3种设置Python 试用期的方法以及接私活的必备渠道(附零基础学习资料)

python设置时间权限 # 获取网络时间 import time import requests def getBeijinTime(): # HTTP客户端运行的浏览器类型的详细信息。通过该头部信息,web服务器可以判断到当前HTTP请求的客户端浏览器类别。 hea = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0'} #站点服务器认为自己(浏览器)兼容Moailla的一些标准 # 设置访问地址,我们分析到的; url = r'http://time1909.beijing-tim. 阅读详情

前言

程序员可能会私下给别人开发一些工具,但是通常要给别人试用一下,但是万一别人试用后,把你拉黑,那就白忙活了。今天就分享如何在 Python 里设置有效期。(文末送福利)

为了设置有效期,首先要获取当前时间,如果获取本地时间,那么别人可以通过修改操作系统的时间来一直保持有效。最好的办法就是获取网络时间。你说他断网怎么办?

如果断网,有两种方法,要么不给用,要么再取本地时间。

1、获取网络时间

如何获取网络时间呢,可以从 HTTP 返回的 Header 里获取时间,由于这个时间是 GMT 格式的 UTC 时间,我们还需要转为本地时间,下面的脚本都考虑到了,均采用标准库。

from datetime import datetime  
from urllib.request import urlopen  
import time  
import ssl  
import sys  
  
ssl._create_default_https_context = ssl._create_unverified_context  
  
  
def get_network_time():  
    url = "https://www.baidu.com"  
    try:  
        with urlopen(url) as res:  
            utctime = gmtstr_to_localtime(res.getheader("Date"))  
            return datetime_from_utc_to_local(utctime)  
    except Exception as e:  
        print("请检查网络设置")  
        sys.exit()  
  
  
def gmtstr_to_localtime(gmtstr) -> datetime:  
    return datetime.strptime(gmtstr, "%a, %d %b %Y %H:%M:%S GMT")  
  
  
def datetime_from_utc_to_local(utc_datetime):  
    now_timestamp = time.time()  
    offset = datetime.fromtimestamp(now_timestamp) - datetime.utcfromtimestamp(  
        now_timestamp  
    )  
    return utc_datetime + offset  
  
  
if __name__ == "__main__":  
    print(get_network_time())  
    # Output:  
    # 2022-07-19 06:39:12  


2、上锁

这一步很简单,一个日期判断就搞定了:

def lock():  
    now = get_network_time()  
    end_date = datetime(2022, 8, 26)  
    if now > end_date:  
        print("试用已到期")  
        sys.exit()  


然后把上面获取网络时间的代码及 lock 函数均放在 lock.py 文件里,在我们的核心模块 core_work.py 中导入:

from lock import lock  
  
def somefunc():  
    lock()  
    # do your work  


在需要 lock() 的地方调用下 lock 函数就可以了。

你可能还需要一个 startup.py 脚本来启动整个程序:

from core_work import main  
main()  


3、编译 pyd

不编译的话,或者编译为 pyc 的话,上面的工作等于没做,pyc 可以直接反编译成 py 文件,连命名符号都不变。

编译的话,只需要需要把获取网络时间的代码,lock 函数的定义及调用 lock 的代码都编译成 pyd,本例子中就是 lock.py 和 core_work.py 编译成 lock.pyd 和 core_work.pyd,然后把源代码 lock.py 和 core_work.py 删除,其实就可以发布了,想破解只能反编译 pyd 文件,得到的是汇编代码,这个门槛已经拒绝了大多数的人。

pyd 的编译流程是 .py -> .c -> pyd,也就是说 pyd 是从 c 语言编译的,除了隐藏源代码之外,速度也会变快一些。

如果不放心的话,那就 pyinstall -k key startup.py 再加密打包一下,key 就是加密的密码,如果在 pyd 文件 import 了第三方库,那么要在 spec 文件中填写 hiddenimports。

如何编译 pyd 呢?代码如下:

from distutils.core import setup  
from Cython.Build import cythonize  
files = ["lock.py", "core_work.py"]  
  
setup(  
    name="yourapp",  
    ext_modules=cythonize(files),  
    script_args=["build_ext", "-b", "./build", "-t", "./build/temp"],  
)  


运行之前你要 pip install cython。

然后在 build 文件夹就可以看到编译好的 pyd 文件,然后把他们移动到源代码的位置,重命名为 xxx.pyd 就可以了。

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath(&#39;DeepLearnToolbox&#39;));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand(&#39;state&#39;,0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W&#39;); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand(&#39;state&#39;,0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = &#39;sigm&#39;;%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, &#39;Too big error&#39;);```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand(&#39;state&#39;,0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = &#39;sigm&#39;;sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)&#39;)% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = &#39;sigm&#39;;nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, &#39;Too big error&#39;);```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x&#39;,28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x&#39;,28,28,10000))/255;train_y = double(train_y&#39;);test_y = double(test_y&#39;);%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you&#39;ll get around 1.2% errorrand(&#39;state&#39;,0)cnn.layers = { struct(&#39;type&#39;, &#39;i&#39;) %input layer struct(&#39;type&#39;, &#39;c&#39;, &#39;outputmaps&#39;, 6, &#39;kernelsize&#39;, 5) %convolution layer struct(&#39;type&#39;, &#39;s&#39;, &#39;scale&#39;, 2) %sub sampling layer struct(&#39;type&#39;, &#39;c&#39;, &#39;outputmaps&#39;, 12, &#39;kernelsize&#39;, 5) %convolution layer struct(&#39;type&#39;, &#39;s&#39;, &#39;scale&#39;, 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, &#39;Too big error&#39;);```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, &#39;Too big error&#39;);%% ex2 neural net with L2 weight decayrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, &#39;Too big error&#39;);%% ex3 neural net with dropoutrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, &#39;Too big error&#39;);%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = &#39;sigm&#39;; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, &#39;Too big error&#39;);%% ex5 plotting functionalityrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = &#39;softmax&#39;; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, &#39;Too big error&#39;);%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = &#39;softmax&#39;; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, &#39;Too big error&#39;);```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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设定运行时间上限

使用python第三方 func_timeout 模块中提供的 func_set_timeout 装饰器可以非常简单的设置python程序的超时时间,超时后程序抛出 func_timeout.exceptions.FunctionTimedOut 异常。在python脚本运行的过程中,可能会出现运行到某处长时间卡住不再运行的问题。遇到这种情况就需要设定运行时间上限,如果出现上述问题即可跳过处理。使用signal有所限制,需要在linux系统上,并且需要在主线程中使用。这个模块不需要安装。

yeyaozhifengqi的博客 2831

通过python实现同步修改本地电脑时间

通过python实现同步修改本地电脑时间.....

執筆冩回憶 3827

Python打包exe添加有效期

原文链接python如何给软件设置到期失效_桜-优快云博客_python设置软件使用期限 注:原文基于Python2,把print改下即可用在Python3,如下 #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- import time def now(): return time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S',time.localtime(time.time())) s = '2022-10-26 0

Moxianzhe的博客 3287
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