符。第一参数是要查找的字符“B”，第二参数是被查找的字符串。最终返回“B”在“ABCD”中是第2个字符。

4、然后，在B2中输入公式：

=MID(A2,FIND("#",A2)+1,99)

这样，就提取出了#后的字符。

5、知识点说明：

MID()函数返回从字符串中制定字符开始若干个字符的字符串。如下图，MID()函数返回“ABCDE”字符串中从第2个字符开始的连续3个字符，也就是返回“BCD”。

6、综上，=MID(A2,FIND("#",A2)+1,99)的意思就是从A2单元格#字符后面的一个字符起，取长度为99的字符串。其中的99是一个较大的数字，能涵盖#后字符的最大长度即可。

Q4: python分治法求二维数组局部峰值方法

python分治法求二维数组局部峰值方法

下面小编就为大家分享一篇python分治法求二维数组局部峰值方法python中mid函数，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

题目的意思大致是在一个n*m的二维数组中，找到一个局部峰值。峰值要求大于相邻的四个元素（数组边界以外视为负无穷），比如最后我们找到峰值A[j][i]，则有A[j][i] A[j+1][i] A[j][i] A[j-1][i] A[j][i] A[j][i+1] A[j][i] A[j][i-1]。返回该峰值的坐标和值。

当然，最简单直接的方法就是遍历所有数组元素，判断是否为峰值，时间复杂度为O(n^2)

再优化一点求每一行（列）的最大值，再通过二分法找最大值列的峰值（具体方法可见一维数组求峰值），这种算法时间复杂度为O(logn)

这里讨论的是一种复杂度为O(n)的算法，算法思路分为以下几步：

1、找“田”字。包括外围的四条边和中间横竖两条边（图中绿色部分），比较其大小，找到最大值的位置。（图中的7）

2、找到田字中最大值后，判断它是不是局部峰值，如果是返回该坐标，如果不是，记录找到相邻四个点中最大值坐标。通过该坐标所在的象限缩小范围，继续比较下一个田字

3、当范围缩小到3*3时必定会找到局部峰值（也可能之前就找到python中mid函数了）

关于为什么我们选择的范围内一定存在峰值，大家可以这样想，首先我们有一个圈，我们已知有圈内至少有一个元素大于这个圈所有的元素，那么，是不是这个圈中一定有一个最大值？

可能说得有点绕，但是多想想应该能够理解，也可以用数学的反证法来证明。

算法我们理解后接下来就是代码实现了，这里我用的语言是python（初学python，可能有些用法上不够简洁请见谅），先上代码：

import numpy as np

def max_sit(*n): #返回最大元素的位置

temp = 0

sit = 0

for i in range(len(n)):

if(n[i]temp):

temp = n[i]

sit = i

return sit

def dp(s1,s2,e1,e2):

m1 = int((e1-s1)/2)+s1 #row

m2 = int((e2-s1)/2)+s2 #col

nub = e1-s1

temp = 0

sit_row = 0

sit_col = 0

for i in range(nub):

t = max_sit(list[s1][s2+i], #第一排

list[m1][s2+i], #中间排

list[e1][s2+i], #最后排

list[s1+i][s2], #第一列

list[s1+i][m2], #中间列

list[s1+i][e2], #最后列

temp)

if(t==6):

pass

elif(t==0):

temp = list[s1][s2+i]

sit_row = s1

sit_col = s2+i

elif(t==1):

temp = list[m1][s2+i]

sit_row = m1

sit_col = s2+i

elif(t==2):

temp = list[e1][s2+i]

sit_row = e1

sit_col = s2+i

elif(t==3):

temp = list[s1+i][s2]

sit_row = s1+i

sit_row = s2

elif(t==4):

temp = list[s1+i][m2]

sit_row = s1+i

sit_col = m2

elif(t==5):

temp = list[s1+i][e2]

sit_row = s1+i

sit_col = m2

t = max_sit(list[sit_row][sit_col], #中

list[sit_row-1][sit_col], #上

list[sit_row+1][sit_col], #下

list[sit_row][sit_col-1], #左

list[sit_row][sit_col+1]) #右

if(t==0):

return [sit_row-1,sit_col-1]

elif(t==1):

sit_row-=1

elif(t==2):

sit_row+=1

elif(t==3):

sit_col-=1

elif(t==4):

sit_col+=1

if(sit_rowm1):

e1 = m1

else:

s1 = m1

if(sit_colm2):

e2 = m2

else:

s2 = m2

return dp(s1,s2,e1,e2)

f = open("demo.txt","r")

list = f.read()

list = list.split("n") #对行进行切片

list = ["0 "*len(list)]+list+["0 "*len(list)] #加上下的围墙

for i in range(len(list)): #对列进行切片

list[i] = list[i].split()

list[i] = ["0"]+list[i]+["0"] #加左右的围墙

list = np.array(list).astype(np.int32)

row_n = len(list)

col_n = len(list[0])

ans_sit = dp(0,0,row_n-1,col_n-1)

print("找到峰值点位于：",ans_sit)

print("该峰值点大小为：",list[ans_sit[0]+1,ans_sit[1]+1])

f.close()

首先我的输入写在txt文本文件里，通过字符串转换变为二维数组，具体转换过程可以看我上一篇博客——python中字符串转换为二维数组。（需要注意的是如果在windows环境中split后的列表没有空尾巴，所以不用加list.pop()这句话）。有的变动是我在二维数组四周加了“0”的围墙。加围墙可以再我们判断峰值的时候不用考虑边界问题。

max_sit(*n)函数用于找到多个值中最大值的位置，返回其位置，python的内构的max函数只能返回最大值，所以还是需要自己写，*n表示不定长参数，因为我需要在比较田和十（判断峰值）都用到这个函数

def max_sit(*n): #返回最大元素的位置

temp = 0

sit = 0

for i in range(len(n)):

if(n[i]temp):

temp = n[i]

sit = i

return sit

dp(s1,s2,e1,e2)函数中四个参数的分别可看为startx，starty，endx，endy。即我们查找范围左上角和右下角的坐标值。

m1,m2分别是row 和col的中间值，也就是田字的中间。

def dp(s1,s2,e1,e2):

m1 = int((e1-s1)/2)+s1 #row

m2 = int((e2-s1)/2)+s2 #col

依次比较3行3列中的值找到最大值，注意这里要求二维数组为正方形，如果为矩形需要做调整

for i in range(nub):

t = max_sit(list[s1][s2+i], #第一排

list[m1][s2+i], #中间排

list[e1][s2+i], #最后排

list[s1+i][s2], #第一列

list[s1+i][m2], #中间列

list[s1+i][e2], #最后列

temp)

if(t==6):

pass

elif(t==0):

temp = list[s1][s2+i]

sit_row = s1

sit_col = s2+i

elif(t==1):

temp = list[m1][s2+i]

sit_row = m1

sit_col = s2+i

elif(t==2):

temp = list[e1][s2+i]

sit_row = e1

sit_col = s2+i

elif(t==3):

temp = list[s1+i][s2]

sit_row = s1+i

sit_row = s2

elif(t==4):

temp = list[s1+i][m2]

sit_row = s1+i

sit_row = m2

elif(t==5):

temp = list[s1+i][e2]

sit_row = s1+i

sit_row = m2

判断田字中最大值是不是峰值，并找不出相邻最大值

t = max_sit(list[sit_row][sit_col], #中

list[sit_row-1][sit_col], #上

list[sit_row+1][sit_col], #下

list[sit_row][sit_col-1], #左

list[sit_row][sit_col+1]) #右

if(t==0):

return [sit_row-1,sit_col-1]

elif(t==1):

sit_row-=1

elif(t==2):

sit_row+=1

elif(t==3):

sit_col-=1

elif(t==4):

sit_col+=1

缩小范围，递归求解

if(sit_rowm1):

e1 = m1

else:

s1 = m1

if(sit_colm2):

e2 = m2

else:

s2 = m2

return dp(s1,s2,e1,e2)

好了，到这里代码基本分析完了。如果还有不清楚的地方欢迎下方留言。

除了这种算法外，我也写一种贪心算法来求解这道题，只可惜最坏的情况下算法复杂度还是O(n^2),QAQ。

大体的思路就是从中间位置起找相邻4个点中最大的点，继续把该点来找相邻最大点，最后一定会找到一个峰值点，有兴趣的可以看一下，上代码：

#!/usr/bin/python3

def dp(n):

temp = (str[n],str[n-9],str[n-1],str[n+1],str[n+9]) #中 上 左 右 下

sit = temp.index(max(temp))

if(sit==0):

return str[n]

elif(sit==1):

return dp(n-9)

elif(sit==2):

return dp(n-1)

elif(sit==3):

return dp(n+1)

else:

return dp(n+9)

f = open("/home/nancy/桌面/demo.txt","r")

list = f.read()

list = list.replace(" ","").split() #转换为列表

row = len(list)

col = len(list[0])

str="0"*(col+3)

for x in list: #加围墙 二维变一维

str+=x+"00"

str+="0"*(col+1)

mid = int(len(str)/2)

print(str,mid)

p = dp(mid)

print (p)

f.close()

以上这篇python分治法求二维数组局部峰值方法就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考

关于python中mid函数和python中mid函数怎么写的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。